제조업에서 데이터 분석이란?

아티클 스터디

1. 요약

제조 데이터 분석은 ERP, 생산관리, 품질관리, 설비관리 등에서 수집된 데이터를 활용하여 품질 개선, 장애 예측 등 생산성과 효율을 높이기 위한 분석 활동입니다. 디지털화를 통해 실시간 데이터를 기반으로 한 의사결정과 문제 해결이 가능해졌으며, 데이터 기반의 객관적 분석은 현업 경험에 의존하던 의사결정을 보완하고 효율화할 수 있습니다.

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2. 주요 포인트

• 제조 데이터 정의: ERP, 생산·품질·설비관리 등 공장 내 수집 데이터.
• 데이터 분석 목적: 실시간 데이터 활용으로 생산성, 품질 향상 및 장애 예측.
• 제조 데이터 분석 유형:
  1. 품질 원인 분석 – 원료, 공정, 품질 데이터를 통해 불량 원인 파악.
  2. 최적 공정 조건 도출 – 과거 최적 사례 기반 생산 최적화.
  3. 설비 장애 예지 – 센서 데이터를 통한 설비 이상 사전 예측.
  4. 이미지 분석 – 결점 검출 자동화로 품질 검사 효율화.
• 데이터 분석의 의의: 경험에 의존하던 공정 관리에서 데이터 기반의 객관적 관리로 변화, 생산 효율화와 기술 표준화 추진.

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3. 핵심 개념

• ERP(Enterprise Resource Planning): 자원의 효율적 관리를 위한 통합 시스템.
• DCS(Distributed Control System): 분산 제어 시스템으로 공정 제어 관리.
• Best Practice: 과거 성공적인 생산 조건을 의미.
• Control Chart: 공정이 안정 상태인지 모니터링하는 통계적 도구.
• 스마트 모니터링: 실시간 설비 상태 분석으로 이상 예측 및 알림 시스템.

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4. 용어 정리

• 데이터셋(Data Set): 분석을 위해 모은 데이터의 집합.
• 양품: 불량이 아닌 정상 제품.
• 센서(Sensor): 물리적 데이터를 측정해 디지털 신호로 변환하는 장치.
• 공정 조건: 생산 과정에서 유지해야 하는 온도, 압력, 속도 등 설정 값.
• 이미지 분류 모델: 입력된 이미지를 특정 카테고리로 분류하는 AI 모델.