• 산업 현장에서의 생산 품질 관리는 기업의 경쟁력을 결정하는 중요한 요소입니다. 최근 센서 및 IoT 기술의 발전으로 대량의 데이터가 실시간으로 수집되고 있으나, 이를 분석하고 활용하는 데 있어 여전히 많은 한계가 존재합니다. 

• 특히, 기존의 수동적이고 복잡한 불량 판정 방식은 실시간 데이터의 처리 요구에 부응하지 못하고 있어, 이를 자동화하고 정확도를 높이기 위한 새로운 기술적 접근이 요구되고 있습니다.

•  이에 따라 와전류 센서 데이터를 기반으로 한 RNN(순환 신경망) 모델을 활용하여 실시간 불량 판정 시스템을 개발하는 프로젝트가 추진되었습니다. 

• 이 프로젝트는 판정 시스템의 자동화와 실시간 대응 능력을 강화하여 산업 현장의 품질 관리 효율성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 

• 실시간 불량 판정: 와전류 센서에서 수집된 데이터를 RNN 모델로 실시간 분석하여 양품과 불량품을 빠르고 정확하게 판정합니다.

• 데이터 전처리 및 모델 학습: 수집된 데이터를 효과적으로 전처리하고, RNN 모델을 학습시켜 판정 시스템을 지속적으로 개선합니다.

• 사용자 인터페이스 제공: 산업 현장의 사용자들이 쉽게 사용할 수 있는 인터페이스를 제공하여, 실시간으로 데이터를 모니터링하고 판정 결과를 확인할 수 있습니다.

• 실제 환경 테스트 및 최적화: 개발된 모델을 실제 생산 라인에 적용하여 테스트하고, 실시간 운영을 통해 성능을 평가하고 최적화합니다.

생산 품질의 향상: RNN 모델을 기반으로 하는 실시간 불량 판정을 통해 제품의 품질을 개선하고, 불량률을 줄일 수 있습니다. 이는 기업의 경쟁력을 높이고, 생산 효율성을 극대화하는 데 기여할 것입니다.

판정 과정의 자동화: 기존의 수동적이고 복잡한 판정 과정을 RNN 모델을 통해 자동화함으로써, 신속하고 정확한 품질 판정이 가능합니다. 이를 통해 제조업체의 인력 및 시간 절감 효과를 기대할 수 있습니다.

데이터 활용도 증대: 산업 현장에서 수집된 대량의 데이터를 효과적으로 분석하고 활용할 수 있는 시스템을 제공하여, 데이터 기반의 의사결정이 가능해집니다.