본 논문은 통계적 공정 관리(Statistical Process Monitoring, SPM)의 100년 역사를 간략히 살펴보고, 최근 인공지능(AI)의 발전이 SPM에 미치는 영향을 심층적으로 다룹니다. 기존의 통계적 SPM 방법론을 검토한 후, 다양한 SPM 응용 분야(일변량, 다변량, 프로파일, 이미지 품질 특성)에 적용되는 AI 및 머신러닝(ML) 알고리즘과 방법을 탐구합니다. 특히 인공 신경망(ANN), 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 생성적 적대 신경망(GAN) 등 다양한 신경망을 포함한 AI 방법들을 중점적으로 다루며, 분류, 패턴 인식, 시계열 응용, 생성적 AI 등의 범주로 분류합니다. 마지막으로, 복잡한 시스템에서 SPM 연구 및 응용을 발전시키기 위해 대규모 다중 모달 모델(LMM)의 잠재력을 활용하는 미래 방향을 제시하며, 궁극적으로 SPM을 자율적인 수정 조치를 통해 품질 문제를 예방하거나 공정 성능을 복원하는 스마트 공정 제어(SMPC)로 전환하는 것을 목표로 합니다.
