Task : 다이캐스팅 공정 데이터 기반 품질 개선
분류 | 불량 유형 | 핵심 원인 |
미성형 | Short Shot | 속도·압력 부족 |
내부 | Bubble / Blow Hole | 공기 배출·온도 |
구조 | Crack / Deformation | 냉각·응력 |
표면 | Stain / Scratch / Dent | 금형·취급 |
열 | Burning Mark | 고온·가스 |
이물 | Contamination / Inclusions | 환경·재료 |
여러 종류의 결함들 중 → 빈도수 더 많은 결함 쪽으로 결함 분류
총 26개의 불량 유형 모두 분류하는 건 성능도, 의미도 낮음
주요한 불량 유형 n 개 & 나머지 기타 불량 유형
불량 유형 분류 기준
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불량 빈도
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불량 발생 여부
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불량 유형 그룹
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온도/습도/사출 속도 등 요인의 차이
주제 선정 이유
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프로젝트 명: (데이터 분석의 최종 목표와 분석 내용을 알 수 있도록 함축적으로 기재)
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프로젝트 목적과 목표: (프로젝트의 필요성, 분석 방법, 목표, 기대 성과를 하나의 문장으로 요약)
- 다이캐스팅 공정에서 작업자 육안 판정에 의존하던 품질 관리의 한계를 개선하기 위해, 공정 및 생산 데이터를 기반으로 한 품질 예측 모델을 구축하여 불량 발생을 실시간으로 예측하고 품질 판정의 객관성과 일관성을 확보하는 것을 목표로 한다.
프로젝트 핵심 내용: (데이터 분석 프로젝트의 내용을 분석 방법, 분석 흐름을 나타내도록 작성)
데이터 전처리 - 데이터 탐색 및 시각화 - 불량 발생 예측 모델 학습 - 예측 모델 평가 - 최종 인사이트 도출
실행 및 진행 사항 정리
결과