QAQC 포트폴리오 공유: 데이터 기반의 결함 예측 및 공정 최적화 분석 Smart Factory
QAQC 포트폴리오를 공유합니다. 스마트팩토리 공정에서 수집된 2800여개의 비식별화된 센서들을 분석하여, 품질지표를 예측하고 품질등급을 분류하는 품질 모니터링 대시보드 개발 프로젝트입니다.
Nov 14, 2025
취업에 있어 포트폴리오는 ‘무엇을 만들 수 있는 사람인가’를 보여주는 매개체입니다. 그렇기에 포트폴리오에는 각자 고민했던 지점과 선택의 이유, 팀과 함께 만들며 겪었던 시행착오, 그리고 본인의 성장 순간들이 고스란히 담겨 있죠.
그런 순간들이 더 생생히 전해질 수 있도록 모든 설명과 회고, 소감은 수료생이 직접 작성한 문구 그대로 담았습니다. 학습 과정의 고민과 의사결정이 어떻게 프로젝트로 이어졌는지 확인해 보세요.
어떤 문제를 발견하고 어떤 방식으로 해결해 나갔는지 QAQC 포트폴리오를 공유드립니다.
📌 목차
- QAQC 포트폴리오 프로젝트 소개
- 이 부분, 이렇게 만들었어요
- 역량이 엿보이는 부분
- QAQC 포트폴리오: 데이터 기반의 결함 예측 및 공정 최적화 분석 Smart Factory
- 프로젝트를 마치며
QAQC 포트폴리오 프로젝트 소개
스마트팩토리 데이터를 활용하여 공정 센서 이상 징후를 조기에 감지하고, 품질(Y_Quality)을 예측하는 대시보드형 분석 시스템을 구현한 프로젝트입니다.
실제 제조 라인의 센서 데이터(2,800여 개)를 기반으로 품질 등급 분류 모델을 구축하고, 실시간으로 센서 변화를 시각화하는 Streamlit 대시보드를 개발했습니다.
이 프로젝트를 통해 데이터 기반 공정 이상 탐지와 품질 예측의 통합 모니터링 체계를 완성했습니다.
QAQC 포트폴리오 핵심 포인트
남현서 님: Streamlit 기반 대시보드 설계 및 구현
저희 팀은 3명이 함께 데이터 전처리부터 모델링, 시각화까지 전 과정을 순차적으로 수행했습니다.
모델링 단계에서는 각자 다른 알고리즘을 맡아 성능을 개선했으며, 저는 XGBoost 모델을 담당해 품질(Y_Class) 예측 정확도를 향상시켰습니다.
그 중 제가 가장 집중한 부분은 Streamlit 기반 대시보드 설계 및 구현입니다.
대시보드는 ‘공정 품질 분석’이라는 목적에 맞춰 KPI 모니터링 → 불량 탐지 → 이상 신호 분석 → 공정 진단으로 자연스럽게 탐색이 이어지도록 구조를 설계했습니다.
이를 통해 사용자는 전체 공정 흐름 속에서 품질 변동과 이상 패턴을 직관적으로 파악할 수 있습니다.
또한 데이터 시각화 측면에서도 센서별 시계열 그래프, 클래스 분포 차트, 이상 탐지 결과 비교, 변수 상관 분석 등 데이터 특성에 적합한 시각화 기법을 적용했습니다.
시각 요소를 단순히 나열하지 않고, 인사이트 전달 중심으로 구성하여 실제 공정 개선 의사결정에 활용할 수 있는 형태로 완성했습니다.
특히 SPC Rule을 반영한 이상 감지 패널을 구축해 실시간 공정 감시 시나리오를 구현함으로써 현업 적용 가능성을 높인 점이 가장 큰 성과였습니다.
오연경 님: 시계열 분석과 머신러닝, 변수 중요도 분석
EDA 중 시계열 분석과 머신러닝, 변수 중요도 분석을 통해 실제 공정의 라인에서 어떤 공정개선이 이루어져야 하는지 도출하는 것에 집중했습니다.
가장 고민했기에 가장 빛난 장면
남현서 님: SPC Rule(3σ, Run9, 2σ 초과) 기반의 이상 감지 기능과 실시간 경보 패널
처음에는 이 데이터로 어떻게 대시보드를 구현할 수 있을까 하는 막막함이 컸습니다.
단순 시각화보다는 실제 품질 관리에 도움이 되는 구조를 만들고 싶어, KPI 모니터링 → 불량 탐지 → 이상 신호 분석 → 공정 진단으로 자연스럽게 이어지는 흐름을 설계했습니다.
초기엔 복잡하고 미흡했지만, SPC Rule(3σ, Run9, 2σ 초과) 기반의 이상 감지 기능과 실시간 경보 패널을 추가하며 점점 완성도를 높였습니다.
결과적으로 단순 분석을 넘어 의사결정까지 지원하는 실무형 대시보드로 발전시킬 수 있었고, 심사위원단으로부터 실제 품질 관리와의 연계성이 높다는 긍정적인 평가를 받았을 때 가장 뿌듯했습니다.
오연경 님: 시계열적 이상치 탐지
시계열적 이상치 탐지를 통해 실시간으로 모니터링이 가능하도록 한 점이 가장 만족스럽습니다.
QAQC 포트폴리오: 데이터 기반의 결함 예측 및 공정 최적화 분석 Smart Factory
프로젝트를 마치며
수료생 남현서 님
일단 너무 기분이 좋습니다..!!!!!ㅎㅎ 저희 팀은 모르는 부분이 생기면 그냥 넘어가지 않고, 끝까지 묻고 함께 해결하던 그 자세가 정말 좋았던 것 같아요.
서로의 부족한 부분을 채워주며 시너지를 냈고, 하루 종일 머신러닝 모델을 돌리면서 성능 하나에 같이 축 처졌다가 또 기뻐하며 결과를 비교하던 모습이 아직도 생생합니당 그때 저희는 거의 기계 같았던 것 같아요 ㅎ....
그리고 늘 따뜻하게 지도해주시고 힘이 되어주신 튜터님들께 진심으로 감사드립니다! 무엇보다 Zep에서 함께 고민하고 웃었던 시간들이 너무 즐거워서, 이제 Zep 없는 하루가 당분간은 좀 외로울 것 같아요ㅜㅜ
그만큼 함께한 시간이 제게는 정말 소중한 추억으로 남았습니다 💛
심화 프로젝트에서도 이 조합으로 우수 프로젝트에 선정되었는데, 최종 프로젝트에서도 대상을 받을 수 있어서 너무 기쁘고 유종의 미를 거둔 느낌이라 행복해요옹~! 다들 진짜 수고 많으셨습니다 포워드 짱짱💪✨
수료생 오연경 님
현서님과 은비님, 이전에 같이 팀원으로 프로젝트 진행하여 우수 프로젝트로 선정된 경험이 있는데 최종 프로젝트까지 좋은 결과 낼수있어서 기쁩니다
바쁜 와중에도 프로젝트에 열심히 임해준 두 팀원에게 진심으로 감사합니다 ㅎㅎ
취업생 수 No.1 부트캠프, 내일배움캠프
취업생 수 1위, 내일배움캠프는 지금 이 순간에도 각자의 미래를 향해 뜨겁게 내달리는 분들과 함께하고 있습니다. 원하는 미래에서 원하는 일을 하는 내 모습을 만날 때까지 내일배움캠프는 끝까지 함께할게요.
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