이상감지(지능형 Monitoring)

- 제품 개요

지능형 이상감지 시스템은 각 시스템 공정별 지속적으로 발생하는 추가 개발 및 유지보수 업무 시 발생하는 오류로 인한 런사고, 생산사고를 예방하기 위해 시스템 내부의 처리내용 및 시스템간 인터페이스 내용들을 파악하여 시스템 정상작동 및 이상징후를 감지 및 대응하는 시스템 입니다.

< 이상감지 To-Be 시스템 차별화 구조도 >

< 기술개발의 방법-이상감지 시스템 운영 안 >

- 제품특징 및 장점

1) 이벤트 감시
- 생산절차에 의한 이벤트 감시는 물류의 이동과 장비 Recipe의 변경이 가능하므로 해당 Event 발생 시 추적관리 해야 함
- 이벤트 처리는 같은 특성을 기준으로 분류하는 Cluster Analysis(군집분석)을 기준으로 머신러닝 알고리즘을 적용

2) 실시간 로그 분석
- 첨단공장의 로그 Data는 사람에 의한 실시간 감시는 불가능한 크기로 M/L 및 Pattern 등에 의한 자동 분석 시스템 도입으로 문제 발생 시 시스템 Pop-Up 등으로 주요 정보를 전달 함
- 로그의 종류를 Area(FAB), 제품명, Device, 공정 및 장비와의 관계를 기준으로 Data를 수집/분류하여 진행 공정의 특성에 적합한 사항을 기준으로 패턴 분석을 진행함
- 특정공정에서 반드시 진행할 내용은 해당 패턴에 따라 이상감지 모델을 개발하여 진행

3) 로그 수집/관리
- 시스템의 Log를 Lot, 시스템 연계, 공정 Flow 등으로 구분하여 수집, 최적화, 그룹화 관리하여 Data의 활용성/재활용성을 높여 다양한 통계적 분석에 활용함.

4) DB 이벤트 감시
- RDBMS DB-Lock 등의 Error 상황을 즉각 통보하고 미해결 시 지속적인 Inform으로 오류 상태를 해결함.
- DB의 이벤트는 Streaming에 의한 즉각처리를 기준으로 조기경보 체계를 구성

5) 복합 공정 진행 감시
- 시스템 간 Interface가 필요한 복합 공동의 진행은 시스템별로 개별 Patch가 이루어지고 내부 Logic이 운영되어 타 시스템에서의 변화를 인지 할 수 없어 오류 발생 시 대처가 불가능한 경우가 대부분임 이에 제품, 그룹, 공정별 정보를 기반으로 누적 학습에 의한 공정진행 감시 적용으로 Abnormal 상황의 지속적인 진행을 차단하도록 하는 시스템에 의한 감시는 공정 전체의 이상 상태를 감시/통제하는 차별화된 기능

- System Architecture

< 빅데이터 연계 주요개발 내용 >

기술 및 사양

1) Data Handler
- 정형/비정형 Data, 시스템 로그 Data, DB Data 수집기

2) Data Analyzer
- 데이터 분석 및 보관, 정제 작업을 위한 분석기

3) Rule Manager
- 분석에 필요한 Rule의 정의, M/L 기법을 통한 학습 모델의 관리 도구

4) 이상감지 및 조기 경보 시스템
- 이상감지 상태 및 M/L 모델의 예측 값을 통한 조기 경보 시스템 UI 도구