본 프로젝트에서는 알루미늄 휠 설계 데이터 기반 품질 예측, 원인분석, 크랙 위험지수 산출 방법론을 제안하였다. 자동차 휠의 품질은 설계한 휠을 탑재한 자동차를 주행했을 때 크랙이 발생되는지 여부로 정해진다. 자동차 휠을 어떻게 설계했는지 나타내는 설명변수와 휠 크랙이 발생했는지 여부를 반응변수로 예측 모델링을 진행하였고, 예측모델은 휠 크랙 발생 원인을 규칙으로 규명할 수 있는 의사결정나무를 적용하였다. 의사결정나무 기반 휠크랙 발생여부가 가장많이 포함된 대표 규칙을 선정하였다. 또한, 크랙발생 위험지수를 산출하기위해 지도학습기반 차원축소 기법인 선형판별분석을 적용하여, 탐색된 판별식에 사영된 관측치 좌표를 0~100사이 점수로 정규화하여 최종적으로 위험지수를 산출하였다. 그 결과, 휠 크랙발생 여부에 따라 점수가 올바르게 분포된 것을 확인하였고 위험지수를 기반으로 오버랩이 가장 적은 좌표에 구분선을 적용했을 때 분류성능이 향상되었다.