Q. LG에너지솔루션 제조지능화 직무 쪽으로 질문이 몇가지 있습니다!
안녕하세요 저는 산업공학계열 석사생으로 대학원을 재학중인 학생입니다.
이번에 LG에너지솔루션 산학장학생 공고가 나와 제조지능화 직무로 지원을 해보려 하는데 궁금한 점이 몇가지 생겨 질문 드립니다.
첫번째로 현장에서 설비의 고장을 예측하는 FDC 모델을 지도, 비지도 두가지 중 어느 방법으로 학습을 시켜주고 있는지 궁금해졌습니다.
두번째로 해당 모델을 어떤 기준의 주기로 업데이트 시켜주는지 구 궁금증이 생겼습니다. ex) 모델의 성능이 떨어지면 업데이트를 시켜주는지 혹은 고장이 발생할 때 혹은 특정한 주기를 갖고 업데이트를 시켜주는지 궁금합니다.
세번째로 현재 LG에너지솔루션 특히 제조지능화 부서에 이슈가 되고 있는 프로젝트나 사안이 있다면 궁금합니다.
마지막으로 LG에너지솔루션의 주요제품인 EV용 배터리, ESS용 배터리, 소형 Application용 배터리 등을 만들때 관리의 주요 대상이 되는 설비들은 어떤 설비들이 있는지도 궁금합니다 !!
답변해주시면 정말 감사하겠습니다!!
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.
2024.11.08