프로젝트 목록으로
AI case
PythonPandasData Analysis
SCR 공정 진단 · LS ITC AI 2023.11 ~ 2024.02
LS전선 SCR 공정 단선 크랙 원인 분석 및 예측 모델
주조속도 이상 구간을 걸러내고 공정 데이터를 분석해 단선 크랙의 원인과 제어 조건을 도출한 데이터 분석 프로젝트
LS전선 SCR(연속 주조·압연) 공정에서 발생하는 단선 크랙의 영향인자와 공정조건 데이터 레디니스를 진단하는 프로젝트에 데이터 처리·분석 담당으로 참여했습니다(기여도 30%). 공정 데이터를 정제·분석해 크랙 발생 원인과 패턴을 규명하고, baseline 예측 모델로 제조 시스템 개선안을 제안했습니다.
역할
데이터 분석 인턴
스택
Python · Pandas · Data Analysis
임팩트
- 주조속도 이상 구간 필터링 알고리즘으로 분석 데이터의 신뢰도 확보
- 크랙 발생 확률 baseline 모델로 제조 공정 개선 방향 제시
문제 해결 과정
SCR 공정에서 발생하는 단선 크랙은 여러 공정 변수가 얽혀 있어 원인을 특정하기 어려웠고, 원본 공정 데이터에는 주조속도 이상 등 정상 조업 범위를 벗어난 구간이 섞여 있어 그대로 분석하면 원인 규명 결과가 왜곡될 위험이 있었습니다. 그래서 먼저 주조속도 이상 구간을 걸러내는 필터링 알고리즘을 만들어 분석 대상 데이터의 신뢰도를 확보하고, 이후 정제된 데이터로 공정 변수와 크랙 발생 이력을 교차 분석해 크랙과 상관관계가 높은 패턴과 제어 조건을 도출했습니다. 도출한 패턴을 바탕으로 크랙 발생 확률을 추정하는 baseline 예측 모델을 구축해, 제조팀이 검토할 수 있는 공정 개선 방향을 제안했습니다.
핵심 포인트
주조속도 이상 공정 필터링 알고리즘 개발크랙 발생 원인·공정 패턴 분석 → 최적 제어 조건 도출크랙 발생 확률 baseline 모델 구축