공정 데이터는 주로 공정에서 나타나는 주요 파라미터를 비교하고 특이점을 찾아서 관라합니다.
예를 들어 A라는 설비와 B라는 설비에서 출력값이 나오는데 이 출력값을 모아서 점프나 미니탭 등 분석툴을 이용해서 데이터를 뽑으면 두 설비가 유의차가 있고 없음을 판단할 수 있고 이 데이터로 공정기술 엔지니어에게 개선을 요구할 수 있습니다.

소재(설탕, 밀가루)냐 식품이냐 사업장에 따라 차이가 있습니다. 식품 관점에서 말씀드리자면 주로 발생하는 불량 유형, 검출설비 Reject 유형을 통해 원인을 파악하는데 초점을 맞춥니다. 설비 정지시간, 정지원인, 특정 구간(가열, 냉동 등) 온도 차에 의한 품질 영향 등도 여기에 포함됩니다.

품질 y 목표를 달성 하기 위한 x인자들이 있다면 x 인자들이 공정 데이터죠. 통상 recipe라고도 하는데 라면을 만들때 어떤 재료나 용기로 어떤 온도에 얼마만큼의 물의양으로 하면 최적의 라면맛이 나온다고 봉지에 있죠? 그때 재료, 온도, 용기, 물의 양이 공정 데이터입니다. 업무는 데이터분석이나 Recipe관리를 해서 최고의 품질의 제품이 나오게 하는 것이 kpi일 것입니다.