본 프로젝트는 디스플레이 제조공정에서 정전기력으로 기판을 탈부착하는 정전척 공정을 효과적으로 관리하고자 한다. 따라서, 인공지능 알고리즘을 통해 (1) 정전척 공정에서 유발되는 불량을 선제적으로 예측하고, (2) 정량적 불량원인 인자를 제공하는 것을 목표로 설계하였다. 본 프로젝트에서는 불량과 정상의 불균형한 데이터 특징을 반영하기 위해 재구축 기반 이상치 탐지 알고리즘을 적용하였으며, 샘플별 불량에 대한 원인 인자를 도출하기 위해 model-agnostic 방법론의 대표적인 방법론인 SHAP, LIME을 적용하였다. 이 과정에서 재구축 기반 알고리즘에 직접적으로 model-agnostic 해석방법론을 적용하는 경우 기대하는 관점에서의 해석에 어려움이 있으므로 대리모델(surrogate model)의 구조를 변경하여 적절한 해석이 도출되도록 개선하였다. 본 프로젝트에서 구축한 불량검출력 및 해석에 대한 결과가 우수한 성능으로 도출이 되었으며, 제안한 프로세스가 해석이 가능한 이상치 탐지 알고리즘을 적용하고자하는 다양한 제조산업에 기여할 것으로 기대한다.