Q. LG에너지솔루션 제조지능화 직무 쪽으로 질문이 몇가지 있습니다!

답변 2

• M

  Memory Department삼성전자

  코전무 ∙ 채택률 82%

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  채택된 답변

  안녕하세요, 지원자님! LG에너지솔루션 산학장학생 지원을 준비하고 계시다니 정말 멋지네요~ 궁금하신 부분에 대해 최대한 도움 드리겠습니다! 먼저, 설비 고장 예측을 위한 FDC(Fault Detection and Classification) 모델에 대해 말씀드리면, 현장에서는 지도 학습과 비지도 학습을 모두 활용할 수 있어요. 다만, 일반적으로 초기에는 라벨이 있는 데이터를 활용해 지도 학습을 통해 모델을 구축하고, 이후에는 데이터 라벨링이 어렵거나 패턴이 불규칙할 경우 비지도 학습을 병행하는 방식으로 접근하는 경우가 많습니다. 특히, 고장 발생 패턴이 명확하지 않은 경우 비지도 학습 기반의 이상 탐지를 통해 추가적인 인사이트를 얻기도 해요~ 두 번째로, 모델 업데이트 주기에 대해 질문 주셨는데요, 보통 FDC 모델은 실시간으로 설비 상태를 모니터링하면서 성능이 떨어질 때마다 자동으로 업데이트하거나 주기적으로 성능을 체크해 개선합니다. 예를 들어, 모델의 예측 정확도가 일정 수준 이하로 떨어지면 새로운 데이터를 반영해 모델을 업데이트하거나, 설비가 실제로 고장을 일으킨 사례가 발생했을 때 해당 데이터를 추가 학습시키기도 해요. 이 외에도 특정한 **정기 주기(예: 월간, 분기)**로 성능 검토를 통해 개선하기도 하죠~ 세 번째로, 현재 LG에너지솔루션 제조지능화 부서에서 집중하고 있는 프로젝트로는 디지털 트윈 기술을 활용한 설비 예측 유지보수와 공정 최적화 프로젝트가 큰 이슈가 되고 있어요. 이를 통해 공장의 데이터를 실시간으로 수집하고 분석해 생산성을 높이고 불량률을 낮추는 데 집중하고 있답니다. 특히, EV용 배터리 생산의 경우 라인이 복잡하고 민감하기 때문에 지능화된 설비 모니터링 시스템이 핵심이에요! 마지막으로, LG에너지솔루션에서 주로 다루는 배터리 관련 설비들을 말씀드리면, 전극 코팅기, 슬리팅기, 스태킹기, 조립기, 충방전 테스트 장비 등이 대표적입니다. 각 설비가 고도로 자동화되어 있어 설비 간의 데이터 연계와 지능화된 관리가 무엇보다 중요해요. 특히, 고속의 조립 공정에서 설비의 정확도와 안정성이 배터리 품질에 큰 영향을 주기 때문에 지속적인 모니터링이 필수적이랍니다~! 지원자님의 목표를 응원할게요! 도움이 되셨다면 채택 부탁드려요~ 화이팅입니다~!

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  댓글 1

  취

  취업잘하고파요

  작성자

  2024.11.08

  친절하고 자세한 답변 정말 감사합니다. 많은 도움이 될 것 같아요 !! 답변을 보다 추가적으로 궁금한 부분이 생겼는데요, 모델 성능이 떨어지면 자동으로 모델을 업데이트해준다고 말씀하셨는데, 혹시 이 부분에 대해 자세하게 설명해주실 수 있으실까요?! 모델이 방법으로 자동으로 업데이트 되는지 자세한 매커니즘이 궁금합니다!!

• r

  reinheart우양포토닉스

  코부장 ∙ 채택률 52%

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  1 특정 주기로 업데이트 합니다 2 프로젝트 사안에 대해서는 대외비 입니다 3 주 대상 설비들에 대해서는 대외비입니다 정말 송구합니다 설비 쪽 보다는 제조지능화에서 내가 무엇을 할 수 있고 data literacy 능력을 어필하는것이 훨씬 좋아보입니다.

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