AI Solution
Home- AI Solution
- MOI-STD
MOI-STD 개요
MOI-STD는 무엇을 하나
라인 전체의 공정·설비·부품 데이터를 제품 단위로 연결해, 무엇이 품질을 흔드는지와 언제 손써야 하는지를 함께 알려 줍니다.
01
주요원인인자분석
- 인자별 영향도·영향 방향
- 위험 구간·권장 범위
- 두 모델(RF·XGBoost) 교차검증
적용 기법
- Random Forest
- XGBoost
- 인자 영향도 분석
- 결정나무 규칙
02
이상탐지·조기 경보
- 라인 종료마다 불량 위험 계산
- 최종 검사 수 시간 전 경보
- 경보마다 원인 Top3
적용 기법
- Autoencoder
- LSTM Autoencoder
- Isolation Forest
- One-Class SVM
03
예지보전
- 공구·소모품 잔존 수명
- 교체 권장 시점
- 수명 단축 요인 분석
적용 기법
- LSTM·GRU
- 1D-CNN
- XGBoost 회귀
- Transformer (시계열)
Top3원인 공정 자동 도출
설명하는 AI원인 근거·위험 구간까지 제시
MLOps재학습·드리프트 감시·모델 교체
노코드화면에서 학습 요청
다른 솔루션 비교
이상탐지·예지보전·원인 분석을 한 흐름으로
| 비교 항목 | 설비 이상탐지형 | 예지보전(PdM)형 | 범용 AutoML·BI | MOI-STD |
|---|---|---|---|---|
| 단일 설비 이상탐지 | 기본 제공 | 일부·별도 구성 | 일부·별도 구성 | 기본 제공 |
| 예지보전 (잔존 수명) | 일부·별도 구성 | 기본 제공 | 일부·별도 구성 | 기본 제공 |
| 라인 전체 주요원인인자 도출 | 일반적으로 제공하지 않음 | 일반적으로 제공하지 않음 | 일부·별도 구성 | 기본 제공 |
| 공정 단계별 조기 경보 (최종 검사 전) | 일반적으로 제공하지 않음 | 일반적으로 제공하지 않음 | 일반적으로 제공하지 않음 | 기본 제공 |
| 원인 근거 설명 (인자 영향도·두 모델 교차검증) | 일부·별도 구성 | 일부·별도 구성 | 일부·별도 구성 | 기본 제공 |
| 위험 구간·권장 범위 (관리기준 근거) | 일반적으로 제공하지 않음 | 일반적으로 제공하지 않음 | 일반적으로 제공하지 않음 | 기본 제공 |
| 제품 단위 통합 데이터 (MOI-BDA 연계) | 일반적으로 제공하지 않음 | 일반적으로 제공하지 않음 | 일부·별도 구성 | 기본 제공 |
| MLOps (재학습·드리프트·모델 이력) | 일부·별도 구성 | 일부·별도 구성 | 기본 제공 | 기본 제공 |
| 현장 노코드 학습 요청·경보 조치 기록 | 일부·별도 구성 | 일부·별도 구성 | 일반적으로 제공하지 않음 | 기본 제공 |
기본 제공일부·별도 구성일반적으로 제공하지 않음일반적인 제품 유형 기준 비교로, 개별 제품마다 다를 수 있습니다.






