공정 품질 지능

설비 상태, 공정 시점, 검사 기록을 정렬하여 불량이 많은 날에 어떤 지속적 이탈을 점검해야 하는지 조사했습니다.

산업: 제조 / 공정 품질
의사결정 분류: 공정 지능
평가 범위: 탐색적 분석

고객사의 신원과 식별 가능한 운영 세부 정보는 공개하지 않습니다.

운영 의사결정

검사 기록과 설비 기록이 분리되어 있으면 불량이 늘어날 때 어떤 공정 조건에 주목해야 하는지 파악하기 어렵습니다.

입력: 설비 센서 이력 · 단위 제품별 공정 시간 · 검사 결과 · 센서 설정값
의사결정: 조사 대상으로 선정한 센서와 기간 · 우선 점검할 조건 · 저장된 분석 보고서
제약 조건: 기록 정렬 · 이탈의 크기와 지속 시간 · 단위 제품 수준 추적성의 한계

접근 방식

기록 정렬
설비 환경, 공정 시점, 품질 검사를 공통 타임라인에 연결해 센서와 기간을 비교할 수 있게 합니다.
순간 급등과 지속적 이탈 구분
설정값에서 벗어난 크기와 지속 시간을 모두 살펴본 뒤 불량이 많은 날과 비교합니다.
관측 결과를 점검으로 연결
관측된 관계로 다음 설비 점검 대상을 좁히고 비교 내용을 보고서로 남깁니다. 단위 제품 수준의 추적성 공백도 파악합니다.

원인을 묻기 전에 이벤트를 먼저 정의합니다.

공정 신호와 임계값, 강조 표시한 지속 초과 구간이 담긴 원본 이벤트 탐지 차트. — 원본 품질 분석 그림: 임계값과 최소 지속 시간으로 지속 이벤트와 짧은 급등을 구분합니다. 이 그림은 분석 방법을 설명합니다. 측정된 불량 감소의 근거는 아닙니다.

탐색적 분석

검증과 범위

이 사례는 탐색적 공정 품질 분석입니다. 스케줄링 최적화 결과는 아닙니다. 원본 자료에 담긴 것은 관측된 관계와 분석 기반입니다. 인과관계, 불량 감소, 에너지 절감은 검증되지 않았습니다. 단일 제품을 추적하려면 센서와 제품을 직접 연결하는 정보가 여전히 필요했습니다.