업종보다 중요한 것

“우리 업종에도 되나요”라는 질문을 자주 받습니다. 결론부터 말하면, 업종보다 중요한 것은 데이터가 어떤 상태인가입니다.

설비에서 값이 나오고 있는지, 그 값이 저장되고 있는지, 품질 결과와 연결할 수 있는지. 이 세 가지가 확인되면 업종과 무관하게 접근 방법은 비슷합니다.

진행 순서

1단계 — 진단 현재 어떤 데이터가 어디에 쌓이고 있는지 확인합니다. 대부분 이 단계에서 “있는 줄 알았는데 없는” 데이터와 “없는 줄 알았는데 있는” 데이터가 함께 발견됩니다.

2단계 — 수집과 표준화 흩어진 데이터를 한 체계로 모읍니다. AAS, OPC-UA 같은 표준을 적용해 설비마다 다른 형식을 통일합니다.

3단계 — 분석과 모델 모인 데이터로 예지보전, 품질 예측, 공정 최적화 모델을 만듭니다.

4단계 — 현장 검증 실제 라인에서 돌려 보고 결과를 확인합니다. 여기서 맞지 않으면 2단계로 돌아갑니다.

5단계 — 운영과 고도화 모델 재학습과 유지보수를 계속합니다.

불량 샘플이 적어 지도학습이 어려운 경우에는, 정상 데이터만으로 학습하는 이상 탐지 방식으로 시작할 수 있습니다. 데이터가 쌓이면 그때 정밀한 모델로 옮겨 갑니다.