(주)유디엠텍
제어 로직과 아날로그 데이터를 활용한 CNN Autoencoder 기반 공정 분석 장치 및 방법
Apparatus and method for Process Analysis based on a CNN Autoencoder using Control Logic and analog Data
특허 요약
본 명세서는 제어 로직과 온도 데이터를 활용한 CNN Autoencoder 기반 공정 분석 장치 및 방법을 개시한다. 공정 분석을 통해 설비의 정상 동작을 점검하고, 이상 발생 시 신속하게 문제를 식별하여 처리하는 것은 제조업에서의 핵심 과제이다. 본 명세서에 따른 공정 분석 장치는 설비 동작 간트 차트와 온도 변화 그래프를 결합한 데이터로 모델을 훈련하여 데이터의 파라미터에 의존하지 않고 공정 내부의 변화 패턴을 인식하여 이상을 판단할 수 있다. 본 명세서에 따른 공정 분석 장치는 기존의 데이터 분석 기반 이상 탐지 모델로는 파악하기 어려웠던 문제들을 식별함으로써 공정 개선을 위한 새로운 해결책을 제공할 수 있다. 본 명세서에 따른 공정 분석 장치는 훈련 데이터셋을 이미지 형태로 해석하여 제조업뿐만 아니라 데이터 패턴이 존재하는 모든 분야에서 복잡한 데이터 가공 없이 구현할 수 있다.
청구항
| 번호 | 청구항 |
|---|---|
| 1 | 하드웨어 프로세서; 및상기 프로세서에 연결되고, 공정 분석 방법을 수행하도록 구성된 적어도 하나 이상의 컴퓨터 프로그램을 저장하는 메모리;를 포함하는 공정 분석 장치로서,상기 공정 분석 방법은,(a) 공정 과정에서 수십된 디지털 데이터를 공정 사이클에 따라 구역화하고, 구역화된 복수의 사이클 중 어느 하나의 기준 사이클을 선정하고, 기준 사이클 내 디지털 데이터의 리스트를 추출하고, 추출된 디지털 데이터의 순서에 따라 각각의 사이클에 해당하는 간트 차트 형태로 변환하는 단계;(b) 상기 구역화된 디지털 데이터의 각각의 사이클 동안 수집된 아날로그 데이터를 상기 구역화된 데이터와 매칭시키고 그래프 형태로 변환하는 단계;(c) 각각의 사이클에 해당하는 간트 차트와 그래프를 가진 하나의 이미지 데이터로 변환하는 단계;(d) 상기 이미지 데이터 중 정상 이미지 데이터만 이용하여 합성곱신경망으로 구성된 모델을 훈련시키는 단계; 및(e) 분석 대상 공정에 대해 상기 (a) 내지 (c) 단계와 동일한 과정을 거쳐 생성된 이미지 데이터를 훈련된 합성곱신경망모델에 입력하고, 상기 합성곱신경망모델에서 출력된 값을 이용하여 공정의 이상 여부를 판단하는 단계;를 포함하되,상기 (a) 단계는 공정 과정에서 수집되지 않은 디지털 데이터도 그 존재 여부가 표시되도록 간트 차트 형태로 변환하는 단계인, 공정 분석 장치. |
