LG에너지솔루션의 제조지능화 직무와 관련된 질문에 대한 답변을 드리겠습니다.

첫 번째 질문에 대해, FDC(Fault Detection and Classification) 모델은 일반적으로 지도 학습과 비지도 학습 모두를 활용하여 설비의 고장을 예측합니다. 지도 학습은 과거의 고장 데이터를 기반으로 모델을 학습시키는 반면, 비지도 학습은 데이터의 패턴을 스스로 인식하여 고장을 예측하는 데 사용됩니다. 실제로 어떤 방법이 더 많이 사용되는지는 회사의 특정 요구사항과 데이터의 특성에 따라 달라질 수 있습니다.

두 번째 질문에 관해서는, 모델 업데이트 주기는 여러 요인에 따라 결정됩니다. 일반적으로 모델의 성능이 저하되거나 고장이 발생했을 때 업데이트가 이루어지며, 특정 주기를 설정하여 정기적으로 업데이트를 수행하기도 합니다. 이는 데이터의 변화나 설비의 상태에 따라 유동적으로 조정될 수 있습니다.

세 번째 질문에 대한 답변으로, 현재 LG에너지솔루션의 제조지능화 부서에서 이슈가 되고 있는 프로젝트나 사안은 회사의 전략 및 시장 변화에 따라 다를 수 있습니다. 최신 기술 도입, 데이터 분석의 고도화, 그리고 생산 효율성 향상과 관련된 프로젝트가 주로 다루어질 가능성이 높습니다.

마지막으로, EV용 배터리, ESS용 배터리, 소형 Application용 배터리를 생산할 때 관리의 주요 대상이 되는 설비는 주로 배터리 셀 제조 설비, 조립 설비, 검사 및 테스트 설비 등이 포함됩니다. 각 설비는 생산 과정에서의 품질과 효율성을 보장하기 위해 지속적으로 모니터링되고 관리됩니다.

추가적인 질문이 있으시면 언제든지 문의해 주시기 바랍니다.

안녕하세요, 지원자님! LG에너지솔루션 산학장학생 지원을 준비하고 계시다니 정말 멋지네요~ 궁금하신 부분에 대해 최대한 도움 드리겠습니다!

먼저, 설비 고장 예측을 위한 FDC(Fault Detection and Classification) 모델에 대해 말씀드리면, 현장에서는 지도 학습과 비지도 학습을 모두 활용할 수 있어요. 다만, 일반적으로 초기에는 라벨이 있는 데이터를 활용해 지도 학습을 통해 모델을 구축하고, 이후에는 데이터 라벨링이 어렵거나 패턴이 불규칙할 경우 비지도 학습을 병행하는 방식으로 접근하는 경우가 많습니다. 특히, 고장 발생 패턴이 명확하지 않은 경우 비지도 학습 기반의 이상 탐지를 통해 추가적인 인사이트를 얻기도 해요~

두 번째로, 모델 업데이트 주기에 대해 질문 주셨는데요, 보통 FDC 모델은 실시간으로 설비 상태를 모니터링하면서 성능이 떨어질 때마다 자동으로 업데이트하거나 주기적으로 성능을 체크해 개선합니다. 예를 들어, 모델의 예측 정확도가 일정 수준 이하로 떨어지면 새로운 데이터를 반영해 모델을 업데이트하거나, 설비가 실제로 고장을 일으킨 사례가 발생했을 때 해당 데이터를 추가 학습시키기도 해요. 이 외에도 특정한 **정기 주기(예: 월간, 분기)**로 성능 검토를 통해 개선하기도 하죠~

세 번째로, 현재 LG에너지솔루션 제조지능화 부서에서 집중하고 있는 프로젝트로는 디지털 트윈 기술을 활용한 설비 예측 유지보수와 공정 최적화 프로젝트가 큰 이슈가 되고 있어요. 이를 통해 공장의 데이터를 실시간으로 수집하고 분석해 생산성을 높이고 불량률을 낮추는 데 집중하고 있답니다. 특히, EV용 배터리 생산의 경우 라인이 복잡하고 민감하기 때문에 지능화된 설비 모니터링 시스템이 핵심이에요!

마지막으로, LG에너지솔루션에서 주로 다루는 배터리 관련 설비들을 말씀드리면, 전극 코팅기, 슬리팅기, 스태킹기, 조립기, 충방전 테스트 장비 등이 대표적입니다. 각 설비가 고도로 자동화되어 있어 설비 간의 데이터 연계와 지능화된 관리가 무엇보다 중요해요. 특히, 고속의 조립 공정에서 설비의 정확도와 안정성이 배터리 품질에 큰 영향을 주기 때문에 지속적인 모니터링이 필수적이랍니다~!

지원자님의 목표를 응원할게요! 도움이 되셨다면 채택 부탁드려요~ 화이팅입니다~!

1 특정 주기로 업데이트 합니다
2 프로젝트 사안에 대해서는 대외비 입니다
3 주 대상 설비들에 대해서는 대외비입니다 정말 송구합니다
설비 쪽 보다는 제조지능화에서 내가 무엇을 할 수 있고
data literacy 능력을 어필하는것이 훨씬 좋아보입니다.