MES의 Lot tracking 정보를 이용해서 AI로 정합성을 체크하는 방법이 있을까?

 MES의 Lot 추적 정보를 활용하여 AI로 정합성(Integrity)을 체크하는 것은 제조 공정의 데이터 품질(Data Quality)과 추적성(Traceability)을 확보하는 데 매우 중요한 접근 방식입니다. AI는 사람이 놓치기 쉬운 패턴과 이상 징후(Anomalies)를 대규모 데이터에서 실시간으로 감지할 수 있습니다.

주요 정합성 체크 방법 및 AI 활용 시나리오는 다음과 같습니다.

1. AI 기반 이상 감지(Anomaly Detection)를 통한 정합성 체크

Lot 추적 과정에서 수집되는 센서 데이터, 공정 변수(온도, 압력 등), 작업자 입력, 설비 상태, 시간 정보 등 시계열 데이터(Time-series data)와 범주형 데이터(Categorical data)를 AI 모델이 분석합니다.

• 비정상 패턴 감지:

  • 공정 파라미터 이상: 특정 Lot이 통과한 공정에서 설정 범위를 크게 벗어난 온도, 압력 등의 데이터가 기록된 경우를 감지합니다. (예: 납땜 공정의 온도가 평소와 다르게 기록됨)

  • 시간/순서 이상: 특정 Lot의 공정 처리 시간이 갑자기 너무 짧거나 길 때, 혹은 공정 순서가 MES에 정의된 표준 작업 흐름(Routing)과 다르게 기록될 때 경고합니다.

  • 데이터 누락/중복: 특정 공정에서 필수적인 Lot 번호, 검사 결과, 작업자 입력 등의 데이터가 누락되거나, 동일 데이터가 중복 입력된 경우를 식별합니다.

• 다변량 분석(Multivariate Analysis): 여러 센서 데이터나 공정 변수 간의 상관관계(Correlation) 변화를 감지합니다. 예를 들어, 평소에는 정비례하던 A 설비의 온도와 B 설비의 압력이 특정 Lot에서 상관관계가 깨진다면, 데이터 입력 오류 또는 설비 이상으로 인한 Lot 데이터의 정합성 문제로 판단할 수 있습니다.

2. 규칙 기반/머신러닝 기반 검증 모델

MES 시스템에 이미 정의된 비즈니스 규칙(Business Rules)이나, 과거의 정상적인 Lot 이력 데이터를 학습한 지도/비지도 학습 모델을 활용합니다.

• 규칙 위반 체크:

  • Lot이 통과해야 할 필수 공정을 누락했는지 확인.

  • 투입된 자재 Lot의 유효 기간이 만료되었는지 체크.

  • Lot의 생산 수량이 공정에서 허용되는 최소/최대 수량 범위를 벗어났는지 확인.

• 머신러닝 기반 예측: 정상적인 Lot 데이터의 분포를 학습하여, 현재 Lot의 데이터가 정상 범위(Baseline)를 벗어났을 때 이상으로 분류합니다. 이는 기존의 정적(Static) 규칙으로는 잡아내기 어려운 미묘한 데이터 오류를 식별할 수 있게 합니다.

3. 데이터 수집 시점에서의 정합성 확보

AI가 정합성 체크를 제대로 수행하려면, AI 모델에 입력되는 데이터의 무결성(Integrity)이 보장되어야 합니다.

• PoC(Point of Capture) 검증: 바코드 스캔, 모바일 데이터 캡처 등 데이터가 입력되는 현장 시점에서부터 AI 또는 자동화된 유효성 검사(Validation)를 적용하여 잘못된 데이터 입력을 차단하고 표준화합니다.

• 데이터 클렌징 및 표준화: AI 모델 학습에 사용하기 전에 MES 데이터를 일관성 있게(Consistent) 정제하고 표준화하는 과정은 필수입니다.

MES Lot 추적 정보의 정합성 체크에 AI를 도입하면 실시간으로 품질 문제를 예측하고, 잘못된 데이터로 인한 의사 결정 오류를 방지하며, 강력한 규정 준수 및 추적성을 확보하는 데 도움을 받을 수 있습니다.

이 영상은 머신러닝을 이용한 이상 감지(Anomaly Detection) 방법을 설명하고 있으며, 이는 MES Lot 추적 데이터의 정합성을 체크하는 데 활용될 수 있습니다: Anomaly Detection using ML