2019.09 - 2022.08 | 한국연구재단

[Explainable AI] 자가 진단 및 개선을 위한 지능형 제조 환경 구축

  • [공정] 순차적으로 진행되는 제조공정 상황을 반영하여 불량을 유발하는 혐의공정을 탐지하고 이를 시각화 하여 설명 가능한 공정관리의 가이드라인 제시
  • [설비] 실시간으로 수집되는 설비 파라미터의 관계를 네트워크로 표현하고, 이를 통하여 설비 건강도 진단에 핵심적인 설비 파라미터를 판별
  • [제품] 제품의 불량 원인을 규명하기 위한 딥러닝 기반 불량활성화지도를 개발하고 불량 판정텍스트를 일반화하여 현장 전문가에게 인사이트 제공

[Predictable AI] 다양한 환경에 적용 가능한 반응형 예측 시스템 구축

  • [공정] 순차적으로 진행되는 제조공정의 정체 및 이상 현상을 조기에 탐지할 수 있는 공정진행 예측모델 기반의 모니터링 방법론 개발하여 공정의 수율 향상
  • [설비] 공정을 수행하는 설비의 고장시점과 원인을 조기에 탐지할 수 있는 해석 가능한 딥러닝 모델을 통해 설비의 신뢰도 및 생산성 향상
  • [제품] 제품의 생산과정 중에 조기에 불량을 예측하여 제조공정의 수율 향상 및 생산성 향상을 달성

[Optimizable AI] 제조 효율성 향상을 위한 최적화 기반 제조 공정 제어 

  • [공정] 공정 최적화를 위한 과거 데이터 기반 제어 파라미터 추론 및 검증
  • [설비] 설비 운용을 효율화하기 위한 의사결정 문제를 심층 강화학습 기반으로 모델링
  • [제품] 공정 환경이 변화하여도 제품의 품질을 지속적으로 보증할 수 있는 최적화 방법

Data Science & Business Analytics Lab.
School of Industrial Management Engineering
College of Engineering, Korea University

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