인공지능 기반 예지정비 시스템이 설비 고장을 사전에 탐지하는 방식은?
안녕하십니까.
예지정비는 센서 데이터와 AI 알고리즘을 활용하게 됩니다. 이 때 설비의 이상 신호를 분석해 고장을 미리 예측하는 기술은 어떻게 구현되는지 전문가 분들의 의견 부탁드립니다.
안녕하세요. 김민규 전문가입니다.
이상 신호에 대한 알고리즘이 구축이 되어야 합니다. 이러한 이상 신호의 종류가 다양하고 데이터 베이스가 많이 구축되어 있을수록 더욱 견고한 정보가 되는 것이죠.
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
인공지능 기반 예지 정비 시스템은 설비 고장을 사전에 탐지하기 위해 다음과 같은 과정을 거쳐 기술이 구현됩니다.
데이터 수집 : 설비에 부착된 다양한 센서(진동,온도,전류,소음 등)를 통해 실시간으로 운전 데이터를 수집합니다. 이데이터는 설비의건강 상태를 나타내는 중요한 지표가 됩니다.
AI모델 학습 : 수집된 방대한 정상 및 고장 데이터를 머신 러닝 또는 딥 러닝 모델에 학습 시킵니다. 이 과정을 통해 AI는 설비의 정상적인 운전 패턴과 고장으로 이어질수있는 이상 패턴을 스스로 학습하고 구분하는 능력을 갖추게 됩니다.
이상 징후 감지 : 학습된 AI 모델은 실시간으로 유입되는 설비 데이터를 분석하여, 정상 패턴에서 벗어나는 미세한 변화나 이상 징후를 감지합니다. 예를 들어, 특정 주파수 대역의 진동 변화나 급격한 온도 상승 등을 포착 하는 것입니다.
고장 예측 및 진단 : 감지된 이상 징후를 기반으로 AI는 과거 고장 사례와의 연관성을 분석하여, 발생가능한 고장의 유형, 심각도,그리고 예상 발생 시점을 예측합니다.
이러한 방식으로 AI는 설비가 멈추기 전에 잠재적인 문제를 파악하고 필요한 정비 시점을 정확하게 알려줌으로써 설비의 안정적인 운영과 유지보수 효율성 증대에 기여합니다.