공정최적화

생산 변수와 AI 모델을 결합해 품질·수율·에너지 소비를 동시에 최적화하는 데이터 기반 공정 최적화 방법론을 배웁니다.

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공정최적화란?

공정최적화는 생산 변수(온도·압력·속도·배합비)와 AI 모델을 결합해 품질·수율·에너지 소비를 동시에 최적화하는 기술입니다. 반복 실험 대신 메타모델과 최적화 알고리즘으로 최적 조건을 빠르게 도출합니다.

실험 횟수 대폭 절감

실험계획법과 메타모델로 최소한의 실험 결과로 전체 설계 공간을 예측해 시행착오를 줄입니다.

다목적 최적화

MOGA 알고리즘으로 품질·비용·에너지 등 서로 상충하는 목표를 동시에 고려한 Pareto 최적해를 제시합니다.

지식 자산 자동 누적

최적화 이력을 데이터로 저장해 담당자 교체나 공정 변경 시에도 이전 결과를 재활용할 수 있습니다.

이런 걸 배웁니다

과정에서 다루는 핵심 내용입니다.

실험계획법(DOE) 기초
메타모델(대리모델) 개념과 공정 예측 모델
최적화 알고리즘(MOGA·로컬/글로벌)
다목적 최적화 실무
데이터 수집→모델 업데이트→최적 조건 재도출 사이클
에너지 절감·수율 향상 Pareto 최적 분석

Curriculum

커리큘럼

1
공정 최적화 개론
PDCA 방식의 한계를 짚고, 데이터 기반 최적화 개념과 적용 가능 공정 유형을 소개합니다.
2
실험계획법 실습
Full Factorial과 Latin Hypercube 샘플링을 비교하고, 최소 실험으로 최대 정보를 얻는 설계 원칙을 실습합니다.
3
메타모델 구축
회귀·보간·ML 메타모델의 원리와 차이를 학습하고, 교차검증으로 모델 신뢰성을 평가합니다.
4
다목적 최적화 실습
MOGA 원리를 이해하고 Pareto 프론트를 해석해 의사결정에 필요한 보고서를 자동으로 생성합니다.
5
결과의 현장 적용
최적 파라미터 이관 절차, 모니터링 지표 설정, 최적화 사이클 반복 운영 방법을 학습합니다.

이렇게 활용할 수 있습니다

엔지니어링 해석 작업 자동화

자동 샘플링과 메타모델로 수일이 걸리던 해석 작업을 수분으로 단축하고 설계 탐색 범위를 대폭 넓힌 사례입니다.

UPS 인버터 통합 최적설계

전기 효율과 열 성능을 동시에 최적화하는 다목적 최적화로 두 목표 간 균형점을 데이터로 도출한 사례입니다.

자동차 배터리 모듈 열 설계 최적화

설계 변수 민감도를 분석하고 최적 배열을 도출해 열 성능과 공간 효율을 함께 개선한 사례입니다.

기대효과

현장에 적용했을 때 기대할 수 있는 변화입니다.

반복 실험 감소로 R&D 기간과 비용을 절감합니다.
전문 지식 없이도 최적 조건을 데이터로 도출할 수 있습니다.
다목적 최적화로 품질·비용·에너지 균형점을 명확히 확인합니다.
최적화 이력 자동 누적으로 조직 기술 자산이 형성됩니다.