FGLS 추정을 이용한 제조 공정 사이클 이상 탐지 - 하윤우 (The Graduate School, Ajou University, 2023)
본 연구의 목적은 PLC에 의해 제어되는 자동화 제조 공정에서 수집된 데이터를 사이클 단위로 가공한 후, 사이클 단위 데이터의 패턴 모형을 추정하고, 추정한 모형을 활용한 이상 사이클 탐지 방법을 제안하는 것이다. 본 연구의 대상 공정은 PLC에 의해 제어되는 자동화 리벳팅 공정이다. 대상 공정의 경우 PLC 제어 신호 데이터를 바탕으로 설비의 이상을 탐지하는 데는 수집된 데이터를 활용하고 있지만, 설비로부터 수집되는 데이터를 분석하여 제품의 품질을 관리하고 있지는 않다. 따라서 설비의 동작에 이상이 없었던 경우에도 제품의 품질이 일정하게 관리되고 있지 않다는 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 다음의 과정으로 사이클 단위의 이상 탐지를 수행한다. 첫째, 리벳팅 설비의 PLC로부터 수집되는 설비 제어 신호, 제품 변경 신호 그리고 서보 모터 Z축 부하율 데이터를 활용하여 제품별로 사이클 단위 데이터를 구성한다. 둘째, OLS(Ordinary Least Squares) 추정, 변형된 PW(Prais-Winsten) 추정, 이분산 교정 FGLS(Feasible Generalized Least Squares) 추정의 과정을 거쳐 사이클 단위 부하율 패턴 모형을 추정한다. 셋째, 추정한 모형을 바탕으로 카이제곱 분포를 활용한 이상 탐지, 6 시그마를 기준으로 이상 탐지, MSE(Mean Squared Error)를 기준으로 이상 탐지를 수행한다. 제조 공정상 품질에 주요한 영향을 미치는 요인의 사이클 패턴 이상은 공정을 통과한 제품의 불량과 직결되므로 이를 탐지하는 것을 통해 제품의 품질 및 생산성 향상을 기대할 수 있다. 또한 본 연구의 분석 프로세스는 본 연구의 대상 공정뿐만 아니라 PLC에 의해 제어되고 데이터를 수집하는 자동화 공정이라면, 해당 공정의 특성에 맞게 각 단계를 변형하여 적용할 수 있다.
학위논문(석사)--산업공학과,2023. 2
Keywords: FGLS 추정; PLC 데이터; 머신 러닝; 이상 탐지; 자동화 제조 공정