본캠프_5주차(화)_TIL

✅ 오늘 한 것

알고리즘 문제, 기초 프로젝트

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✏️ 오늘 배운 점

def solution(number, limit, power):
    result = 0
    for i in range(1, number+1):
        count = 0
        for j in range(1, i+1):
            if i % j == 0:
                count += 1
        if count > limit:
            result += power
        else:
            result += count
    return result

처음으로 시간 초과로 인하여 문제 오류가 발생하였다. 그래도 코드를 한 번 불필요한 부분을 제거하였기에 시간 초과가 나지 않을 것이라 생각했으나 높은 수로 가니 초당 할당량을 넘어서서 시간 초과로 인한 실패를 일으키게 된 것으로 생각했다.

def solution(number, limit, power):
    import math
    result = 0
    for i in range(1, number+1):
        root = int(math.isqrt(i))
        cnt = 0
        for j in range(1, root+1):
            if i % j == 0:
                cnt += 2
        if root * root == i:
            cnt -= 1
        if cnt > limit:
            result += power
        else:
            result += cnt
    return result

제곱근을 활용하여 절반을 확인하여 x2를 처리해주되 제곱근의 경우 -1를 제거하여 +1이 불필요하게 들어가게 되는 것을 방지할 수 있도록 코드를 재수정하게 되었다. 이렇게 수정을 완료하였을 때 문제 해결을 되지만 아직 일부 테스트에서는 긴 시간이 걸리는 것을 볼 수 있었다.

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시각화한 자료들을 토대로 최종적으로 어떠한 흐름으로 이야기를 만들어나가고 어떠한 점이 문제라고 생각하고 어떠한 점들을 개선해야 공정 과정에서 품질 개선과 고객 만족도가 올라갈 수 있을지에 대한 실제 개선 사례들을 찾아보았다.
여러 가지 사용하기로 한 자료들을 토대로 정리한 내용이다.

 

Internal 결함: Functional 중심 결함 문제 --> 수동 검사 시 수리비 급증

Component 결함: Functional 중심 결함 문제

Surface 결함: Cosmetic•Structural 중심 결함 문제 --> 자동 검사 시 수리비 급증

검사 방식 비율: 수동 검사 70%, 자동 검사 30%로 수동 검사 비율 높음

심각도: 심각도간 평균 수리비 차이가 거의 없음. -> 재무적 손실을 제대로 반영하였는가에 대한 의문?

 

이를 토대로 각각의 개선 사례를 정리할 수 있었다.

• Internal 결함
  수동 검사가 이루어질 때에는 공정 마지막 부분이기에 공정 중간에 진행되는 NDT에 AI를 활용하여 조기 검출을 통해 검사 비용, 수리비 절감 효과를 얻을 수 있도록 개선을 진행해야 한다.
• Surface 결함 
  자동 검사 시 수리비가 급증하는 것을 확인할 수 있었으나 수동 검사의 비중이 높았기에 자동 검사의 알고리즘을 개선하여 2가지의 개선 조건을 맞추어 검사 정확도 조정을 통하여 오탐지율을 감소시켜 검사 비용, 수리비 절감 효과를 얻을 수 있도록 한다.
• Component 결함
  결함 위치 비교 시 평균 수리비가 가장 높게 나타났기에 조립 정렬과 체결 자동화 시스템 도입으로 가장 많은 결함 유형인 Functional 결함 수를 감소시켜 전체적인 수리비 감소를 이끌어내야 한다.
• 검사 방식 수동 --> 자동으로 변경
  일반적으로 수동 검사에서 AI를 통합시켜 자동식 검사로 변환했을 때 정확도가 상승하고 운영 비용이 절감됨으로서 불필요한 비용을 감소하는 데에 집중해야 한다.
• 비용 기반 불량 개선 --> 고객 만족도 상승
  실제 고장 원인을 제거하기 위한 시정조치를 통하여 RPN 지수는 고객사가 정한 임계수준 미만으로 낮아졌다는 사례를 통해 반복되는 클레임에 대응하기 위해 위의 개선 사항을 만족함으로서 경쟁력을 유지할 수 있도록 해야 한다.

 

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✏️ 오늘의 핵심

코드 측면에서는 제곱근(math.isqrt)을 활용해 불필요한 연산을 절반으로 줄이는 방법을 배우며, 효율성을 고려한 알고리즘 개선의 필요성을 체감했다. 시간 복잡도까지 고려한 코드 작성이 중요하다는 점을 확인할 수 있었다.

 

데이터 분석 측면에서는 단순한 수치 비교가 아니라 공정 개선과 고객 만족으로 이어지는 실행 가능한 인사이트 도출에 집중했다.

 

• Internal 결함은 조기 검출 시스템(NDT + AI)을 통한 선제적 대응,
• Surface 결함은 자동 검사 알고리즘의 오탐지율 개선,
• Component 결함은 조립 정렬 및 체결 자동화 시스템 도입이 핵심 개선 과제로 도출되었다.

수동 검사에서 자동 검사로의 전환이 비용 절감과 품질 향상, 나아가 고객 만족도 제고로 이어질 수 있음을 구체적인 사례와 함께 확인했다.

 

 

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📌추가로 해야할 점

기초 프로젝트