제조 현장의 CNC 가공 공정에서는 전류, 속도, 위치 등 다양한 센서 데이터가 실시간으로 발생하지만,
해당 데이터는 구조가 복잡하고 해석 난이도가 높아 숙련된 엔지니어가 아니면
공정 이상이나 품질 문제를 즉시 판단하기 어렵다는 한계가 있습니다.

또한 이상이 발생한 이후에야 원인을 분석하는 경우가 많아,
불량 발생으로 인한 재작업과 라인 다운타임이 반복되는 문제가 존재합니다.
이 과정은 대응 속도가 느리고, 경험에 의존하는 경우가 많아 일관된 품질 관리가 어렵습니다.

본 프로젝트는 이러한 문제를 해결하기 위해
CNC 공정 센서 데이터를 실시간으로 수집·분석하고,
AI 기반으로 공정 이상 여부와 품질 상태를 자동 판단하여
비전문가도 즉시 상황을 이해하고 대응할 수 있는
지능형 품질 모니터링 시스템 구축을 목표로 시작되었습니다.

단순히 데이터를 보여주는 것을 넘어,
현장에서 바로 활용 가능한 판단 결과와 조치 방향을 제공함으로써
불량률 감소와 공정 효율 향상에 기여하는 것을 궁극적인 목표로 합니다.

포트폴리오 소개

AI 기반 제조 공정 지능형 품질 모니터링 시스템 개발

본 프로젝트는 CNC 가공 공정에서 발생하는 센서 데이터를 실시간으로 수집·분석하여
공정 이상 여부와 품질 상태를 자동으로 판단하는 AI 기반 스마트팩토리 솔루션입니다.

주요 타깃은 제조 현장에서 다수의 장비를 동시에 운영하며,
공정 이상을 사전에 감지하고 품질 리스크를 줄이고자 하는 제조 기업입니다.

단순한 데이터 시각화에 그치지 않고,
실시간 데이터 처리와 머신러닝 기반 판단을 결합하여
현장에서 즉시 의사결정에 활용할 수 있는 시스템 구축을 목표로 했습니다.

작업 범위

본 프로젝트에서 팀장으로 참여하여
기획 단계부터 시스템 설계, 구현, 배포까지 전반을 담당했습니다.

개발 범위

전체 시스템 아키텍처 설계

CNC 센서 데이터 수집 및 실시간 처리 파이프라인 구축

백엔드 API 서버 개발 (데이터 수집, 가공, 전달)

AI 모델 학습 및 예측 로직 구현

관리자용 웹 대시보드 연동

배포 환경 구성 및 성능 최적화

지원 환경

웹 기반 서비스 (반응형 웹)

데스크톱 및 태블릿 환경에서 관리자 모니터링 가능

Docker 기반 서버 환경 구성

주요 업무 및 핵심 기능

CNC 공정 센서 데이터 실시간 수집

Kafka 기반 실시간 데이터 스트리밍 처리

머신러닝(XGBoost) 기반 공정 이상 감지

품질 상태 예측 및 이상 알림 로직 구현

공정 상태 및 품질 지표 실시간 시각화

주요 화면
실시간 공정 모니터링 대시보드

장비 상태, 이상 여부, 품질 지표 실시간 표시

AI 분석 결과 화면

정상/이상 판단 결과 제공

점수 기반 품질 판단 정보 시각화

관리자 페이지

공정 데이터 조회

시스템 상태 관리

주안점

서비스 구축 과정에서 가장 중요하게 고려한 부분은
“실제 제조 현장에서 바로 사용할 수 있는가”였습니다.

실시간 데이터 처리 중 장애가 발생하더라도
데이터 흐름을 추적하고 복구할 수 있도록 구조를 설계했으며,
단순 예측 결과가 아닌 이상 여부를 명확히 판단할 수 있는
AI 분석 결과 제공에 중점을 두었습니다.

또한 관리자 입장에서 공정 상태를 한눈에 파악할 수 있도록
핵심 정보 중심의 대시보드를 구성했고,
향후 장비 및 공정이 확장되더라도 유연하게 대응할 수 있는
확장성 있는 시스템 구조를 목표로 했습니다.

실제 제조 환경을 고려해
불필요하게 복잡한 UI는 배제하고,
현장에서 빠르게 판단할 수 있는 화면 구성을 지향했습니다.