SPC의 한계
통계적 공정 관리(SPC)는 관리도를 통해 공정 이상을 탐지하는 전통적인 품질 관리 기법입니다. 그러나 다변량 공정이나 비선형 패턴에는 한계가 있습니다.
전통 SPC의 문제점
AI-SPC 융합 아키텍처
다변량 이상 탐지
머신러닝으로 수십 개 공정 변수를 동시 분석하여 기존 SPC가 놓치는 이상 패턴을 탐지합니다.
불량 원인 자동 진단
AI가 이상 탐지 시 어떤 변수가 원인인지 자동으로 분석하여 조치 가이드를 제공합니다.
공정 파라미터 자동 보정
예측 모델이 불량 발생 확률을 실시간 계산하고 공정 파라미터를 자동 조정합니다.
도입 효과
결론
AI-SPC 융합은 제조 품질 관리의 새로운 패러다임입니다. 폴리글랏소프트의 AI 플랫폼과 MES로 품질 혁신을 실현해 보세요.