프로젝트명 : 다변량 시계열 데이터 기반 라미네이션 공정 내 고장 유형 탐지 모델 개발

연구기간 : 2022.06.01 – 2027.05.31 (5년)

지원기관 : LG에너지솔루션

연구 내용 요약 :

 - 복합적인 공정 프로세스와 작업 조건을 고려한, Semi-supervised learning 및 Unsupervised learning 방식의 AI 모델 기반 고장 진단과 고장 유형 분류를 목적으로 함

- 또한, 설명 가능한 인공지능(XAI) 기법을 통해 고장 발생에 대한 주요 영향 인자의 심층적 분석을 수행하고자 함

- 고장 발생 건수가 적은 실제 산업 현장에서도 적용 가능한 고장 탐지 모델을 개발함으로써, 라미네이션 공정의 품질 안정화와 고장 징후에 대한 영향 인자 파악에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대함