AI 기반 품질예측 및 불량 감지

1. 핵심 개념

  • 제조, 생산, 서비스 등 다양한 산업에서
  • 제품이나 서비스의 품질 상태를 사전에 예측하거나, 불량 발생 시 자동으로 감지하여

  • 문제 발생을 최소화하고 품질을 최적화하는 기술을 의미

  • 기존의 품질 관리
    • 문제가 발생한 후, 이를 찾아내고 개선하는 사후 처리(Reactive) 방식
  • AI 기반 품질 관리
    • 문제가 발생하기 전에 조짐을 예측하고,
    • 발생하는 즉시 자동으로 감지하여
    • 사전 예방(Proactive) 및 실시간 대응(Real-time Response)하는 방식

2. 전통적 방식의 한계와 AI의 능력

  • 전통적인 품질 관리 방식
    • 주로 육안 검사, 통계적 공정 관리(SPC), 샘플링 검사 등에 의존
    • 한계점
      • 인적 오류 및 비효율성
        • 사람의 눈에 의존하는 검사는 피로도에 따라 정확도가 달라질 수 있고
        • 반복적인 작업은 비효율적임
      • 제한적인 데이터 분석
        • 사람이 직접 방대한 데이터를 복합적으로 분석하여 숨겨진 패턴을 찾아내는 데에는 한계가 있음
      • 사후 조치 위주
        • 이미 불량이 발생한 후에야 이를 발견하여, 폐기 비용이나 재작업 비용이 발생함
  • AI 기반의 품질 관리 방식
    • 방대한 데이터 처리 및 패턴 인식
      • 센서 데이터, 이미지/영상, 설비 운영 기록 등 수많은 종류와 양의 데이터를 학습하여
      • 사람의 눈으로는 파악하기 어려운 복잡하고 미묘한 품질 관련 패턴을 스스로 학습하고 인식
    • 지능적인 의사결정
      • 학습된 패턴을 바탕으로
      • 현재의 상태가 정상 범위인지, 불량으로 이어질 가능성이 있는지
      • 혹은 이미 불량인지 지능적으로 판단
    • 자동화 및 실시간 대응
      • 인간의 개입 없이 데이터를 분석하고 결과를 도출
      • 불량 감지 및 예측 과정을 자동화하고
      • 실시간으로 경보를 발생시킬 수 있음

3. AI 기반 품질 예측 및 불량 감지의 개념적 과정

  1. 데이터 수집: 기억
    • 제조 공정에서 발생하는 다양한 데이터(온도, 압력, 습도, 진동, 이미지, 음향, 전기 신호 등)와 과거의 불량 발생 기록 등을 AI 모델이 ‘학습할 수 있는 언어’로 수집
      • AI에게 경험을 제공하는 ‘기억’과 같음
    • 데이터의 양만큼이나 ‘품질’ 또한 매우 중요함
      • 고품질의 데이터가 AI 모델의 ‘지능’을 높이는 핵심 요소
  2. 데이터 학습: 통찰:
    • 수집된 데이터를 바탕으로 AI 모델은 ‘정상’ 제품과 ‘불량’ 제품의 특징을 구별하는 ‘통찰’을 학습
      • 예측의 경우
        • 다양한 공정 조건과 결과 품질 간의 ‘관계’를 파악하여
        • 현재 상태에서 미래의 품질이 어떻게 될지 ‘미리 예측’하는 지식을 습득
    • 이 과정에서 AI는 ‘특징’을 스스로 추출하거나(딥러닝), 사람이 부여한 ‘특징’을 바탕으로 학습 수행
  3. 예측 및 감지: 의사 결정:
    • 학습을 마친 AI 모델은 새로운 데이터가 들어왔을 때, 이를 과거의 학습 경험과 비교하여 ‘결정’을 내림
    • 품질 예측
      • 현재의 공정 변수들을 분석하여 ‘미래에 만들어질 제품의 품질 수준’을 예측
      • “지금 이대로 가면 불량이 발생할 확률이 80%이다”와 같이 확률적인 예측도 가능
    • 불량 감지
      • 현재 생산 중인 제품이나 공정의 상태를 분석하여 ‘현재 불량이 발생했거나 발생하고 있다’는 것을 자동으로 감지하고 경보
  4. ‘개선’의 순환 고리:
    • AI가 내린 예측이나 감지 결과는 단순히 끝나지 않고
    • 이를 바탕으로 공정 조건이 조정되거나, 설비 보수가 이루어지는 등 ‘실질적인 개선 조치’가 뒤따름
    • 이러한 조치를 통해 얻어진 새로운 데이터는 다시 AI 모델의 학습에 활용되어,
    • AI의 ‘지능’이 지속적으로 성장하는 ‘선순환’ 고리를 형성함

4. 품질 4.0 시대의 핵심 동력

  • AI 기반 품질 예측 및 불량 감지는 4차 산업혁명 시대의 ‘품질 4.0’을 구현하는 핵심 요소
  • 품질 4.0
    • 4차 산업혁명 기술을 품질경영에 적용한 것
    • 데이터와 AI 기술을 활용하여 제조 공정 전반의 품질을 지능적으로 통합, 분석, 최적화하는 것을 목표로 함
    • AI는 이 목표 달성을 위한 강력한 도구
      • 생산성 향상, 불량률 감소, 비용 절감뿐만 아니라
      • 기업의 지속 가능한 품질 경쟁력 확보에 결정적인 역할을 담당


    품질 관리의 발전 단계