퓨처메인이 최근 공정 데이터 및 진동 데이터를 이용한 설비 고장 예측 시스템에 관한 2건의 특허를 출원했다.
퓨처메인이 출원한 특허 기술은 ‘공정 데이터 및 진동 데이터를 이용한 설비 고장 예측 방법 및 시스템’에 대한 개발과 ‘공정 데이터 및 진동 데이터를 이용하여 설비의 고장원인 및 공정이상을 도출하는 방법 및 시스템’ 총 두 건이다.
이번 발명은 설비에 설치된 진동 센서 및 PLC와 같은 다양한 공정 데이터 수집 시스템으로부터 진동 데이터와 공정 데이터를 복수로 수집, 학습된 인공 신경망 기반의 예측 모델에 입력하여 시계열에 따른 예측 진동 데이터를 도출하고 다변 데이터 학습을 통해 예측된 진동 데이터를 분석하여 고장 예측 시점까지 소요되는 시간과 고장의 원인 및 공정 이상을 도출해내는 시스템에 대한 것이다. 진동 데이터 뿐만 아니라 설비 운전 데이터, 공정 데이터, 기존 관리하던 설비 관리 정보를 학습을 통해 설비 이상과 공정 이상을 동시에 도출, 각 임계 수치에 대한 고장 예측 시점을 결정하고 해당 시점까지의 시간을 계산하여 사용자에게 제공함으로써 설비 고장을 예측하고 사전에 조치를 취할 수 있도록 해준다.
기존 설비 고장 예측 기술은 진동 데이터와 공정 데이터를 각각의 데이터 유형을 분석하고 이를 통해 고장을 예측하는 방법에 중점을 두었다면 이번 발명에서는 진동 데이터와 공정 데이터를 함께 고려하여 예측 모델을 개발하고 이를 이용하여 고장을 예측하는 방법과 시스템을 제안함으로써 두 데이터 간의 상호 작용을 고려하여 더 정확한 예측이 가능하다.
퓨처메인 이선휘 대표이사는 “이번 연구는 공정 데이터에 파라미터를 적용하여 설비의 고장 원인을 도출하거나 또는 학습된 검출 모델을 활용하여 설비의 고장 원인을 예측함으로써 설비의 정확한 고장 예측과 공정 이상 감지가 가능하다는 점에서 중요성을 갖는다”며, “본 연구가 설비 관리 및 고장예측분야에서 혁신적인 발전을 이끌어 내는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 말했다.
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