이상은 통계가 잡고, AI는 이유를 씁니다

공정 측정값을 관리도에 올려 규격 이탈과 학습된 정상 패턴 이탈을 동시에 감지하고, 이상이 뜨면 같은 시각의 설비·소재 LOT·협력사·작업조를 대조해 원인 후보를 제시합니다. 관리도 판정은 통계학 교과서에 숫자까지 적혀 있는 규칙이라 AI에게 맡기지 않았습니다.

1어디까지가 규칙이고 어디부터가 AI인가

2처리 흐름

3관리한계와 규격은 다른 것입니다

현장에서 가장 자주 섞이는 두 개념인데, 화면에서 색을 나눠 놓았습니다.

4왜 야간·휴일을 따로 세는가

인터뷰에서 반복해서 나온 말이 "관리자가 없는 주말·야간에 다수 발생"이었습니다. 그래서 이 데모는 이상 타점의 발생 시간대를 따로 집계하고, 관리도 배경에 야간 구간을 음영으로 깔았습니다. 예측 정확도보다 사람이 없는 시간에 대신 보고 있다는 것이 이 과제의 실제 가치입니다.

5도입에 필요한 것 / 필요 없는 것

6한계

• lift는 상관입니다. 야간조에 이상이 몰렸다고 야간조가 원인이라는 뜻이 아닙니다 — 야간에 특정 소재가 투입됐을 수도 있습니다. 그래서 '후보'로만 씁니다.
• 요인끼리 같이 움직이면 lift가 같이 올라갑니다. 실제로 선경 라인에서 작업자의 lift가 가장 높게 나오는데, 그 작업자가 야간 전담이라 야간조·소재와 구분되지 않습니다. 사람을 원인으로 지목하기 전에 반드시 이 공선성을 봐야 합니다.
• 관리한계는 정상 구간에서 산출합니다. 이상까지 포함해 계산하면 한계가 벌어져 아무것도 잡히지 않습니다. 초기 기준 구간을 누가 정하느냐가 실무의 첫 논쟁 지점입니다.
• 부분군 구성(무엇을 한 묶음으로 볼 것인가)이 잘못되면 관리도 자체가 무의미해집니다. 이 설계는 공정을 아는 사람이 해야 합니다.
• 이 데모의 데이터는 합성입니다. 화면에도 그렇게 표시해 두었습니다.