AI스퀘어

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살균기

살균기 제조AI체험서비스

운영데이터 분석을 통한 예지적 품질분석 살균기 제조AI체험서비스

시작

완성

인풋백그라운드

살균기 입구

벨트왼쪽

벨트오른쪽

결과

반복 move

상자 move

상자 move

상자 move

상자 move

상자 move

아웃풋백그라운드

아웃풋 move good bad

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  • 1호기 상태

  • 1호기 온도

  • 2호기 상태

  • 2호기 온도

  • 배경

    전처리 공정의 두 번째 단계인 살균공정(살균기)은 용해공정에서 액상상태로 혼합된 원재료 100℃ 이하의 온도에서 30분 이상 저온살균 및 교반하는 작업을 하기 때문에 후공정 및 완제품 품질관리 를 위해서는 본 공정의 품질이 매우 중요하다. 이에 따라 용해탱크 운영데이터 분석을 통한 품질예측에 대한 의미가 커지며, 특히 불량 발생 후 원 인분석을 진행하는 결과론적 품질분석이 아닌 예견된 불량을 효율적으로 방지할 수 있는 예지적 품 질분석이 필요하게 된다.

  • 알고리즘

    머신러닝에서 분류 또는 예측 모형으로 사용되는 지도학습 방법론으로, 중요 변수 중심의 의사결정 규칙을 “나무구조”로 도표화하여 분석을 수행하며, 목표변수가 범주형인 경우와 연속형인 경우로 나누어 활용할 수 있다.

  • 결과

    살균공정의 설비운영 데이터와 최종품질검사 데이터를 수집하고, 데이터 가공/전처리, AI 모델 개 발과 제조공정의 적용 및 검증을 통해 열악한 중소기업에 빅데이터 및 AI 기술을 적용하여 실질적 인 품질향상 및 비용절감에 기여한다는 점에서 시사하는 바가 크다고 판단된다.

연구/공식적으로 사용하실 때에는 꼭 아래와 같이 ‘KAMP 출처(reference)’를 남겨 주시고, 인용시 활용한 내용과 문서 등은 아래 이메일로 보내주시기 바랍니다. (E-mail : kamp@kaist.ac.kr)