[Tech] Process Control Optimization 공정 제어 최적화

 

공정 제어 최적화(Process Control Optimization)

제조 공정에서 제어 시스템을 분석하고 개선하여 효율성, 품질, 안정성을 극대화하는 기술과 방법론을 의미.

공정 데이터를 기반으로 제어 변수(Control Variables)를 최적화하고, 공정 조건이 변할 때에도 안정적인 성능을 유지하도록 설계.

 

 

공정 제어 최적화 구성 요소

1. 제어 변수(Control Variables) : 제어 시스템에서 조정 가능한 변수.

   e.g. 롤러 속도, 정렬 정확도 등

2. 공정 변수(Process Variables) : 공정에서 측정 가능한 값.

   e.g. 온도, 압력, 습도, 위치 등

3. 목표 변수(Target Variables) : 최적화의 목표로 삼는 결과 변수.

   e.g. 공정 수율, 품질 지표(Cpk), 불량률.

4. 제약 조건(Constraints) : 공정 및 장비가 물리적/운영적으로 따를 수 있는 한계 조건.

   e.g. 적정 온도 50°C ~ 70°C 범위 유지 / 장력은 필름 파손을 방지하기 위해 10N 이하.

 

 

 

공정 제어 최적화 단계

1. 공정 분석 : 공정 데이터를 수집 및 분석하여 공정 흐름과 변수 간 관계를 이해.

-  상관 분석: 변수 간 관계 파악.

-  EDA(Exploratory Data Analysis): 데이터의 이상치와 패턴 분석.

 

2. 모델링 및 시뮬레이션 : 공정을 수학적으로 모델링하거나, 시뮬레이션 환경에서 테스트.

- MATLAB/Simulink: 공정 모델링 및 시뮬레이션.

- Aspen Plus: 화학 공정의 최적화.

 

3. 제어 시스템 설계 : 공정 변수를 제어하는 제어 알고리즘 설계.

- PID, 모델 기반 예측 제어(MPC), 적응형 제어.

 

4. 최적화 알고리즘 적용
-  선형/비선형 최적화: 제어 변수 간의 상호작용을 고려.

- 머신러닝: 데이터 기반으로 최적의 제어 방안 학습.

- 강화 학습: 실시간 공정 최적화.

 

5. 성능 평가 및 개선 : 공정 개선 후 Cpk, Cycle Time, Energy Consumption 등을 비교.

- 지속적인 피드백 루프 적용.

 

 

 

공정 제어 최적화를 위한 기술

1. 제어 알고리즘

- PID 제어: 간단한 공정 제어에 적합.

- 모델 기반 예측 제어(MPC): 다변량 공정에서 변수 간의 상호작용을 고려.

- 피드포워드 제어: 입력 변화에 대해 선제적으로 대응.

 

2. 머신러닝, AI : 공정 데이터에서 패턴을 학습하여 최적화 방안을 제안.

  e.g. 노칭 속도와 탭 품질 간의 관계 분석.

  e.g. 비정상 패턴을 조기 탐지.

 

3. 실시간 모니터링 : SCADA 시스템을 활용하여 실시간 공정 데이터를 수집하고 제어.

- Siemens WinCC, Rockwell FactoryTalk.

 

4. 공정 시뮬레이션 : 새로운 제어 전략이나 공정 조건 변경 전 가상 환경에서 테스트.

 

 

 

 

공정 제어 최적화 기법

 

1. 통계적 공정 제어(Statistical Process Control, SPC) : 데이터 기반으로 공정 변동을 감지하고 제어.

-X-Bar 차트, R 차트.

 

2. 실험 설계(Design of Experiments, DOE) : 다양한 공정 조건에서 결과를 분석하여 최적 조건을 도출.

- Taguchi 방법: 노이즈를 최소화하는 공정 조건 설계.

 

3. 제어 변수 최적화

- Gradient Descent: 연속적인 조정을 통해 제어 변수를 최적화.

- Genetic Algorithm: 비선형 공정의 최적화를 위한 진화 알고리즘.

 

4. 비선형 제어 및 적응형 제어 : 공정 특성이 시간에 따라 변하거나 비선형일 경우 적용.

 

5. 인자 교호작용 : 공정 변수(인자)가 함께 작용하여 공정 결과, 품질에 미치는 복합적인 영향을 분석하고 관리.

두 개 이상의 인자 상호작용 시 품질, 생산성, 안정성에 미치는 영향을 이해하고 제어

 

 

 

 

상관관계 / 인과관계 / 교호작용

1. 상관관계 (Correlation)

(1) 정의:

  상관관계는 두 변수 간에 통계적으로 얼마나 밀접하게 연관되어 있는지 척도

(2) 방향성:

  양의 상관관계: 한 변수가 증가하면 다른 변수도 증가.

  음의 상관관계: 한 변수가 증가하면 다른 변수는 감소.

(3) 상관 계수 : -1 ≤ rrr ≤ 1

     r=1: 완벽한 양의 상관관계.

     r=−1: 완벽한 음의 상관관계.

     r=0: 상관관계 없음.

 

2. 인과관계 (Causation)

(1) 정의:

  인과관계는 한 변수가 다른 변수에 직접적인 영향을 미치는 관계를 뜻합니다. 즉, 원인과 결과의 관계를 강조합니다.

(2) 특징:

  원인(Independent Variable) → 결과(Dependent Variable):

  독립변수가 종속변수에 변화를 일으킴.

  실험 또는 추가적인 데이터 분석이 필요

   (단순히 두 변수의 값이 연관되어 있는 것처럼 보여도, 실험적으로 원인을 확인해야 함.)

  e.g. 공정 예시: 컷팅 공정에서 장력 증가가 필름 손상을 초래할 수 있음.

(3) 구별 방법:

  실험 설계(Experimentation): 독립변수를 조작하여 종속변수에 미치는 영향을 측정.

  시간적 순서(Temporal Order): 원인이 결과보다 먼저 발생해야 함.

(4) 한계:

  인과관계를 증명하기 위해서는 상관관계보다 훨씬 더 많은 데이터와 실험적 근거가 필요.

 

 

<컷팅 공정에서 장력 증가가 필름 손상을 초래한다는 인과관계 검증을 위한 실험 설계 수행 방법>

 

1. 실험 설계 (Experiment Design)

 

(1) 독립변수(원인):

  장력(Tension): 릴컷 공정에서 조정 가능한 변수.

  e.g. 10N, 20N, 30N 등 여러 수준으로 설정.

(2) 종속변수(결과):

  필름 손상률: 손상된 필름의 개수 또는 손상 정도(예: 긁힘, 찢김).

  e.g. 손상 필름의 개수를 전체 샘플 수로 나눈 비율.

(3) 통제변수(변수 고정):

  컷팅 속도: 일정하게 유지(예: 5m/s).

  필름 두께: 일정한 두께로 실험(예: 100μm).

  환경 조건: 온도, 습도 등 공정 환경 일정하게 유지.

(4) 수준 설정:

  장력 수준을 30개로 구분하여 실험

  각 수준에서 충분히 많은 샘플을 수집하여 통계적 유의성을 확보.

 

2. 실험 수행 (Conducting the Experiment)

 

(1) 데이터 수집 프로세스:

  설정한 장력 값에서 컷팅 작업을 수행.

  각 조건에서 일정 시간 동안 필름 손상 개수를 측정.

(2) 반복 수행:

  각 조건에서 최소 30~50회의 컷팅 작업 반복 수행.

  데이터의 일관성을 확보하고 이상치를 제거.

(3) 필름 손상 정의:

  필름 손상 기준을 명확히 설정(예: 찢김, 구겨짐, 불규칙적인 커팅).

  비전 시스템 또는 센서 데이터를 활용하여 자동 측정 가능.

 

3. 데이터 분석 (Data Analysis)

 

(1) 상관 분석:

  장력 수준과 손상률 간의 관계를 상관 계수로 분석.

  e.g. Pearson 상관 계수 rrr 값 계산.

(2) 회귀 분석:

  장력과 손상률 간의 관계를 모델링.

  선형 회귀: 손상률=β0​+β1​(장력)

  비선형 관계가 예상되면 다항 회귀 또는 로지스틱 회귀 활용.

(3) ANOVA(분산 분석):

  장력 수준에 따른 손상률 차이가 통계적으로 유의미한지 확인.

  ppp-값이 0.05보다 작으면 장력 수준에 따른 손상률 변화가 유의미하다고 판단.

(4) 효과 크기 측정:

  장력 증가가 손상률에 미치는 영향을 정량화.

  e.g. 장력이 10N에서 20N으로 증가할 때 손상률의 변화량(%).

 

4. 인과관계 검증 조건

 

(1) 시간적 순서:

  장력 변화(원인)가 필름 손상(결과)보다 먼저 발생해야 함.

  릴컷 공정 데이터에서 장력 설정 시간과 손상 감지 시점을 비교.

(2) 공변량 통제:

  장력 이외의 변수(속도, 두께)가 손상률에 영향을 미치지 않도록 고정.

(3) 유의미한 결과:

  장력이 증가할수록 손상률이 명확히 증가하는 패턴 확인.

 

5. 결과 해석 및 활용

 

- 공정 개선 방안 도출: 

  손상률이 높은 조건에서 장력 제어 알고리즘 조정.

  손상률 감소를 위한 추가적인 변수(속도, 두께) 최적화.

 

6. 가설 설정 및 검증

 

가설:

  귀무가설 (H0​): 장력 수준이 필름 손상률에 영향을 미치지 않는다.

  대립가설 (H1​): 장력 수준이 필름 손상률에 영향을 미친다.

결과 해석:

  p-value < 0.05: 귀무가설 기각 → 장력과 손상률 간 인과관계 성립.

  p-value ≥ 0.05: 귀무가설 채택 → 장력과 손상률 간 인과관계 없음.