전자·EMS·PCB 제조의 품질 문제
불량 6장을 넘어,
같은 조건을 거친 42장을 봅니다.
BGA 접합 불량률이 올랐습니다. 불량을 발견한 뒤에는 공정 조건과 생산 이력을 연결해, 원인 후보와 영향받은 생산분을 함께 확인해야 합니다.
합성 데이터 분석 예시
BGA 접합 불량률 상승 조사
대상 설비 REFLOW-C-01
사례 기간 2026.08.10–08.25
현장의 질문불량률이 왜 올랐고, 어떤 생산분을 확인해야 하나요?
Agent가 조사하는 순서
- 1
지표 확인
BGA 불량률을 현장의 상한 기준 0.35%와 비교해 조사할 문제를 정합니다.
- 2
공정 조건 비교
V6·V7의 설정온도와 실측온도, 불량률을 함께 비교합니다.
- 3
생산분 추적
V7을 거친 42장을 추적하고, 정상 판정 36장도 확인 범위에 포함합니다.
- 4
보고서 정리
원인 후보와 영향받은 생산분, 현장에서 추가로 확인할 사항을 구분합니다.
분석에서 확인한 내용
설정 변경을 먼저 조사할 근거가 있습니다.
V7의 Zone 6 설정온도는 245℃로, V6의 232℃보다 높았습니다. 두 버전 모두 실측온도가 설정값에 가까워, 설비 고장보다 미승인 Recipe의 설정 변경을 우선 조사할 근거가 됩니다.
정상 판정 36장도 같은 조건을 거쳤습니다.
V7을 거친 42장 중 36장은 최초 검사를 통과했습니다. 같은 조건에 노출된 제품이므로 현재 위치와 출하 여부, 재검사 필요성을 함께 살펴봐야 합니다.
무엇이 달라졌나
원문에서 비교한 Recipe(설비 운전 설정) 두 버전입니다.
| 비교 항목 | V6 | V7 |
|---|
| 승인 상태 | 승인 | 미승인 |
|---|
| Zone 6 설정온도 | 232℃ | 245℃ |
|---|
| Zone 6 실측 평균 | 231.97℃ | 244.97℃ |
|---|
| BGA 불량률 | 0.28% | 14.29% |
|---|
| 처리 물량 | 6,408장 | 42장 |
|---|
V7은 42장으로 표본이 작습니다. 이 차이만으로 원인을 확정할 수는 없습니다.
어디까지 영향을 받았나
42장V7을 거친 생산분
작업지시 3건 · Lot 3건
- 정상 판정
- 36장 재검사 검토
- 불량 확인
- 6장 폐기 2 · 재작업 4
정상 판정 36장의 현재 위치와 출하 여부는 추가 확인이 필요합니다. 불량이 확인된 제품뿐 아니라 같은 조건을 거친 생산분까지 추적합니다.
추가로 확인할 사항 +
출처: HEARTCOUNT 블로그 「불량을 찾은 다음, 공장은 무엇을 해야 하나」 · 합성 SMT 데이터의 분석 내용을 요약했습니다.
전문가의 점검 방법을 AI가 활용하려면
데이터에 현장의
점검 순서를 더합니다.
지표의 계산법만으로는 조사할 순서를 알 수 없습니다. 어떤 상태를 문제로 보고, 무엇부터 확인하며, 어떤 조건과 비교할지 정해야 합니다.
KPI
무엇을 이상으로 볼까
사례의 BGA 불량률 상한은 0.35%입니다. AI도 조직이 정한 기준에서 조사를 시작합니다.
Driver
무엇부터 확인할까
Reflow·인쇄·자재 조건을 확인합니다. 설비, Recipe, SPI 측정값, 자재 Lot이 차례로 확인할 대상입니다.
Lever
어떻게 비교할까
설비→작업지시→Lot으로 좁히고, 같은 제품·Revision·라인·실장 위치의 정상 생산과 비교합니다.
분석 보고서 이후의 일
무엇을 할지 판단하고,
실제로 달라졌는지 확인할 때까지.
원인과 영향 범위를 조사한 뒤, 조치를 검토하고 승인·실행·결과 확인까지 이어가는 흐름입니다. 분석 사례와 향후 확장할 단계를 함께 살펴보세요.
적용 예시 · 1–2단계는 블로그의 분석과 제안, 3–6단계는 향후 확장 방향입니다.
품질 이상을 생산 조건과 연결해 조사합니다.
지표와 분석 기준을 연결하면, Agent가 원인 후보를 좁히고 영향 범위를 정리할 수 있습니다. 제조 데이터 모델과 점검 경로는 현장에 맞게 구성해야 합니다.
사례에서 조사한 범위
- 문제의 단위
- BGA 불량률과 Reflow 설비
- 비교할 조건
- Recipe 버전·승인 상태·설정온도·실측온도
- 영향의 범위
- 같은 조건을 거친 작업지시·Lot·기판
설비·작업지시·Lot을 따라가며, 비교한 조건과 영향 물량을 확인합니다.
영향 물량과 근거에 맞는 조치를 검토합니다.
V7 사용 중단과 승인 Recipe 복구, 정상 판정 물량의 위치 확인과 재검사, 미승인 Recipe 차단을 후속 조치로 검토합니다.
실행 전에 정할 사항
- 적용 범위
- 어떤 설비·Recipe·생산분을 대상으로 할 것인가
- 운영 영향
- 품질 위험과 생산·출하 영향을 누가 검토할 것인가
- 남은 확인
- 결정 전에 어떤 데이터와 현장 확인이 필요한가
제안된 조치는 현장의 추가 확인과 승인을 거쳐 결정합니다. 이 사례에는 실제 조치 이후의 성과가 포함되어 있지 않습니다.
담당자가 대상과 조건을 확인하고 승인합니다.
품질·생산 책임자가 조치의 범위와 근거, 실행 조건을 확인하고 승인하는 단계입니다. 조건이 달라지면 다시 검토하도록 연결합니다.
승인에 포함할 정보
- 누가
- 조치 유형별 권한을 가진 담당자
- 무엇을
- 대상 설비·물량, 허용한 변경과 유효기간
- 어떤 조건에서
- 품질 기준, 현장 상태, 중단·재검토 조건
업무 조치의 승인은 현재 분석 과정에서 사람에게 선택·입력을 요청하는 기능과 별도로 개발해야 합니다.
승인된 조치를 기존 운영·제어 시스템에 전달합니다.
MES나 실행 모듈을 통해 작업 지시와 승인된 조건 변경을 요청하도록 연결합니다. 빠른 동작 제어와 안전 기능은 기존 제어 시스템이 담당합니다.
시스템별 역할
- Decision Layer
- 판단 근거와 선택한 조치·제약 관리
- 실행 모듈
- 권한·승인을 확인하고 시스템별 요청으로 연결
- 기존 시스템
- 허용된 업무·설비 제어를 수행하고 처리 상태 전달
MES·설비 제어 커넥터는 현재 공개 프레임워크에 포함되어 있지 않습니다.
요청을 보낸 뒤, 현장 적용 여부를 확인합니다.
명령을 전달했다는 사실과 실제 조치가 끝났다는 사실은 다릅니다. 시스템의 접수·진행·완료·실패를 구분하고, 현장 상태로 적용 여부를 확인하도록 설계합니다.
실행을 확인할 근거
- 요청 기록
- 대상·시각·승인·요청 식별자
- 처리 상태
- 접수, 진행 중, 완료 또는 실패
- 적용 확인
- 변경된 Recipe·작업 상태 등 현장의 기록
실행 시스템의 처리 상태와 실제 현장의 기록을 함께 확인해야 합니다.
조치 완료와 성과 개선을 따로 확인합니다.
조치가 적용됐는지 확인한 다음, 비교 가능한 생산 조건에서 품질·생산성 변화와 부작용을 검토합니다. 그 결과를 기록해 다음에 같은 판단을 할 때 참고합니다.
결과를 판단할 기준
- 실행 여부
- 승인한 조치가 실제 대상에 적용됐는가
- 성과 변화
- 불량률·재작업·처리량·납기는 어떻게 달라졌는가
- 다음 적용
- 같은 조치를 다시 쓸 수 있는 조건은 무엇인가
자동 실행은 효과와 적용 조건을 확인한 작업부터 검토합니다. 이 분석 예시에는 조치 후 개선 수치가 포함되어 있지 않습니다.
Physical AI를 향한 확장 방향
공장의 판단을,
현장의 행동과 연결합니다.
개별 설비가 잘 움직이는 것에서 나아가,
공정 전체의 성과를 보고 판단하는 AI.
생산·품질·설비·자재 데이터와 작업 일지, 정비 기록, 현장 규칙을 함께 살펴봅니다. 생산량·품질·비용·납기를 종합해 공정 전체에 더 나은 조치를 판단하는 것이 목표입니다.
HEARTCOUNT는 현장 분석에서 출발해 기존 MES·운영 시스템·설비 제어기와 연결하는 방향으로 확장하고자 합니다. 상황에 맞는 조치를 선택했는지, 실제 성과가 개선됐는지를 기준으로 효과를 확인합니다.
지금 제공하는 기능과
앞으로 구현할 기능
현장 데이터에 맞춰 분석을 구성하고, 검토한 절차를 반복해 활용할 수 있습니다. Always-on Decision Agent와 승인·실행 인터페이스는 오픈소스로 공개 예정입니다.
현재 공개 프레임워크현장의 기준으로 분석하고 근거를 확인
- 정의된 지표를 통한 데이터 조회
- 등록한 분석 코드·절차의 재사용
- 입력·조회·결과·검증 기록 확인
- Agent·업무 앱에서 분석 호출
공개 코드와 범위 확인 ↗
현장별 구성 필요우리 공장에 맞는 판단 기준
- 품질·생산성 지표와 이상 기준
- 공정·설비·Lot·시간의 데이터 연결
- 점검 순서와 비교·검토 기준
- 관련 문서·이력·데이터 권한
BGA 사례의 데이터 모델과 판단 기준은 우리 공정에 맞게 조정하고 검증해야 합니다.
오픈소스로 공개 예정Always-on Decision Agent와 승인·실행 연계
- Always-on Decision Agent의 분석·보고
- 담당자의 조치 검토·승인 연계
- 업무·제어 시스템의 실행 요청
- 실행 결과와 성과를 확인한 뒤 자동화 확대
Always-on Decision Agent와 승인·실행 인터페이스는 오픈소스로 공개 예정이며, 현재 공개 프레임워크에는 포함되어 있지 않습니다. 개별 시스템 커넥터와 승인 조건은 도입 시 구성합니다.
원인 파악에 시간이 걸리는
품질 문제 하나에서 시작하세요.
개선할 지표, 활용할 데이터, 현장의 점검 기준을 함께 정합니다.
향후 어떤 조치와 시스템까지 연결하고 싶은지도 살펴봅니다.
