공정 데이터는 제조 과정에서 발생하는 다양한 정보를 포함하고 있으며, 데이터 마이닝 기법, 특히 머신러닝은 이러한 데이터를 분석하고 유용한 인사이트를 도출하는 데 중요한 역할을 합니다.

첫째, 머신러닝 알고리즘을 활용하여 공정 데이터를 분석함으로써 패턴을 식별하고 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 공정 조건에서의 생산량이나 품질을 예측하는 데 사용될 수 있습니다.

둘째, 이상 탐지 기능을 통해 공정 중 발생할 수 있는 비정상적인 상황이나 결함을 조기에 발견할 수 있습니다. 이는 품질 관리 및 유지보수 비용 절감에 기여합니다.

셋째, 클러스터링 기법을 통해 유사한 공정 데이터를 그룹화하여 최적의 공정 조건을 찾거나, 생산 효율성을 높이는 방안을 모색할 수 있습니다.

마지막으로, 데이터 시각화와 결합하여 공정 데이터를 보다 쉽게 이해하고 의사결정에 활용할 수 있도록 지원합니다. 이러한 방식으로 머신러닝은 공정 기술 분야에서 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 합니다.

data literacy를 위해서 각 개별 회사마다 공정 데이터 추출 분석장비가 있음을 알려드립니다..
이후는 대외비임을 알려드려요

안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다.
데이터마이닝은 수집 - 정렬 - 학습 - 제어 순으로 이루어집니다.
포스코에는 PIMS라고 공정데이터를 관리하는 툴이 있습니다. 현장의 데이터가 수시로 들어오죠.
그러면 PosFrame이라고 하는 곳에서 원하는 데이터를 정렬하고 이를 토대로 유의미한 부분에 대해 패턴을 만들어 학습을 합니다.
하지만 아직까지 실시간 제어까지는 들어가지 않고 있습니다. 위험부담이 크기 때문이죠.
예를 들어 환경오염 물질인 NOx, SOx의 경우 이를 없애려고 중조나 암모니아를 뿌리게 되는데 뿌리는 양에 따라 얼마나 오염물질이 절감되는지는 확인합니다. 이를 토대로 제어량을 결정해서 AI라고 해서 사용은 하는데 생산라인과 직접적으로 관련되는 부분은 아직까지는 한계가 있기는 합니다.
모쪼록 도움이 되셨길 바랍니다.
감사합니다.