인공지능을 활용한 제조업 원인 분석

제조업에서는 공정 최적화, 품질 향상, 비용 절감을 위해 머신러닝과 AI가 광범위하게 사용됩니다. 예측 유지보수 알고리즘은 센서 데이터를 분석하여 장비 고장을 예측하고, 다운타임을 줄입니다. 품질 관리 시스템은 컴퓨터 비전을 활용하여 실시간으로 생산 라인의 결함을 식별하며, AI 기반 로봇은 조립 및 용접과 같은 복잡한 작업을 고정밀으로 자동화합니다.

뿌리 원인 분석은 결함, 비효율성, 실패로 이어지는 근본적인 문제를 찾아내는 제조 공정에서 중요합니다. 문제의 진짜 원인을 정확하게 파악함으로써, 제조업체는 재발을 방지하는 대상적인 해결책을 구현하고, 폐기물을 최소화하고, 제품 품질을 향상시키고, 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 복잡한 용접 공정에서는 다양한 요인이 최종 제품의 품질에 영향을 미칠 수 있습니다. 특정 결함은 과도한 습도로 인한 온도 변동이 원인이 될 수 있으며, 이로 인해 불안정한 접합부가 생기거나, 훈련이 미흡한 작업자가 기계 설정을 잘못 조정하는 경우에도 발생할 수 있습니다. 원인을 효과적으로 해결하면 팀이 대상적인 조치를 구현할 수 있으며, 결국 결함률을 줄일 수 있습니다.

전통적인 머신러닝 접근법의 문제점

많은 제조업체들은 이 문제를 해결하기 위해 상관관계에 기반한 전통적인 머신러닝 알고리즘에 의존합니다. 그러나 이러한 기법들은 원인성을 포착하지 못하는 능력 때문에 원인 분석에서 중요한 한계를 가지고 있습니다. 그러나 이들은 종종 진정한 근본 원인과 단순한 증상을 구분하지 못하며, 복잡한 제조 공정을 표 형태의 데이터셋으로 과도하게 단순화하면서 제조 공정 흐름을 무시합니다. 이러한 알고리즘들은 원인 이해보다 예측력을 우선시함으로써, 원인을 잘못 파악하고 오해를 불러일으킬 수 있습니다.

원인 분석을 인과 AI로 향상시키기

인과 AI는 증상이 아닌 진정한 근본 원인을 식별함으로써 원인 분석을 향상시키는 강력한 기법입니다. 이를 통해 문제와 그 원인을 정확하게 식별할 수 있습니다. 이는 지식 그래프로 표현되는 도메인 지식을 활용하고, 이를 관찰 데이터와 통합하여 복잡한 과정에서 핵심 변수 간의 인과 관계를 밝혀냅니다. 인과 AI는 상관관계에만 의존하는 대신 원인과 결과의 동적을 모델링함으로써 결함 예방과 공정 최적화를 위한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

사례 연구

일련의 노트북에서는 오픈 소스 Python 프레임워크 DoWhy를 사용하여 제조 공정에서 인과 분석을 수행하는 데 인과 AI를 어떻게 적용할 수 있는지 보여줍니다. 우리는 생산 라인의 비용을 줄이고 효율성을 최적화하는 작업을 맡게 된 가상의 시나리오를 제시합니다. 이 설정을 통해, 다양한 요인이 완성된 제품의 품질에 어떻게 영향을 미치는지 살펴보고, 이러한 요인을 식별하는 방법을 탐색합니다.

위는 우리의 생산 라인의 도식적 표현으로, 원자재는 청소, 조립, 용접 등 여러 과정을 거칩니다. 생산 라인을 따라 우리는 최종 제품 품질에 영향을 미칠 수 있는 다양한 요인의 측정치를 수집합니다. 공정의 마지막에서는 품질 검사가 제품이 결함이 있는지 없는지를 결정합니다. 이 품질은 치수 검증, 토크 저항 검사, 시각 검사 등 여러 평가에 따라 달라지며, 각각은 공정 내의 다른 요인에 의해 영향을 받습니다. 예를 들어, 토크 저항 검사는 공정 중에 기계가 가하는 힘과 토크에 따라 달라질 수 있으며, 이는 기계 설정이나 특정 재료 특성에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 이제, 제품 품질이 일정한 시간 동안 안정적이었지만 갑자기 크게 떨어진다고 상상해보세요. 왜?

인과적 AI는 제품 품질에 영향을 미치는 다양한 요인에 대한 깊은 이해를 제공하고, 감소의 원인을 정확하게 파악함으로써 이 질문에 답합니다. 결함이 있는 것으로 판정된 제품에 대해, 전통적인 머신러닝 접근법은 치수 검사 실패나 비정상적인 토크 읽기와 같은 증상에 초점을 맞추어 품질 문제를 진단할 수 있습니다. 반면, 인과 AI는 진정한 근본 원인이 주로 작업자의 기술 수준과 기계 설정에 연결되어 있으며, 이들이 품질 결과에 가장 강한 인과 영향을 미친다는 것을 밝혀낼 수 있습니다. 이러한 명확성은 품질 관리 임계값에 대한 표면적인 조정에 의존하는 대신, 기계 보정 프로토콜을 개선하거나 향상된 작업자 교육 프로그램을 구현하는 등의 효과적인 대책에 대한 확신 있는 의사결정을 가능하게 합니다. 실제 생산 라인은 종종 더 복잡하고 더 넓은 범위의 변수를 포함하지만, 우리의 예는 이 기법에 대한 실용적인 소개를 제공합니다.

Databricks를 사용하는 이유

Databricks는 모든 데이터와 모델에 대한 통합 플랫폼 덕분에 인과 AI 응용 프로그램을 구현하기에 이상적인 플랫폼을 제공합니다. Databricks를 사용하면 조직은 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다:

• 협업
  이 플랫폼은 데이터 과학자, 엔지니어, 도메인 전문가가 동일한 프로젝트에서 효과적으로 작업할 수 있도록 원활한 협업을 지원합니다: 인과적 AI 이니셔티브의 성공에 있어 핵심 요소입니다.
• 인과 AI 라이브러리와의 통합
  Databricks의 오픈 표준을 통해 DoWhy와 causal-learn과 같은 인기 있는 오픈 소스 인과 AI 도구를 쉽게 통합할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 과학자들은 최첨단 인과 AI 기법을 최소한의 마찰로 활용할 수 있습니다.
• End-to-End ML 파이프라인 지원
  Databricks는 데이터 준비부터 모델 배포까지의 전체 AI 수명주기를 지원합니다. 이 종단간 지원은 복잡한 데이터 전처리, 모델 훈련, 실시간 추론을 종종 포함하는 인과적 AI 응용 프로그램에 특히 유용합니다.

이러한 기능들을 결합함으로써, Databricks는 인과 AI 솔루션을 개발, 테스트, 배포하기 위한 견고하고 유연한 환경을 제공하며, 이는 인과 AI를 운영 워크플로우에 통합하려는 조직에게 탁월한 선택이 될 수 있습니다.

요약

인과적 AI는 원인 분석에 대한 혁신적인 접근법으로, 진정한 원인과 증상을 구분할 수 있게 해줍니다. 상관관계에만 의존하는 전통적인 방법과 달리, 인과적 AI는 원인과 결과의 관계를 모델링하여 결함 예방과 공정 최적화를 위한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 통합된 플랫폼을 통해 Databricks는 인과적 AI 응용 프로그램을 구현하는 데 이상적인 환경을 제공합니다.

노트북 을 다운로드하여 Databricks에서 인과 AI가 어떻게 구현될 수 있는지 탐색해보세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)