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대형 철강 기업 빅데이터 품질 분석
대형 철강 기업의 제조 공정 품질 개선을 위한 빅데이터 분석 과제를 수행하고, 마이닝 모델을 개발·개선했습니다.
과제 배경
- 철강 제조 공정 데이터가 복잡하고 품질 이상 원인을 추적하기 어려웠습니다.
- 선행 과제 단계에서 실제 현장 적용 가능성을 검증해야 했습니다.
접근 방식
- 품질 이슈 탐지를 위한 데이터 마이닝 모델과 분석 기준을 설계했습니다.
- 현장 데이터 기반 검증을 반복해 실제 적용 가능성과 개선 포인트를 정리했습니다.
주요 성과
제조 공정 품질 예측 모델을 마련하고 후속 고도화의 기반을 확보했습니다.
- 제조 공정 품질 예측 모델 구축
- 빅데이터 선행 과제 완수
적용 기술
ML/AIData AnalyticsData MiningAnomaly DetectionManufacturing Analytics
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