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제품 품질 빅데이터 애널리틱스를 이용한 품질 설계 및 최적화에 대한 연구

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작성자 관리자
조회 200회 작성일 25-09-29 21:37

본문

지원기관 연구재단
역할 연구책임자
주제구분 Product Development

연구기간: 2025.10 - 2027.09

과제 개요
일반적으로 기업은 제품을 개발하고 개발된 제품을 생산하기 위한 제조 시스템을 개발하여 제품을 생산한다. 이 과정에서 고객의 요구사항을 면밀히 파악하여 혁신적인 제품 및 서비스를 설계하고 이를 위한 최적의 제조 시스템을 구축하는 것은 기업경쟁력의 핵심적인 요소이다. 전자와 후자를 위한 대표적인 품질공학 방법으로 각각 제품기능전개 (Quality Function Deployment; 이하 QFD)와 실험계획법 (Design of Experiments; 이하 DOE)가 있다. QFD는 제품설계 단계에서 설계품질 향상을 위한 방법으로 고객의 요구사항을 제품의 설계특성으로 변환하는 방법이다. DOE는 실험을 통해 인자와 반응변수간의 관계를 정량화하고, 이를 바탕으로 반응변수가 바람직한 상태가 되기 위한 인자의 최적조건을 탐색하는 방법이다. DOE는 흔히 공정개발 단계에서 공정변수의 최적조건을 도출하기 위해 사용되나 제품개발단계에서도 활용된다. 공정개발과 제품개발단계에서는 다수의 반응변수를 동시에 고려하여 인자의 최적조건을 탐색하는 문제가 다수 발생하는데 이를 위한 DOE 방법으로 다중반응표면최적화 (multiresponse response surface optimization; 이하 MRS)가 있으며, 제품 및 공정 개발단계에서 널리 활용되어 왔다. 

기존의 QFD와 MRS는 모두 전통적인 품질공학 방법으로 offline에서 수집되는 제한된 정보를 대상으로 한다는 점에서 한계점을 가진다. 최근들어 빅데이터 수집 및 분석 기술의 발달로 자동으로 제품 및 공정단계에서 활용가능한 데이터를 수집하고 저장하는 기술이 일반화되고 있다. 이에 기존의 제한적인 데이터 수집 방식에서 벗어나 다양하고 많은 데이터를 확보하는 것이 가능해졌으며, 이러한 대량의 데이터를 분석하는 방법 역시 활발히 연구되고 있다. 대표적인 방법으로 데이터마이닝, 텍스트마이닝, 인공지능, 딥러닝, 패턴인식, 기계학습과 같은 빅데이터 애널리틱스가 있다. 

본 연구의 최종 목표는 빅데이터 애널리틱스를 이용한 품질 설계 및 최적화 방법을 개발하는 것이다. 본 연구는 2차년으로 진행된다. 1차년은 제품 및 공정개발에서 활용되는 대량의 데이터를 전처리하고 분석하는 빅데이터 애널리틱스 방법을 개발한다. 대량의 고객데이터와 공정데이터를 자동으로 분석하는 빅데이터 애널리틱스 기술이 핵심기술로 개발한다. 2차년에는 1차년에서 개발되는 전처리 및 분석 기술을 기반으로 전통적인 설계품질 혁신 방법인 QFD와 MRS를 고도화한다.