제조 품질

품질을 개선하기 위해서 품질 저하의 원인을 분석하여 관련된 비용을 낮추고 생산 수율을 높입니다.

제조업에서 생산 품질을 개선하는 방법

제조 공정에서 데이터 분석은 품질 향상, 비용 절감, 공정 최적화 등을 위한 필수적인 활동이지만, 데이터 품질 문제, 분석의 복잡성, 실시간 처리의 한계, 인프라 비용, 인력 부족 등 다양한 제약이 존재합니다. 그중 분석의 복잡성은 전문 인력 양성과 현장 직원들의 교육을 통해 해결해야 하지만 많은 시간적 비용이 필요합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 SAS Visual Analytics와 Data Driven Contents를 통한 자동화된 분석 템플릿은 복잡한 분석을 빠르게 해결하여 핵심 통찰력과 의사결정을 지원합니다.

원인 인자 분석

“불량 원인 분석을 한층 더 스마트하게!”

AI 기반 자동 분석 템플릿으로 불량의 근본 원인을 빠르고 정확하게 파악하세요.

온디맨드 분석: 기존 배치 방식 분석의 한계를 극복하고, 실시간에 가까운 분석을 통해 빠르게 변화하는 환경에 유연하게 대응합니다.
주요 원인 인자: 복잡한 데이터 속에서 가장 영향력 있는 원인을 명확하게 찾아냅니다.
원인 인자 분포: 불량 발생 패턴을 분석하여 문제 발생 시점을 예측하고 사전에 대응합니다.
원인 인자 상호작용: 다양한 요인 간의 복잡한 관계를 파악하여 근본적인 문제를 해결합니다.

AI 기반 원인 인자 분석 템플릿

불량 원인 분석은 단순히 문제를 해결하는 것을 넘어 제조 현장의 전반적인 효율성과 경쟁력을 향상시키는 핵심 요소입니다. AI 기반 원인 인자 분석 템플릿 을 통해 주요 원인 인자와 요인 간의 영향, 그리고 인자의 특성을 파악하여 현재 불량 원인을 찾아 빠르게 의사결정을 할 수 있게 지원합니다.
주요 원인인자

제조 현장에서 불량이 발생하면 이는 제품의 품질 저하, 생산 비용 증가, 고객 신뢰도 하락 등 여러 가지 부정적인 영향을 미칩니다. 이러한 불량을 최소화하고 품질을 향상시키기 위해서는 불량의 원인을 정확히 파악하고 제거하는 것이 필수적입니다. 이를 위해 현장에서 공정 정보 및 불량 유형, 의심 인자를 선택하여 자동화된 AI 모델을 통한 주요 인자 발굴은 빠르고 직관적인 정보를 제공해야 합니다.
원인인자 상호작용

불량 원인을 정확히 파악하고 개선하기 위해서는 개별 원인 인자 뿐만 아니라 원인인자 간의 상호작용을 분석하는 것이 중요합니다. 상호작용 분석을 통해 개별 인자들이 서로 어떻게 영향을 미치는지 이해함으로써 보다 효과적인 품질 개선과 공정 최적화를 달성할 수 있습니다.
원인인자 분포

불량 원인의 값을 빠르게 해석하기 위해서는 복잡한 데이터를 단순화하고, 불량 발생과 관련된 중요한 패턴과 트랜드를 식별할 수 있어야 합니다. 이를 위해 원인인자 분포는 특정 구간에서 영향도가 높은 불량 발생 패턴을 쉽게 식별하게 지원합니다.