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제조 현장은 그 자체로 복잡한 실시간 시스템입니다. 수많은 센서, 설비, 공정 조건, 작업자 입력이 끊임없이 상호작용하며 흐름을 만들어냅니다. 이 흐름 속에서 발생하는 ‘이상’은 단순한 문제 이상으로, 품질 저하, 생산 중단, 납기 실패로 직결될 수 있습니다.

 

이번 글에서는 제조 프로세스의 이상 상태를 탐지하고 대응하기 위한 전략을 정리합니다. 특히, 최근 AI 기술과 실시간 이벤트 분석이 이 영역에 어떻게 적용되고 있는지를 실제 사례 중심으로 다뤄봅니다.

 

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1. 제조 흐름에서 ‘이상’이란 무엇인가?

 

이상(anomaly)은 정상적인 흐름에서 벗어난 모든 상태를 말합니다.

그러나 제조에서의 이상은 단순한 스파이크나 고장이 아닙니다.

 

제조 이상은 보이지 않는 흐름의 깨짐으로 인식해야 합니다.

 

예시:

 

• 설비는 가동 중이지만 생산량이 급감 → 실제 공급 단위 이상
• 품질 측정값은 정상인데, 클레임 급증 → 조작 조건의 반복적 오류
• 동일한 배치에서 주기적으로 불량 발생 → 레시피 편차 이상

 

따라서, 이상 탐지는 ‘값 자체’보다는 ‘흐름의 패턴 변화’를 기준으로 해야 합니다.

 

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2. 이상 탐지를 위한 주요 데이터 구조

 

 

1) 시계열 데이터 (Time-Series)

 

• 센서, 설비 로그, 품질 측정값 등
• 이상 탐지: 이동 평균, 누적 분산, ARIMA, STL 등

 

 

2) 이벤트 로그 (Event Log)

 

• 작업 지시, 설비 상태 변경, 경고 발생 등
• 이상 탐지: 상태 전이 빈도, 시간 간격 이상, 연속 이벤트 패턴 이상

 

 

3) 배치 이력 데이터 (Batch Record)

 

• 공정 조건, 레시피 값, 배치 결과 등
• 이상 탐지: 고차원 군집분석, 조건별 결과 편차 분석

 

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3. AI 기반 이상 탐지 모델의 적용 방식

 

AI는 복잡한 이상 신호를 사람보다 빠르고 일관되게 탐지할 수 있습니다. 주요 적용 알고리즘은 다음과 같습니다:

 

 

1) 지도학습 기반 (Supervised)

 

• 예시: 품질 NG 여부가 라벨로 주어진 경우
• 모델: XGBoost, RandomForest, SVM 등
• 한계: 라벨링이 어렵거나 이상 비율이 낮은 경우 효과 제한

 

 

2) 비지도학습 기반 (Unsupervised)

 

• 예시: 정상/비정상 여부가 없는 경우
• 모델: Isolation Forest, One-Class SVM, AutoEncoder
• 장점: 이상 패턴을 사전에 정의하지 않아도 탐지 가능

 

 

3) 시계열 특화 모델

 

• LSTM, Temporal Convolutional Networks
• 다변량 시계열에서 복잡한 동시 이상 탐지에 효과적

 

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4. 이상 탐지 → 대응 전략: 시스템 설계 관점

 

이상 탐지는 시작일 뿐입니다. 실질적인 대응 체계가 설계되어야만 의미가 있습니다.

 

 

이상 발생 → 판단 → 알림 → 조치 → 기록 구조

 

1. 탐지 시스템 (Edge / Cloud)
   • 실시간 데이터 수집 및 모델 추론 수행
2.  
3. 판단 기준 정의
   • 경고 vs 치명적 이벤트 → 대응 수준 분리
4.  
5. 알림 시스템 연동
   • MES, 스마트 워치, 모바일 알림 등으로 즉시 전파
6.  
7. 조치 프로세스 자동화
   • 예: 자동 설비 정지, 다음 공정 보류, 작업자 지시 중단
8.  
9. 기록 및 피드백 저장
   • 이상 이벤트 + 처리 이력 → 향후 AI 학습에 활용
10.  

 

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5. 실제 적용 사례: 이상 탐지 기반 공정 개선

 

 

사례 1: 전자부품 제조 – 비정상 공정 경로 탐지

 

• 이벤트 로그 분석 → 특정 장비에서만 공정 순서 이상 빈발
• 조치: 설비 교체 및 자동 라우팅 조건 수정

 

 

사례 2: 의약품 배치 공정 – 품질 이탈 조기 예측

 

• Batch Recipe 기반 AutoEncoder 적용
• 편차가 큰 배치 실시간 중단 → 품질 NG 비율 27% 감소

 

 

사례 3: 자동차 조립 – 작업자 피로도 기반 이상 탐지

 

• 실적 패턴 변화 → 작업시간 증가, 품질 불량률 동시 증가
• 작업자 교체 루틴 최적화로 리드타임 14% 개선

 

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이상을 ‘보는 것’만으로는 부족하다

 

이상 탐지는 제조 흐름을 지키기 위한 조기 경보 시스템이자,

지능형 공정 운영의 시작점입니다.

 

하지만 ‘탐지’만으로는 부족합니다.

 

• 판단 기준이 명확해야 하고,
• 알림 체계가 적시에 반응해야 하며,
• 대응이 시스템적으로 설계되어야 합니다.

 

제조 이상 탐지는 기술보다 구조가 먼저입니다.

흐름 중심의 데이터 설계 → AI 모델 → 실시간 조치 루프 구성,

이 모든 과정이 통합될 때, 진정한 스마트 제조의 기반이 마련됩니다.