예측 품질은 결함 감지가 멈추는 곳에서 시작됩니다

USE CASE
품질 인텔리전스 및 예측 스크랩 감소

제조업에서의 품질은 항상 사후 보고의 이야기였습니다. 결함률 보고서가 목요일에 도착합니다. 지난주에 일어난 일을 반영합니다. 수정 조치가 정의, 검토 및 구현될 때까지 또 일주일이 지납니다. 보고서를 트리거한 문제는 이미 자체적으로 수정되었거나 악화되었을 수 있습니다.

이것은 태만 때문이 아닙니다. 분리된 데이터 시스템의 자연스러운 결과입니다. 공정 중 검사 데이터는 한 곳에 있습니다. 공급업체 로트 데이터는 다른 곳에 있습니다. 환경 모니터링(온도, 습도, 진동)은 완전히 다른 곳에 있습니다. 이러한 신호를 실시간으로 상관시키려면 역사적으로 SQL 기술과 많은 인내심을 가진 전담 품질 엔지니어가 필요했습니다.

예측 품질이란 무엇인가요?

예측 품질은 생산, 검사 및 공급업체 데이터를 머신러닝과 결합하여 최종 검사에서 적발하는 대신 결함이 발생하기 전에 예측합니다. 품질 관리를 반응적 문서화에서 사전 예방적 개입으로 전환합니다. 제조업에서 예측 품질은 예측 유지보수 및 디지털 트윈과 함께 Industry 4.0의 기본 역량 중 하나입니다.

품질 모니터링이 예측 품질이 아닌 이유

대부분의 제조업체는 품질 모니터링에 막대한 투자를 해왔습니다. SPC 차트, CPK 추적, 결함 로깅 등 시스템은 존재합니다. 그들이 부족한 것은 이러한 신호를 의미 있는 조치를 취할 만큼 빠르게 실행 가능한 답변으로 종합하는 능력입니다.

최고 품질 책임자는 '새로운 폴리머 공급업체의 결함률이 우리 프레스 온도 편차와 상관관계가 있는가?'라는 질문에 답하기 위해 세 시스템에서 데이터를 가져오는 데 40분을 소비해서는 안 됩니다. 그 질문은 40분이 아니라 40초 안에 답해야 합니다.

질문은 귀하의 데이터가 결함을 예측할 수 있는지 여부가 아닙니다. 거의 확실히 할 수 있습니다. 질문은 누구든지 그것에 대해 조치를 취할 만큼 빨리 그 데이터에 접근할 수 있는지 여부입니다.

예측 품질 분석을 위한 Genie

Databricks Genie는 품질 리더가 자연어를 사용하여 전체 운영 데이터 세트를 조사할 수 있도록 지원합니다. 이는 품질 검토 회의에서 가능한 것을 변화시킵니다.

지난주 결함 요약을 검토하는 대신, CQO는 회의에 들어가서 '지난 45일 동안 제품 라인 A의 첫 통과 수율 감소에 대한 상위 세 가지 근본 원인 기여 요인이 공급업체 로트 번호와 상관관계가 있는 것은 무엇인가?'라고 물을 수 있습니다. Genie는 실제 생산, 검사 및 조달 데이터에서 인용과 함께 답변을 제공합니다.

반응적 결함 감지에서 예측 스크랩 감소로

품질 리더가 대화식으로 데이터에 접근하고 조사할 수 있을 때, 품질 기능은 성격을 바꿉니다. 그것은 무엇이 잘못되었는지 문서화하는 것에서 무엇이 잘못될 것인지 이해하고 스크랩 비용이 발생하기 전에 조치를 취하는 것으로 전환합니다.

이것은 작은 운영 개선이 아닙니다. 대량 생산에서 스크랩률을 1% 미만으로 줄이는 것만으로도 상당한 마진을 얻을 수 있습니다. 이를 달성하기 위한 데이터는 이미 존재합니다. Genie는 그것이 필요한 사람들에게, 개입이 여전히 중요한 시간 창 내에서 접근할 수 있도록 합니다.

예측 품질은 생산, 검사 및 공급업체 데이터를 머신러닝과 결합하여 최종 검사에서 적발하는 대신 결함이 발생하기 전에 예측합니다. 품질 관리를 반응적 문서화에서 사전 예방적 개입으로 전환합니다. 제조업에서 예측 품질은 예측 유지보수 및 디지털 트윈과 함께 Industry 4.0의 기본 역량 중 하나입니다.

DATABRICKS GENIE · 주요 차별점
귀하의 데이터에 맞춰 구축되고, 귀하의 규칙에 따라 관리되며, 모든 비즈니스 리더에게 답변 가능합니다.

• 다중 소스 추론: 단일 쿼리에서 검사 기록, 환경 데이터 및 공급업체 로트를 포괄하는 질문을 합니다.
• 맥락적 메모리: Genie는 귀하의 품질 분류 체계를 이해합니다. 즉, 'NCR', 'CAPA' 및 'CPK 임계값'이 특정 환경에서 무엇을 의미하는지 이해합니다.
• 이상 징후 감지: Genie는 이미 알고 있는 질문에 답하는 것뿐만 아니라 품질 차원에 걸쳐 비정상적인 패턴을 사전에 플래그 지정할 수 있습니다.
• 추적 가능한 답변: 모든 출력은 특정 데이터 레코드에 연결되므로 품질 결정에는 문서화된 분석 기반이 있습니다.

Genie가 귀하의 팀을 위해 무엇을 할 수 있는지 확인하십시오

Databricks Genie는 오늘부터 사용할 수 있습니다. 귀하의 업계 동료들이 이를 사용하여 데이터에 접근하고 행동하는 방식을 어떻게 재구상하고 있는지 확인하십시오.

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