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다목적 최적화 — 품질, 비용, 생산성 동시 달성
Day 3: 공정 최적화
다목적 최적화 — 품질, 비용, 생산성 동시 달성
생산 최적화 — 스마트 팩토리 AI > Day 3: 공정 최적화
학습 목표
다목적 최적화와 Pareto Front 개념을 이해한다 제조 현장의 상충 관계(트레이드오프)를 인식한다
현실은 단일 목표가 아니다
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Pareto Front (파레토 최적선)
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Optuna 다목적 최적화
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포스코 사례: 제강 공정 다목적 최적화
| 목표 | 지표 | 최적화 방향 |
|---|---|---|
| 품질 | 강도, 표면 결함 | 최대화 |
| 에너지 | 전력 소비 (kWh/ton) | 최소화 |
| 생산성 | 처리량 (ton/hour) | 최대화 |
| 환경 | CO2 배출량 | 최소화 |
결과: AI 다목적 최적화로 에너지 12% 절감 + 품질 유지
핵심 포인트
- • 다목적 최적화: 상충하는 여러 목표를 동시에 최적화
- • Pareto Front: 하나를 개선하면 다른 것이 나빠지는 최적 경계선
- • Optuna는 directions 파라미터로 다목적 최적화 지원
- • 최종 선택은 비즈니스 우선순위에 따른 경영 판단