AI · 자동화ML
식품공장 예지보전(PdM) 구축 — 센서를 붙이는 것보다 고장 데이터를 연결하는 일이 먼저다
진동센서를 붙인다고 예지보전이 완성되는 게 아니다. 설비 상태가 시간축으로 기록되고 실제 고장·정비이력이 같은 설비 ID에 연결돼야 한다. Asset Master부터 RUL까지 순서를 정리한다.
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#이상탐지
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HACCP · 품질ML
식품공장 SPC 관리도 구축 — 평균값이 정상이라고 공정이 안정적인 것은 아니다
평균 501g·평균온도 92℃가 규격 안이어도 공정이 안정적인 건 아니다. 중심과 산포를 나눠 보는 SPC 관리도, 규격한계(USL/LSL)와 관리한계(UCL/LCL)의 차이, Cpk를 정리한다.
AI · 자동화ML
식품제조업 AI 제조원가 이상탐지 — False Positive를 줄여야 실제 원가 누수가 보인다
원가 이상탐지가 실패하는 가장 빠른 길은 경보를 많이 만드는 것이다. 정상 원가변동(계절 단가·Batch Size·수율)을 제거하지 않으면 오탐에 묻힌다. 원가를 가격·수량·수율·배부 편차로 분해하는 설계를 정리한다.
AI · 자동화ML
제조업 AI 자동화 — 어디서부터 시작하나
AI 도입의 시작은 모델 선택이 아니라 "사람이 반복해서 내리는 결정 하나"를 고르는 것이다. Rule/통계/AI를 나누는 법, 데이터 연결의 중요성, 틀렸을 때의 통제까지 정리한다.
AI · 자동화ML
AI 품질관리·이상탐지 기초 — 불량이 터지기 전에 잡는 법
이상(Anomaly)과 부적합(Nonconformance)은 다르다. Rule은 "기준을 벗어났나", 이상탐지는 "평소와 달라졌나"를 본다. 관리기준과 AI 경고선을 섞으면 안 되는 이유를 정리한다.