OPTIVERSE 인터랙티브 가이드

실행 시각	상태	작업
2026. 7. 13. 오전 9:12	✅ 완료

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가상 데이터: 철강_열간압연_v1.0

ⓘ

AI 가상 데이터말씀하신 시나리오에 맞춰 OPTIVERSE가 만든 가상 데이터입니다. 실제 데이터가 아니니 안심하고 살펴보세요.

환경 조건 (바꿀 수 없는 것) 6 조정 변수 (움직일 수 있는 것) 5 목표 지표 (KPI) 2 ↔ 좌우로 스크롤하면 전체 컬럼을 볼 수 있습니다

원자재 경도	압연 전 온도	압연 전 두께	롤러 압력	롤러 간격	압연 속도	냉각수 유량	윤활유 유량	제품 두께 편차	시간당 처리량
187	1,236	42.1	197	13.3	6.9	134	7.5	0.52	134.3
165	1,156	51.0	167	16.4	7.6	115	8.1	0.49	135.8
147	1,114	58.1	212	14.3	6.9	130	7.7	0.55	126.8
176	1,243	51.9	198	16.9	4.7	109	6.3	0.51	125.0
170	1,173	42.1	213	17.4	5.0	115	8.9	0.52	125.3
181	1,182	52.1	214	18.1	6.8	111	11.9	0.57	130.0
187	1,186	44.8	200	15.8	6.6	137	4.0	0.56	131.3

3,000행 × 13열 · 실제 화면에선 스크롤로 전체를 봅니다

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분석 결과: 철강_열간압연_v1.0

선택한 데이터 쌍의 저장된 분석 결과입니다.

🔗이 분석이 세운 설계

주어진 환경에서 조정 가능한 값을 바꿔 목표 지표를 최적화합니다.

환경 조건6

주어진 값 (못 바꿈)

원자재 경도압연 전 온도압연 전 두께냉각수 온도주변 온도계절적 요인

→

조정 변수5

우리가 바꾸는 값

롤러 압력롤러 간격압연 속도냉각수 유량윤활유 유량

→

목표 지표2

달성할 결과

제품 두께 편차 ↓ 최소화시간당 처리량 ↑ 최대화

◎최적화 목표

제품 두께 편차최소화

시간당 처리량최대화

🎚조정 범위 (제약)

롤러 압력 80~150롤러 간격 10~20압연 속도 3~10냉각수 유량 400~700윤활유 유량 5~20

왜 이렇게 설계했나 AI 근거›

모델링 계획. 먼저 제품 두께 편차와 시간당 처리량이라는 두 가지 핵심 성과 지표를 예측하는 머신러닝 모델을 구축합니다. 이 예측 모델은 원자재 경도, 압연 전 온도, 롤러 압력, 압연 속도 등 다양한 공정 변수를 입력으로 활용합니다. 이후, 구축된 예측 모델을 기반으로 제품 두께 편차는 최소화하고 시간당 처리량은 최대화하는 방향으로 공정 변수를 최적화합니다. 두 목표는 서로 부딪히는 관계(속도↑ → 처리량↑ 그러나 편차↑)라 균형 탐색이 핵심입니다.

📊

예측 모델 결과

학습된 예측 모델의 설정과 성능을 확인합니다.

ⓘ모델 정보

🗄

데이터 쌍철강_열간압연_v1.0

🕐

학습 완료2026. 7. 13. 오전 8:27 · 소요 3분 42초

🧠모델 설정

모델 유형

수치 예측

입력 변수

원자재 경도압연 전 온도압연 전 두께냉각수 온도주변 온도계절적 요인롤러 압력롤러 간격압연 속도냉각수 유량윤활유 유량

예측 대상 변수

제품 두께 편차시간당 처리량

ⓘ 설정 근거›

철강 열간압연 공정에서 제품 두께 편차를 예측하는 것은 최종 제품의 품질 일관성을 보장하는 데 필수적입니다. 시간당 처리량 예측은 생산 효율성을 높이기 위한 핵심 요소입니다.

🛡 한눈에 · 모델 신뢰도

제품 두께 편차

높음결정계수 (R²) 0.804

시간당 처리량

높음결정계수 (R²) 0.851

✅모델 성능

결정계수 (R²) ⓘ

0.804

실제 변동의 80%를 설명

평균 절대 오차 (MAE) ⓘ

0.09mm

예측이 평균 이만큼 빗나감

불확실성 정합도 ⓘ

0.116

아는 만큼만 자신하는 정도

📈예측 정확도

테스트 데이터 샘플의 실제값과 모델 예측값을 비교한 그래프입니다.

예측값실제값

🧠무엇이 결과를 좌우했나

가장 큰 영향: 롤러 마모도 · 롤러 압력 · 압연 속도

롤러 마모도

롤러 압력

압연 속도

롤러 간격

압연 전 두께

냉각수 유량

주변 온도

AI 해설 자세히›

두께 편차는 롤러 마모도·압력·속도의 영향이 큽니다. 마모가 진행될수록 편차가 커지는 패턴이 뚜렷해, 처방 단계에서 마모 관리가 핵심 지렛대가 됩니다.

◎

최적화 모델 결과

최적화 모델의 설정과 결과를 확인합니다.

📈 한눈에 보기

제품 두께 편차

+20.4%

1.21mm → 0.97mm

시간당 처리량

+21%

157.93ton/hr → 191.16ton/hr

ⓘ모델 정보

🧠

기반 예측 모델예측 모델 · 2026-07-13

🕐

학습 완료2026. 7. 13. 오전 8:29 · 소요 1분 18초

⚙모델 설정

환경 조건 (직접 바꿀 수 없는 조건)

원자재 경도압연 전 온도압연 전 두께냉각수 온도주변 온도계절적 요인

조정 변수 (직접 바꿀 수 있는 값)

롤러 압력롤러 간격압연 속도냉각수 유량윤활유 유량

제약 조건

롤러 압력 80~150롤러 간격 10~20압연 속도 3~10냉각수 400~700윤활유 5~20

목표 계산식

•제품 두께 편차를 최소화하여 품질 균일성을 극대화합니다.

•시간당 처리량을 최대화하여 생산 효율성을 높입니다.

✦ 처방

지금 조건에서는, 이렇게 실행하세요

ⓘ

상황마다 최적 행동은 달라집니다.아래는 이 데이터 분포를 기준으로 한 대표 처방입니다. 특정 조건에 대한 정확한 처방은 시뮬레이션에서 확인하세요.

기준 상황이 처방이 가정하는 대표 환경입니다. 조건이 바뀌면 처방도 달라집니다.

원자재 경도 148압연 전 온도 1,197°C압연 전 두께 35.7mm 냉각수 온도 31°C주변 온도 26.6°C계절적 요인 여름

🛡 안전 처방신뢰 높음

데이터가 충분한 범위 안의 제안

예상 결과

제품 두께 편차0.99mm

시간당 처리량182.4ton/hr

처방 보고서

파이프라인 결과 전체를 경영 언어로 정리한 보고서입니다.

철강 열간압연 공정 최적화 — 두께 편차 20% 개선 처방

👤 Auto Pipeline📅 2026. 7. 13.🗄 철강_열간압연_v1.0

상황

철강 열간압연 공정에서 제품 두께 편차와 시간당 처리량이 서로 부딪히는 상태였습니다.

권고

롤러 압력·간격·압연 속도·유량을 제시된 설정으로 조정하는 것을 권고합니다.

기대 효과

두께 편차 20.4% 개선(1.21→0.97mm), 처리량 21% 증가(157.9→191.2ton/hr) — 검증 데이터 기준 예측치.

다음 단계

시뮬레이션으로 우리 조건을 확인한 뒤, 실제 데이터로 검증(Deep PoC)을 권장합니다.

✦ 한눈에 보는 결과

두께 편차 20% 줄이고, 처리량 21% 높이는 설정

제품 두께 편차 낮을수록 좋음

현재 평균

1.21mm

권장 적용 시

0.97mm

검증 데이터 10건 기준

시간당 처리량 높을수록 좋음

현재 평균

157.9

권장 적용 시

191.2

검증 데이터 10건 기준 · ton/hr

추천 신뢰도

종합

보통 67/100

데이터 85 · 모델 82 · 처방 50

◎1. 문제와 데이터

어떤 문제를 풀고, 데이터는 얼마나 믿을 만한가

비즈니스 목표

철강 열간압연 공정에서 제품 두께 편차를 줄여 품질 균일성을 확보하고, 동시에 시간당 처리량을 높여 생산 효율을 개선하는 것이 목표입니다.

데이터 규모

3,000

행 · 13개 변수

사용한 변수

13

환경 6 · 조정 5 · 목표 2

데이터 신뢰도

85/100

결측·이상치 점검 완료

데이터에서 발견한 사실

압연 속도가 높을수록 처리량은 늘지만 두께 편차도 함께 증가하는 상충 관계가 뚜렷합니다.
롤러 마모도가 높은 구간에서 두께 편차 변동이 크게 나타납니다.
이상치 43행이 발견되어 학습에서 제외했습니다.

🧠2. 예측 모델

AI가 무엇을 학습했고, 예측은 실제와 얼마나 맞는가

평균 예측 정확도

82.8%

두 목표 평균

제품 두께 편차

0.804

결정계수 · 신뢰 높음

시간당 처리량

0.851

결정계수 · 신뢰 높음

무엇이 결과를 좌우했나

롤러 마모도

롤러 압력

압연 속도

롤러 간격

롤러 상태와 압력·속도가 품질을 좌우하는 핵심 지렛대입니다. 처방도 이 변수들을 중심으로 구성됩니다.

✦3. 처방

무엇을 어떻게 바꾸면 되는지, 왜 그런지, 효과는 얼마나 되는지

권장 설정 (안전 처방 기준)

조정 변수	현재	권장	변화
롤러 압력	121.5 bar	139.8 bar	+15.1%
롤러 간격	28.84 mm	36.20 mm	+25.5%
압연 속도	5.84 m/s	8.90 m/s	+52.4%
냉각수 유량	523 L/min	640 L/min	+22.4%
윤활유 유량	12.7 L/min	13.0 L/min	+2.4%

검증 데이터로 확인한 효과: 적용 전 vs 적용 후

적용 전처방 적용 후

검증 데이터 10건 전부에서 두께 편차가 개선됐습니다 — 특정 상황 하나가 아니라 여러 조건에서 통하는 처방입니다.

🛡4. 검증과 다음 단계

이 처방을 믿어도 되는지, 적용 후 무엇을 지켜봐야 하는지

3가지 신뢰도 점수

데이터 신뢰도

85

규모·결측·분포 기준

모델 신뢰도

82

예측 정확도 기준

처방 신뢰도

50

표본 개선 일관성 기준

⚠ 주의할 점 2건›

① 압연 속도 9m/s 이상 구간은 학습 데이터가 적어 실제 적용 시 단계적 상향을 권장합니다.
② 계절 요인이 겨울일 때의 데이터가 상대적으로 적습니다 — 겨울철 재검증 권장.

📡 적용 후 모니터링 3건›

① 두께 편차 일일 평균을 추적하고, 0.97mm 대비 10% 이상 벗어나면 재점검합니다.
② 롤러 마모도를 주 1회 기록해 처방 갱신 주기를 잡습니다.
③ 처리량 증가에 따른 설비 부하를 함께 관찰합니다.

📋 추가로 모으면 좋은 데이터 2건›

① 압연 속도 9~10m/s 구간의 실적 데이터 — 현재 전체의 4.9%뿐입니다.
② 겨울철(12~2월) 조업 데이터 — 계절 영향을 정확히 반영하려면 필요합니다.

다음 단계: 실제 데이터로 검증하기

가상 데이터로 가능성을 확인했다면, 실제 공정 데이터로 같은 파이프라인을 검증하는 Deep PoC로 이어집니다.

내 최적화

데이터가 없어도 시작할 수 있습니다

제목 없는 최적화

상황을 입력하면, 지금 무엇을 해야 할지 처방합니다

가상 데이터: 철강_열간압연_v1.0

분석 결과: 철강_열간압연_v1.0

예측 모델 결과

최적화 모델 결과

지금 조건에서는, 이렇게 실행하세요

처방 보고서

두께 편차 20% 줄이고, 처리량 21% 높이는 설정

커서가 직접 움직이며
목표에서 처방까지 안내합니다

목표 한 문장이
처방이 되기까지, 몇 분

내 최적화

데이터가 없어도 시작할 수 있습니다

제목 없는 최적화

상황을 입력하면, 지금 무엇을 해야 할지 처방합니다

가상 데이터: 철강_열간압연_v1.0

분석 결과: 철강_열간압연_v1.0

예측 모델 결과

최적화 모델 결과

지금 조건에서는, 이렇게 실행하세요

처방 보고서

두께 편차 20% 줄이고, 처리량 21% 높이는 설정

커서가 직접 움직이며목표에서 처방까지 안내합니다

목표 한 문장이처방이 되기까지, 몇 분

커서가 직접 움직이며
목표에서 처방까지 안내합니다

목표 한 문장이
처방이 되기까지, 몇 분