G사 · 제조 데이터 분석

AI 분석을 통한 레거시 공정 데이터 가치 창출

장기간 축적된 공정 데이터를 정제하고 AI 분석·시각화 파이프라인을 구성해 품질 상관관계를 찾아낸 이유랩의 제조 데이터 분석 사례입니다. 레거시 데이터에서 가치를 만드는 과정을 소개합니다.

생산 데이터 추이를 검토하는 분석 화면과 공정 기록 — AI 연출 이미지
산업제조 데이터 분석
연결 데이터레거시 공정 데이터, 품질 결과, 전처리 규칙, 분석 지표
측정 결과데이터 분석 시간 1/10로 단축, 새로운 품질 인자 3건 발굴

구축 내용

반복되던 전처리와 시각화 작업을 자동화하고 공정 변수와 품질 결과의 관계를 분석했습니다.

구축 성과

반복되던 전처리와 시각화를 자동화하면서 같은 분석 작업에 걸리던 시간이 10분의 1로 줄었고, 그렇게 확보한 시간으로 공정 변수를 더 살펴본 끝에 기존에 주목하지 않았던 품질 인자 3건을 새로 찾아냈습니다.

데이터 분석 시간 1/10로 단축, 새로운 품질 인자 3건 발굴

성과 검증 방식

동일 분석 업무의 소요시간을 비교하고 도출된 품질 인자를 현장 데이터로 재검토했습니다.

Quick Answers

이 구축사례의 핵심 답변

연결 데이터, 운영 변화와 성과 검증 기준을 한눈에 정리했습니다.

어떤 데이터를 연결했나요?

레거시 공정 데이터, 품질 결과, 전처리 규칙, 분석 지표

현장 운영은 어떻게 달라졌나요?

반복되던 전처리와 시각화 작업을 자동화하고 공정 변수와 품질 결과의 관계를 분석했습니다.

성과는 어떻게 검증했나요?

동일 분석 업무의 소요시간을 비교하고 도출된 품질 인자를 현장 데이터로 재검토했습니다.

이미지: 페이지의 주제를 설명하기 위해 제작한 AI 연출 이미지입니다.

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