학문
스마트 팩토리에서 IoT 센서 네트워크가 생산 라인의 이상 징후를 실시간으로 감지하고 예측하는 방식은?
안녕하세요.
각 공정에서 설치된 센서들이 온도나 진동, 전류 등 데이터를 지속적으로 수집한다고 합니다. 이러한 것들이 분석을 통해 고장의 전조를 판별하게 되는 그런 구조는 어떤 형태인가요?
5개의 답변이 있어요!
안녕하세요.
스마트 팩토리의 IoT 구조는 계층형 구조로 되어있다고 합니다.
센서와 엣지, 클라우드, AI분석의 계층형 구조이죠. 각 설비들의 온도나 진동, 전류 데이터는 엣지 단에서 1차로 거친 뒤에 중앙 서버로 전송되고, 이 데이터를 정상 정상적인 운전 패턴이랑 비교하는 것이죠. 그래서 거기서 미세한 패턴의 변화를 감지하는 형태로 되어 있습니다.
감사합니다.
안녕하세요. 조규현 전문가입니다.
스마트 팩토리의 IoT 센서들은 기계의 진동이나 온도 같은 상태 정보를 실시간으로 수집하여 관리 시스템으로 전송합니다. 인공지능은 이 데이터를 과거의 정상적인 가동 데이터와 비교하면서 아주 작은 이상 징후라도 발견되면 즉시 관리자에게 경고를 보냅니다. 이러한 과정을 통해 실제 고장이 나기 전에 미리 점검하거나 부품을 교체함으로써 생산 라인이 멈추는 사고를 방지하게 됩니다.
안녕하세요. 최정훈 전문가입니다.
스마트 팩토리의 IoT 네트워크는 설비의 진동과 온도를 실시간으로 수집합니다. 그후에 엣지 게이트웨이에서 1차 가공을 거칩니다. 그리고 인공지능이 이 데이터를 정상 패턴과 비교해서 미세한 변화를 포착합니다. 그리고 이를 통해 고장 가능성을 미리 알려주는 구조입니다. 덕분에 갑작스러운 가동 중단을 막을수 있고, 설비 수명을 정밀하게 관리할수 있어서 효율적인 기술입니다. 감사합니다.
안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.
스마트 팩토리에서는 각 공정의 loT 센서가 온도 진동 전류 데이터를 실시간 수집해 게이트웨이로 모으고 이를 엣지 또는 클라우드에서 통계 머신러닝 모델로 정상 패터과 비교합니다 시간이 지남에 따라 미세한 편차나 추세 변화를 학습해 점수를 계산합니다 이 점수가 임계값을 넘으면 고장 전조로 판단해 알람 정비 예측으로 이어지는 구조입니다
안녕하세요. 박형진 전문가입니다.
각 센서들은 스마트팩토리에서 이상감지를 하게됩니다.
정상적인 패턴의 작업이 수행되다가 이상한 비정상적인 공정이 감지되면 바로 기존 학습된 데이터와 비교해 차이가 나 이상징후로 판단합니다.
이상 징후가 발생하면 1차 위험범위에 있는지 아닌지 분별하고 이를 통해 기기 작동 유지할지 아닐지 판단해 통제를 하게 되는 것이지요.
참고 부탁드려요~