2021년 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회
프로젝트 제목 : 머신러닝 기법을 활용한 사출공정의 불량 원인 주요 인자 선별 및 품지 예측 모델 개발
프로젝트 수행 기간 : 2021년 11월 23일 ~ 2021년 12월 3일
- 공정내에 간혹 성형 불량품이 발생하지만 주요 원인에 대해 알 수 없음
- 불량품 발생시 불량 원인에 대한 작업자의 빠른 조치 필요
- 트리 및 부스팅 기반의 머신러닝 모델을 사용하여 불량품을 구별하는 인공지능 모델 구축
- 사출품 품질 예측을 위해 머신러닝 모델을 적용해본 결과 DecisionTree 등 트리기반 모델이 좋은 성능을 보임
- 정확도 : 0.994, F1-Score : 0.445
- 데이터 불균형 (99.1 : 0.9) 해소를 위해 SMOTE를 적용한 결과 오히려 성능이 악화됨
- Feautre Selection을 통해 불량을 검출하는 주요 요인 확인 결과 '평균 압력', '계량완료위치' 등이 나타남