데이터 기반 컬러 불량 원인분석 및 품질보증 AI 솔루션 실증 사례

AI를 이용한 섬유 제조 공정의 컬러 품질 예측 및 불량 감소를 수행하는 임픽스의 인공지능 솔루션입니다.

1. Pain Point

산업 특성 측면

- 섬유 및 인공피혁 제조 산업의 글로벌 경쟁력 강화를 위한 품질 및 수율 제고의 필요성

- 염색 공정에서의 컬러 편차와 불량 발생 시 폐기 및 재생산으로 인한 비용 지연 문제 발생

- 숙련공의 경험 및 주관적 판단에 의존하는 공정 운영의 비효율성 존재

데이터 및 시스템 측면

- MES, CCM 등 데이터는 존재하나 이를 AI 기반 분석 및 품질 예측에 활용하는 체계 부재

- 공정별 품질 영향 변수 및 컬러 불량의 인과관계 분석 및 예측 기반 체계 부재

설비 및 인프라 측면

- 현장 데이터의 수기 작성 및 수집으로 인한 데이터 표준화 부족

- 컬러 판정의 일관성 확보 및 AI 기반 예측 시스템 구축 필요성

2. AI Solution

A2LAB 기반 원인 분석 및 품질 예측 AI 솔루션 적용

3. 구축 목표

세부목표

- 컬러 불량 발생 최소화를 통한 수율 개선 및 품질 향상

- AI 기반 데이터 분석을 통한 품질 예측 및 불량 원인 분석 체계 구축

- 데이터 기반 의사결정 체계 전환 및 지능형 스마트공장 기반 마련

- 현장 적용을 통한 공정 표준화 및 품질 일관성 확보

4. 구축 내용

데이터 통합 관리 기술 적용

- MES, CCM, 수기 데이터 등 이종 데이터의 통합 및 AI 분석용 데이터셋 구축

- 수집 데이터의 정합성 검증 및 전처리 기반 데이터 품질 향상 수행

AI 알고리즘 기술 적용

- XGBoost, LightGBM, RandomForest 알고리즘 비교 및 최적 알고리즘 선정 및 적용

- 컬러 판정 예측 모델 및 불량 판별 모델 구축

- 시계열 기반 변수와 컬러 품질 간 상관관계 분석 및 주요 변수 영향도 분석 수행

공정 품질 예측 및 시뮬레이션 적용

- BI-Tool 및 A2LAB 시각화 기능을 통한 예측 결과 및 중요 변수 현장 시각화

- 가상 데이터 기반 컬러 품질 예측 시뮬레이션 기능

- 염색기 설정 변경 전 품질 예측을 통한 선제적 품질 관리 가능 환경

5. 구축 효과

염색 수정율 감소

- 도입 전 9.3%

- 도입 후 6.1%

연간 염색 품질 손실비용 감소