주제 선정 이유 :
현재 다이캐스팅 주조 공정은 작업자의 육안 검사와
주관적 판단에 의존해 양품 선별을 수행하고 있어 품질 판정의 일관성과 실시간 대응에 한계가 있으며, 공정 이후의 품질검사 결과 또한 공정조건·생산 데이터와 연계되지 않아 불량 발생 시점과 원인을 정확히 추적하기 어렵다. 그렇기에 공정·센서 데이터를 머신러닝으로 통합 분석해 불량을 조기에 예측하고, 원인 변수를 설명 가능한 형태로 도출함으로써 사전 불량 예방과 품질 안정화, 비용 절감 및 생산성 향상을 동시에 달성하며 현장 적용 가능한 품질 개선 인사이트를 확보하고자 본 주제를 선정했다.
프로젝트 명 :
다이캐스팅 주조 공정 실시간 불량 예측 및 불량 원인 분석 머신러닝 모델
프로젝트 목적과 목표:
분석 결과를 바탕으로 현장 적용 가능한 품질 개선 인사이트 도출
프로젝트 핵심 내용:다이캐스팅 주조 공정·센서 데이터를 활용해 정상제품/불량을 사전에 예측하는 머신러닝 모델을 구축하여 현장에서 빠른 대처 가능하게 함으로 품질 개선