프로젝트 설명
• 특징
- 사출기 설비의 센서 데이터를 기반으로 불량 발생의 원인을 체계적으로 분석하고, 인공지능을 통해 불량 발생 가능성을 사전에 예측할 수 있는 시스템
• 기능설명
- 센서 데이터를 실시간으로 수집 및 전처리하여 설비 및 개별 센서의 상태를 분석하고, 상관계수 기반의 인공지능 모델이 주요 인자 간의 관계를 학습하여 불량을 사전에 예측합니다.
- 각 센서의 임곗값을 직접 설정할 수 있어, 공정 중 비정상 상태가 감지되었을 때 즉각적으로 대응이 가능합니다.
- 예측 결과는 스케줄러를 통해 주기적으로 데이터베이스에 자동 저장되며, 전체 공정 이력 및 불량 예측 이력을 통합 관리할 수 있습니다.
- 설비별/센서별 실시간 데이터 통계 시각화하여 보여줍니다.
- 인공지능 모델 기반 변수 상관도 분석 및 불량 예지 예측이 가능합니다.
- 센서별 임곗값 설정 기능 및 실시간 상태 판별이 가능합니다.
- 스케줄로 기반 예측 결과 자동 저장 및 공정 이력 조회가 가능합니다.
기술 스택
PythonTypeScript,react.js,Node.js,MariaDB
