프로젝트 소개
본 과제는 자동차 부품 중소제조기업의 생산 데이터에서 불량을 미리 예측하고, 불량이 생긴 원인을 찾아내기 위한 AI 모델을 개발하는 연구임. 소량의 레이블된 데이터와 다량의 레이블되지 않은 데이터를 함께 활용하여, 현장 적용성이 높은 준지도학습 기반 분석 체계를 구축하는 데 목적이 있음.
연구 내용은 1차년도 기존 연구 및 현장 사례조사와 불량데이터 수집·전처리, 2차년도 multi-view learning 기반 불량예측 모델과 LIME, SHAP, ELI5 등 explainable AI 기반 불량원인분석 모델 개발, 3차년도 성능 검증과 hyperparameter optimization 및 현장 적용으로 구성됨. 기대 효과는 불량률 감소, 유사 공정으로의 확산 가능성, 레이블 부족 제조환경 및 타 분야로의 활용 가능성 확보임.