설비에 진공 패드를 1주에 한번 교체를 한단말이지?

그런데 그 패드를 진짜 1주에 한번 교체하는게 맞는지 적절한지를 모르고 1주에 한번이라는 시간을 기준으로 교체를 한단말이야

그렇게 낭비되는 패드가 엄청나게 많아 난 ㅈ소가 아니기 때문에 

그래서 이것을 시간을 기준으로 교체 하는것이 아닌 실제 상태를 기준으로 교체를 하고싶어

그치만 수천만개의 각기 다른 크기의 패드를 매일 보는것은 굉장한 Loss잖아 본다고 뭘 알겠어 또.. 사람마다 보는 관점이 달라질수도 있고 하니

그래서 생각한게 PLC에서 나오는 패드의 신호선을 아두이노에 브릿지 연결을 하여서 전압 신호를 확인해보니 패드가 흡일할때, 블로우할때 신호가 예쁘게 그려지더라고?

그래서 A 크기의 패드, B 크기의 패드 각 크기의 패드별 신품 기준 패드의 전압 신호 그래프를 AI 학습화 해놨지 0.01초 기준으로 데이터를 뽑으니 이쁘게 그래프가 그려지더라고

이때 테스트를 해봤는데 아주 작은 이물질을 패드에 부착 후 흡입을 해보니 전압 그래프가 정상이라고 학습한것과 다르게 나오더라고

하지만 여기서 멘붕이 오는거야 수 많은 NG의 케이스들이 있을텐데 이것을 어떻게 하나하나하나 재현을 해서 학습을 시켜야할까?

내가 설비에서 패드에서 일어나는 현상을 실시간으로 보지 않는이상 전압 그래프만으로 이게 무슨 문제다 라고 학습하기에는 무리가 있잖아

그래서 일단 사람이 판단하에 그래프가 비정상적 일때 교체를하자 라는것으로 일단락 하긴했는데

그거 또한 인력이 투입되어서 하루종일 그래프만 보고 판단하는게 상당한 Loss더라고

이 상황을 타개할 방법이 있을까?