AI 기반 품질 예측·관리
주요 공정 변수를 분석해 품질 이상을 예측하고사전 조치가 필요한 지점을 안내합니다.
완성 후 검사하는 방식은 불량 발생을 막지 못해원자재 손실과 재작업 비용이 발생합니다.
완성품 검사에 의존하면 불량을 확인할 수는 있지만, 불량이 발생하기 전 공정 상태를 조기에 관리하기 어렵습니다
온도, 압력, 속도, 원재료 상태 등 여러 공정 변수가 동시에 품질에 영향을 주기 때문에 사람이 모든 관계를 파악하기 어렵습니다.
작은 공정 편차가 누적되면 로트 단위 품질 이슈로 확대될 수 있어, 초기 변화 신호를 지속적으로 확인하는 구조가 필요합니다.
품질 모니터링, 예측, 조치 판단을하나의 플로우로 관리합니다.
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불량 발생 후 확인이 아닌, 공정 데이터를 기반으로품질 이상 가능성을 사전에 검토할 수 있습니다.
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온도, 압력, 속도, 재료 상태처럼 연관된 공정 변수를함께 분석해 품질 변화의 원인을 구체적으로 확인할 수 있습니다.
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공정의 물리적 특성과 품질 판단 기준을 반영해데이터 기반 품질 예측의 현장 적용성을 높입니다.
현재 공정 데이터, 품질 기준, 검사 흐름을 바탕으로적용 가능한 품질 예측 구조를 제안합니다.
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