제조업 스마트 관리 시스템 구축을 위한 머신러닝 기반 예측 및 제어 기술 연구

1. 서론

제조업의 지속적인 성장과 경쟁력 확보를 위해서는 생산성 향상과 효율 증대가 필수적이다. 최근 제조 현장에서는 예측 불가능한 설비 고장, 생산량 변동, 품질 저하 등의 문제가 빈번하게 발생하고 있으며, 이는 생산 차질과 막대한 비용 증가로 직결된다. 이러한 문제 해결을 위해서는 실시간 데이터 기반의 예측 및 제어 시스템 구축이 절실하며, 머신러닝 기술은 이러한 시스템 구축에 핵심적인 역할을 수행할 수 있다. 본 연구는 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제조 현장 데이터를 분석하고, 설비 고장 예측 및 생산량 최적 제어를 위한 예측 모델 및 제어 알고리즘을 개발한다. 개발된 모델과 알고리즘은 실제 제조 환경에서 철저하게 검증되어 그 효과성과 안정성을 확보할 것이다. 나아가, 개발된 기술을 바탕으로 구축된 스마트 관리 시스템은 제조업의 경쟁력 강화에 크게 기여할 것으로 기대한다. 구체적으로, 설비의 가동 상태를 실시간으로 모니터링하여 고장 발생 가능성을 사전에 예측하고, 예측된 고장에 대한 사전 예방 조치를 통해 설비 가동률을 극대화하는 것을 목표로 한다. 또한, 생산 공정의 변수들을 실시간으로 분석하여 …