프로젝트 day1_260124
주제에 대한 의견 합치
주제 : OO데이터 기반 합불 판정 혹은 이상치 탐지(데이터셋에 따라서 지도학습일 경우, 합불 판정, 비지도학습일 경우, 이상치 탐지가 될 것) 나아가 MES 시스템 구축
MES 프론트엔드 기능 구현에 대한 의견
팀원1 : 우리 데이터를 기반으로 QC 7도구를 자동으로 웹상에서 작성하고 작업자나 품질관리자가 보기 좋게-이해하기 좋게 표시하는 기능이 있었으면 좋겠다.
팀원2 : 데이터 기반으로 요구사항 보고서 자동 작성
웹사이트 상에서 클릭 누르면 자동으로 다운 받을 수 있도록
불합격 데이터 가지고 보고서를 나올 것이고 보고서 딸깍 누르면 다운 받을 수 있는 기능.
품질 직무를 원하는 인원이 많아서 공정 관련 데이터셋을 수집.
위의 인공지능제조플랫폼 KAMP에서
열처리, 도금욕, 열화상이미지 데이터셋을 찾음.
그러나 열처리, 도금욕 데이터는 성능지표가 이상하게, 혹은 사용할 수 없을 정도로 너무 낮게 나와서 보류.
다른 데이터로 염색공정, ai4i 공정, SECOM 반도체 공정 데이터셋을 찾았으나 모델 적용할 수 있는지 추가 검증 필요.
다음 수업일인 화요일까지 각자 데이터셋을 하나 이상 찾아서 학습하고 성능지표 검증까지 해오기를 개인 과제로 배정하였음.
주제에 대한 의견 합치는 어느 정도 이루어졌으나 하루 동안 데이터 수집에 시간을 할애 했음에도 적당한 데이터셋을 찾지 못했음. 그에 따라, 개발 이력이 있는 팀원이 Backend 개발을 맡기로 하였으나 나머지 R&R은 구체적으로 배정되지 않았음.
[본 글은 한국기술사업화진흥협회 대구지회에서 수강한 K-Digital Training 과정의 내용을 요약 정리한 개인 학습 노트이며, 빅데이터 분석 실무 프로젝트 내용을 담고 있습니다.]