ANOMALY DETECTION METHOD AND APPARATUS FOR MANUFACTURING PROCESS

기계 학습을 이용하여 제조 공정에서 이상을 감지하는 방법 및 장치가 개시된다. 개시된 제조 공정에서 이상을 감지하는 방법은, 타겟 제조 공정에서, 정형 데이터 및 비정형 데이터를 미리 설정된 수집 주기별로 수집하는 단계; 미리 학습된 특징 추출 모델을 이용하여, 상기 정형 및 비정형 데이터의 특징 벡터를 추출하는 단계; 및 연결된 상기 특징 벡터를 미리 학습된 이상 감지 모델에 입력하여, 상기 타겟 제조 공정의 이상을 감지하는 단계를 포함한다. A method and a device for detecting an anomaly in a manufacturing process by using machine learning are disclosed. The disclosed method for detecting an anomaly in a manufacturing process comprises the steps of: in a target manufacturing process, collecting structured data and unstructured data at each preconfigured collection period; extracting feature vectors of the structured and unstructured data by using a pre-trained feature extraction model; and inputting the connected feature vectors into a pre-trained anomaly detection model to detect an anomaly in the target manufacturing process.