Factors Analysis and Prediction in Die-casting Process for Defects Reduction

기계 학습을 활용한 다이캐스팅 불량 예측: 표면 기공 결함을 91% 정확도로 잡아내는 방법

이 기술 요약은 Pavee Siriruk, Titiwetaya Yaikratok가 작성하여 Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (2022)에 발표한 학술 논문 "Factors Analysis and Prediction in Die-casting Process for Defects Reduction"을 기반으로 작성되었습니다.

Figure. 3 Comparing score of feature importance analysis results

키워드

Primary Keyword: 다이캐스팅 불량 예측
Secondary Keywords: 기계 학습, 예측 유지보수, 표면 기공 불량, 공정 파라미터 최적화, 의사결정 트리

Executive Summary

The Challenge: HDD 부품 다이캐스팅 공정에서 발생하는 표면 기공 불량은 후공정에서 발견되어 심각한 품질 문제를 야기합니다.
The Method: 실제 생산 라인에서 5개월간 수집된 35개의 공정 파라미터 데이터를 활용하여 의사결정 트리(DT) 등 기계 학습 분류 모델을 적용했습니다.
The Key Breakthrough: 의사결정 트리(DT) 알고리즘이 91.18%의 정확도로 불량(NG) 사례를 예측하는 데 유일하게 성공했으며, 압력 해제 관련 인자(Factor 26)가 불량 발생에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.
The Bottom Line: 데이터 기반의 기계 학습 접근법, 특히 의사결정 트리 모델은 복잡한 다이캐스팅 공정에서 특정 불량을 예측하고 핵심 원인 인자를 규명하는 데 매우 효과적입니다.

The Challenge: Why This Research Matters for HPDC Professionals

다이캐스팅 산업의 전문가들은 항상 결함 감소라는 과제에 직면해 있습니다. 특히 하드 디스크 드라이브(HDD) 부품과 같은 정밀 부품 제조에서는 '표면 기공(outer surface porosity)' 결함이 큰 골칫거리입니다. 이 결함은 제조업체의 검사 기술 한계로 인해 100% 검출이 어려우며, 고객사의 제조 공정을 거친 후에야 발견되는 경우가 많습니다. 이는 고객사의 품질 이슈로 직결될 뿐만 아니라, 최종 사용자에게는 데이터 손실이라는 치명적인 결과를 초래할 수 있어 HDD 제조사의 경쟁력을 심각하게 위협합니다.

이 문제를 해결하기 위해 공급망 내에서는 두 가지 시나리오가 논의되어 왔습니다. 첫째는 공급업체(3rd tier)의 검사 방법을 개선하는 것이지만, 이는 막대한 투자 비용을 요구하며 제품 판매가 상승으로 이어져 고객이 수용하기 어렵습니다. 둘째는 검사 개선 대신, 다단계 생산 데이터 분석을 통해 결함과 기계 파라미터 간의 관계를 규명하여 결함 발생 자체를 제어하는 것입니다. 본 연구는 바로 이 두 번째 시나리오에 초점을 맞춰, 기계 학습을 통해 다이캐스팅 공정의 어떤 요인이 결함을 유발하는지 분석하고 이를 예측하는 효과적인 방법을 제시합니다.

The Approach: Unpacking the Methodology

본 연구는 실제 HDD 부품 다이캐스팅 생산 라인에서 수집된 데이터를 기반으로 예측 모델을 구축했습니다. 연구의 핵심 방법론은 다음과 같습니다.

데이터 수집: 프로토타입으로 설정된 한 대의 다이캐스팅 기계에서 5개월 동안 데이터를 수집했습니다. 여기에는 금형 온도, 속도, 압력 등 35개의 기계 파라미터(연속 데이터)와 각 제품의 고유 시리얼 번호가 포함됩니다. 생산된 제품은 최종 VMI(Visual Machine Inspection) 스테이션에서 양품(OK)/불량(NG)으로 판정되었으며, 이 검사 데이터가 머신러닝 모델의 결과값(Output)으로 사용되었습니다.
데이터 전처리: 총 141,000개의 초기 데이터 세트에서 중복 및 누락 데이터를 제거하는 정제 과정을 거쳐, 최종적으로 92,000개의 데이터 세트를 모델링에 사용했습니다.
모델링 및 평가: 수집된 데이터를 바탕으로 지도 학습(supervised learning) 기반의 분류 모델을 적용했습니다. 본 연구에서는 의사결정 트리(Decision Tree, DT), 로지스틱 회귀(Logistic Regression, LR), 랜덤 포레스트(Random Forest, RF) 세 가지 알고리즘을 사용하여 성능을 비교 평가했습니다. 모델의 성능은 혼동 행렬(Confusion Matrix)을 기반으로 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 및 G-mean 값을 통해 종합적으로 평가되었습니다.

The Breakthrough: Key Findings & Data

데이터 분석 결과, 다이캐스팅 공정의 복잡한 변수들 속에서 표면 기공 불량에 영향을 미치는 핵심 요인과 가장 효과적인 예측 모델을 규명할 수 있었습니다.

Finding 1: 압력 및 속도 관련 파라미터가 기공 불량의 핵심 원인

Extra Tree Classifier를 사용한 특성 중요도(Feature Importance) 분석 결과, 특정 공정 파라미터들이 표면 기공 불량에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. Table 2에 따르면, 가장 중요한 상위 5개 요인은 다음과 같습니다.

Factor 26 (압력 해제 관련): 0.053점으로 가장 높은 영향도를 보였습니다.
Factor 3 (고속 관련): 0.049점
Factor 27 (압력 해제 관련): 0.047점
Factor 8 (고속 관련): 0.043점
Factor 16 (충전 압력 관련): 0.042점

이는 용탕의 충전 및 응고 과정에서 압력을 제어하고 해제하는 방식, 그리고 사출 속도가 표면 기공 결함 형성에 결정적인 역할을 한다는 것을 시사합니다.

Finding 2: '정확도'의 함정: 의사결정 트리(DT)가 실제 불량을 예측한 유일한 모델

세 가지 알고리즘의 성능을 비교한 결과, 흥미로운 사실이 발견되었습니다. Table 3에 따르면, 로지스틱 회귀(LR)와 랜덤 포레스트(RF)는 95.85%라는 매우 높은 정확도를 보였지만, G-mean 값은 0.00이었습니다. 이는 두 모델이 불량(NG) 사례를 단 한 건도 예측하지 못하고 모든 제품을 양품(OK)으로만 예측했기 때문입니다. Figure 5와 Figure 6의 혼동 행렬은 이를 명확히 보여줍니다.

반면, 의사결정 트리(DT)는 정확도가 91.18%로 약간 낮았지만, G-mean 값이 0.28로 측정되었습니다. Figure 4의 혼동 행렬을 보면, DT 모델은 실제 불량 267건 중 28건을 정확히 '불량'으로 예측하는 데 성공했습니다. 이는 전체 데이터에서 불량 데이터의 비율이 극히 낮은 '불균형 데이터셋' 문제에서 DT가 유일하게 의미 있는 예측 성능을 보였음을 의미합니다. 즉, 단순히 전체 정확도만으로는 모델의 실제 유효성을 판단할 수 없으며, 소수 클래스(불량)를 예측하는 능력이 더 중요하다는 것을 보여주는 핵심적인 결과입니다.

Practical Implications for R&D and Operations

본 연구 결과는 다이캐스팅 현장의 여러 담당자에게 실질적인 통찰을 제공합니다.

For Process Engineers: 이 연구는 표면 기공 불량을 줄이기 위해 집중해야 할 공정 파라미터를 명확히 제시합니다. 특히 압력 해제(Factor 26, 27), 고속 사출(Factor 3, 8), 충전 압력(Factor 16) 관련 파라미터를 정밀하게 조정하고 최적화하는 것이 불량 감소에 기여할 수 있습니다.
For Quality Control Teams: 의사결정 트리 모델은 잠재적 불량을 사전에 경고하는 시스템으로 활용될 수 있습니다. 논문의 Figure 4 데이터는 모델이 일부 불량을 예측할 수 있음을 보여주며, 이는 현장 전문가(SME)와의 협업을 통해 예측 결과를 검증하고 새로운 데이터 기반 품질 검사 기준을 수립하는 데 정보를 제공할 수 있습니다.
For Design Engineers: 연구 결과는 충전 및 압력 관련 파라미터가 결함 형성에 중요하다는 것을 나타냅니다. 이는 용탕의 흐름에 직접적인 영향을 미치는 런너 및 게이트 시스템 등 금형 설계 단계에서부터 이러한 요인들을 신중하게 고려하는 것이 중요함을 시사합니다.

Paper Details

Factors Analysis and Prediction in Die-casting Process for Defects Reduction

1. Overview:

Title: Factors Analysis and Prediction in Die-casting Process for Defects Reduction
Author: Pavee Siriruk, Titiwetaya Yaikratok
Year of publication: 2022
Journal/academic society of publication: Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management
Keywords: Big Data Analytics, Classification, Defects Prediction, Machine Learning, Predictive Maintenance.

2. Abstract:

결함 감소는 제조 산업에서 지속적으로 다루어지는 개선 주제입니다. 오늘날 세계가 인더스트리 4.0으로 나아가고 있음에도 불구하고, 이러한 특정 주제는 결코 시대에 뒤떨어지지 않았으며, 더 나은 결함 감소 성과를 위해 새로운 접근 방식만이 도입되었습니다. 본 연구는 하드 디스크 드라이브(HDD) 부품 제조 회사의 다이캐스팅 공정에서 결함을 줄이는 것을 목표로 하며, 주조 제품에서 발생하는 결함에 대한 다양한 기계 파라미터의 영향에 초점을 맞춥니다. 적절한 데이터 모델링 기법을 결정하기 위해 예측 유지보수 접근법과 기계 학습이 도입되었습니다. - 가장 관련 있는 독립 변수는 특성 중요도 방법을 통해 식별할 수 있습니다. - 의사결정 트리(DT)는 다른 분류 방법들 중에서 최상의 결과를 보였습니다. - 의사결정 트리 알고리즘을 통해 91.18%의 정확도를 얻을 수 있습니다. 그러나 레이블된 데이터의 비율은 향후 작업을 위해 검토되고 최적화될 필요가 있으며, 최상의 예측 결과를 얻기 위해서는 현장 생산 결과를 주제 전문가(SME)와 함께 지속적으로 실제 확인하는 과정도 필요합니다.

3. Introduction:

예측 유지보수(PdM)는 많은 산업 분야에서 널리 사용되어 왔으며, 주된 공통 목표는 예상치 못한 다운타임을 줄이고, 생산성을 향상시키며, 폐기물과 불필요한 스크랩을 줄여 최종적으로 회사의 이익 개선으로 이어지는 것입니다. HDD와 같은 디지털 저장 산업에서도 상류부터 하류까지 전체 산업에 원자재와 부품을 공급하는 많은 업체들이 있습니다. 본 연구는 모터 베이스플레이트 제조(3차 협력업체), 특히 다이캐스팅 공정에 초점을 맞춥니다. 여기서는 다양한 유형의 결함이 발생했지만, 노력은 오직 외부 표면 기공 결함에만 집중될 것입니다. 이러한 종류의 결함은 검사 기술의 한계로 인해 제조업체 현장에서 100% 감지될 수 없습니다. 이는 고객 공정을 통과한 후에 발견되며, 고객의 제조(HDD)에서 많은 품질 문제에 영향을 미쳤습니다. 최종 사용자에게 HDD 고장이 발생하는 것은 HDD 제조업체에게 매우 위험한데, 이는 고객의 중요한 정보 손실이 디지털 저장 시장에서의 경쟁력을 감소시킬 수 있기 때문입니다(Su and Huang 2018). 그러나 공급망 관리(SCM) 관점에서 이 문제는 한동안 다단계 공급업체들 사이에서 계속 논의되어 왔으며, 몇 가지 시나리오가 제안되었습니다. 첫 번째 시나리오는 3차 협력업체의 검사 방법을 개선하는 것이지만, 이 조치는 상류 공장의 판매 가격을 인상시킬 막대한 투자가 필요하며, 고객은 아직 이 비용을 흡수할 준비가 되어 있지 않습니다. 따라서 검사 공정을 개선하는 대신 결함과 기계 파라미터 간의 관계를 찾아 결함 발생을 더 잘 제어할 수 있는 방법을 찾기 위해 다단계 생산 데이터 분석이라는 두 번째 시나리오가 제안되었습니다. 일반적으로 2차에서 3차 협력업체들은 센서가 완비되어 있고 비용이 많이 들지만 기계로부터 다차원 데이터를 가능하게 하는 새로운 기계 및 기술에 투자하는 데 관심이 없습니다. 그러나 고객들이 인더스트리 4.0 및 예측 유지보수로 큰 움직임을 보이면서, 고객의 기계 학습 프로젝트를 위해 중요한 기계 파라미터와 과거 데이터가 요청되었고, 이러한 종류의 미래 투자는 부인할 수 없게 되었지만, 여전히 공장 자체를 위해 해당 데이터를 어떻게 활용하고 이익을 얻을 것인지에 대한 질문을 남깁니다.

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

본 연구는 HDD 부품 다이캐스팅 공정에서 발생하는 표면 기공 결함을 줄이는 것을 목표로 합니다. 이 결함은 공급업체 단계에서 검출이 어려워 고객사에서 품질 문제를 일으키는 고질적인 문제입니다.

Status of previous research:

예측 유지보수 및 기계 학습 분야에서는 다양한 알고리즘(PLSR, ANN, RF, DT, LR 등)이 철강, 풍력 터빈, 철도 등 여러 산업에서 결함 예측 및 수명 예측에 활용되어 왔습니다. 특히 의사결정 트리(DT)는 산업 장비 고장 예측, 인프라 유지보수, 고장 진단 등 다양한 분야에서 점차적으로 사용이 증가하는 추세입니다.

Purpose of the study:

본 연구의 목적은 다이캐스팅 공정에서 결함을 유발하는 기계 파라미터의 영향을 분석하고, 예측 유지보수를 위한 적절한 데이터 모델링 기법을 결정하며, 궁극적으로 결함을 줄이는 것입니다.

Core study:

실제 생산 라인에서 수집된 5개월간의 공정 데이터(35개 파라미터)와 검사 데이터(OK/NG)를 사용하여 기계 학습 모델을 구축했습니다. 특성 중요도 분석을 통해 기공 불량에 영향을 미치는 핵심 요인을 식별하고, 의사결정 트리(DT), 로지스틱 회귀(LR), 랜덤 포레스트(RF) 세 가지 분류 알고리즘의 성능을 비교하여 최적의 예측 모델을 선정했습니다.

5. Research Methodology

Research Design:

본 연구는 실제 산업 현장의 데이터를 활용한 정량적 분석 연구입니다. 다이캐스팅 기계의 센서 데이터와 최종 검사 결과를 연계하여, 특정 결함(표면 기공) 발생을 예측하는 지도 학습 기반의 분류 모델을 개발하고 평가하는 방식으로 설계되었습니다.

Data Collection and Analysis Methods:

데이터 수집: 한 대의 다이캐스팅 기계에서 5개월간 35개 속성의 공정 파라미터와 제품별 시리얼 번호를 포함한 141,000개의 데이터 세트를 수집했습니다. 최종 검사 공정에서 제품의 양품/불량(OK/NG) 데이터를 수집하여 공정 데이터와 매칭했습니다.
데이터 전처리: 중복 및 누락 데이터를 제거하여 92,000개의 데이터 세트를 분석에 사용했습니다.
데이터 분석: Python 프로그래밍을 사용하여 특성 중요도(Extra Tree Classifier) 분석을 수행했으며, 의사결정 트리, 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트 알고리즘으로 모델을 학습하고 혼동 행렬, 정확도, G-mean 등의 지표로 성능을 평가했습니다.

Research Topics and Scope:

본 연구는 HDD 부품 제조사의 다이캐스팅 공정에 국한됩니다. 17가지 주조 결함 유형 중, 공급업체에서 검출이 어렵고 고객에게 미치는 영향이 큰 '표면 기공(surface porosity)' 결함에만 초점을 맞춥니다.

6. Key Results:

Key Results:

특성 중요도 분석 결과, Factor 26(압력 해제 관련)이 0.053점으로 표면 기공 불량에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 밝혀졌습니다.
로지스틱 회귀(LR)와 랜덤 포레스트(RF)는 95.85%의 높은 정확도를 보였으나, 불량(NG) 사례를 전혀 예측하지 못해 G-mean 값이 0.00으로 나타났습니다.
의사결정 트리(DT)는 91.18%의 정확도를 기록했으며, 불량과 양품 모두를 예측하는 데 성공하여 0.28의 G-mean 값을 보여, 불균형 데이터셋에서 가장 우수한 예측 성능을 보였습니다.
의사결정 트리 모델은 28건의 불량 사례를 정확하게 예측했습니다.

Figure Name List:

Figure. 1 General framework of machine learning
Figure 2. Confusion matrix
Figure. 3 Comparing score of feature importance analysis results
Figure. 4 Confusion Metrix of DT
Figure. 5 Confusion Metrix of LR
Figure. 6 Confusion Metrix of RF

7. Conclusion:

특성 중요도 분석 방법을 기반으로, Factor 26(압력 해제 관련)이 다이캐스트 제품의 외부 표면에 발생하는 기공 결함에 가장 큰 영향을 미치는 요인이며, 그 뒤를 Factor 3(고속 관련), Factor 27(압력 해제 관련), Factor 8(고속 관련), Factor 16(충전 압력 관련)이 잇는다고 결론 내릴 수 있습니다. 의사결정 트리(DT) 알고리즘은 G-Mean 값을 기준으로 소수 분류를 고려할 때 최상의 예측 결과를 수행하며, 이 알고리즘으로 91.18%의 정확도를 얻을 수 있습니다. 그러나 결과와 원시 데이터에 대한 조사 및 분석 후, 극히 낮은 비율의 NG 데이터가 관찰되었다는 한 가지 우려 사항이 있습니다. 따라서 향후 작업에서는 불균형 데이터셋을 검토하고 최적화해야 합니다. 주제 전문가(SME)와 함께 최전선 생산에 대한 실제 확인도 여전히 필요합니다. 또한, 실제 현장에 가장 적합하고 견고한 예측 모델을 얻기 위해 다른 유형의 분류 및 여러 특성 선택 방법도 계속 연구해야 합니다.

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Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 연구에서 17가지 결함 유형 중 '외부 표면 기공'에만 집중한 이유는 무엇인가요?

A1: 논문에 따르면, 이 결함은 제조업체 현장의 검사 기술로는 100% 검출이 어렵지만 고객사의 공정에서 발견되어 심각한 품질 문제를 야기하기 때문입니다. 즉, 공급망 전체에 미치는 파급 효과가 크고 해결이 시급한 문제이므로 연구의 초점을 맞춘 것입니다.

Q2: 로지스틱 회귀(LR)와 랜덤 포레스트(RF)는 95%가 넘는 높은 정확도를 보였는데도 왜 불량 예측에는 실패했나요?

A2: 이는 '불균형 데이터셋' 문제 때문입니다. 전체 92,000개 데이터 중 불량(NG) 데이터의 비율이 극히 낮았기 때문에, 모델이 모든 데이터를 다수 클래스인 양품(OK)으로 예측해도 높은 정확도를 얻을 수 있었습니다. 논문에서 제시된 G-mean 값이 0.00이라는 점은 두 모델이 소수 클래스(불량)를 전혀 식별하지 못하는, 편향된 학습 결과를 보였음을 의미합니다.

Q3: 불량 발생에 가장 중요한 변수인 'Factor 26'은 구체적으로 무엇을 의미하나요?

A3: 논문에서는 'Factor 26'을 "압력 해제 관련 인자(pressure releasing factor)"로 설명합니다. 이는 다이캐스팅 공정 중 사출 후 또는 응고 과정에서 금형 내 압력이 어떻게 제어되고 해제되는지가 표면 기공 결함 형성에 가장 결정적인 영향을 미친다는 것을 시사합니다.

Q4: 의사결정 트리(DT) 모델이 28건의 불량을 맞췄지만 239건은 놓쳤습니다(False Negative). 이 모델을 현장에서 신뢰할 수 있을까요?

A4: 완벽하지는 않지만, 이 모델은 테스트된 알고리즘 중 유일하게 불량(소수 클래스)을 예측할 수 있는 능력을 보여주었습니다. 이는 결함 발생 가능성에 대한 '조기 경보 시스템'으로서의 가치를 가집니다. 논문에서도 향후 불균형 데이터 문제를 해결하고 현장 전문가(SME)와 결과를 검증하는 등 지속적인 개선이 필요하다고 언급하고 있습니다. 완벽한 해결책이라기보다는 데이터 기반의 문제 해결을 위한 중요한 첫걸음으로 보아야 합니다.

Q5: 이 연구는 단 한 대의 프로토타입 기계 데이터만을 사용했는데, 결과를 일반화할 수 있나요?

A5: 논문에서는 수집된 데이터가 5개월간의 "모든 공정 변동을 대표한다"고 언급합니다. 단일 기계라는 점은 한계일 수 있지만, 이 연구의 핵심 가치는 결과 자체보다 방법론에 있습니다. 즉, 기계 학습을 적용하여 핵심 파라미터를 식별하고, 불균형 데이터에 적합한 예측 모델(이 경우 DT)을 찾아내는 프레임워크는 다른 기계나 공정에도 충분히 일반화하여 적용할 수 있습니다.

Q6: 이 연구에서 G-mean 지표가 중요한 이유는 무엇인가요?

A6: G-mean은 불균형 데이터셋에서 모델의 성능을 평가하는 데 매우 중요한 지표입니다. 이는 양품을 정확히 예측하는 능력(특이도)과 불량을 정확히 예측하는 능력(민감도) 사이의 균형을 측정하기 때문입니다. LR과 RF의 G-mean이 0이라는 것은 불량 예측 능력이 전무함을 의미하며, DT의 G-mean이 0.28이라는 것은 완벽하진 않지만 두 클래스 모두에 대해 어느 정도 균형 잡힌 예측 능력을 갖추고 있음을 보여줍니다.

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

이 연구는 복잡한 다이캐스팅 공정에서 숨겨진 결함의 원인을 데이터로 규명할 수 있음을 명확히 보여줍니다. 특히, 단순한 정확도를 넘어 실제 불량을 예측할 수 있는 의사결정 트리 모델의 유효성을 입증하고, 압력 및 속도 관련 파라미터가 표면 기공의 핵심 원인임을 밝혔습니다. 이러한 데이터 기반 다이캐스팅 불량 예측 접근법은 품질 안정화와 생산성 향상을 위한 강력한 도구가 될 수 있습니다.

"CASTMAN은 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, CASTMAN의 엔지니어링 팀에 문의하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 알아보십시오."

Copyright Information

This content is a summary and analysis based on the paper "Factors Analysis and Prediction in Die-casting Process for Defects Reduction" by "Pavee Siriruk, Titiwetaya Yaikratok".
Source: [IEOM Society International, Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, Istanbul, Turkey, March 7-10, 2022]

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Tags: Applications; , CAD; , Die casting; , Quality Control; , Review; , STEP; , aluminum alloy; , 금형; , 생산성