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2019년 11월 19일 (화) 2020 스마트공장 구축 실전 전략 컨퍼런스
제조 데이터 수집부터 저장, 시각화, 분석, AI 기술까지
실제 구축 사례 및 적용 기술 기반의 스마트팩토리 전략 제시
발표자: 울랄라랩 | 강학주 대표
이 세션은 제조 현장 및 예지보전, 머신러닝 솔루션에 대해 설명하고 있습니다.
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설비예지보전 관리시스템(CMS) – 한국네트웍스 스마트 공장
설비예지보전 관리시스템 (air-CMS)Condition Monitoring System. 현재 사람에 의한 설비고장 분석과 이상을 판정하는 예측기술을 KAIST와 산학 프로젝트를 통해 사람 …
Source: www.hankook-networks.com
Date Published: 4/24/2022
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스마트공장의 핵심 ‘설비 예지보전 기술’
설비 예지보전에 필요한 기술을 살펴보면 다음과 같다. 가장 먼저 필요한 것이 센서 기술과 통신 기술이다. 설. 비에 센서를 설치하여 정보를 주고받고, 필요한 데이터.
Source: www.procon.co.kr
Date Published: 6/30/2021
View: 614
[논문]스마트 팩토리용 설비 예지보전 모델의 분석 및 제언
설비 예지보전과 관련된 연구들은 과거에도 많이 제시되었지만, 설비의 상태 정보를 파악할 환경이 제대로 마련되어 있지 않아 많은 제한이 있었으며, …
Source: scienceon.kisti.re.kr
Date Published: 9/14/2022
View: 8346
예지보전 – 아이티공간
기기의 이상을 그 상태감시에 의하여 예지하고, 그 정보에 기인해서 행하는 보전하는 것을 의미합니다. 예지보전 솔루션은 센서로 수집한 데이터를 통합, …
Source: www.itsroom.co.kr
Date Published: 12/19/2022
View: 6599
스마트팩토리의 핵심 기술, ‘설비 예지보전 솔루션’ 소개
스마트팩토리에서 예지보전 기술은 실시간으로 설비의 상태를 감시하고 설비에 초기 결함을 정확히 포착하여 고장까지 자동으로 진단해주는 스마트한 기술 …
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 8/11/2022
View: 8020
스마트 팩토리를 위한 예지보전 기술 – Korea Science
마트 팩토리는 각종 생산 설비에 설치된 센서를. IoT으로 연결해 수많은 센서 데이터를 연결·수집· … 을 극대화 할 수 있는 예지보전에 대한 관심이 높아지고 있다.
Source: www.koreascience.or.kr
Date Published: 2/29/2021
View: 1429
설비 예지 보전 – LG CNS
설비 예지 보전에 대한 1개의 태그 검색결과가 있습니다. 블로그 빅데이터로 미리 이상징후를 파악하는 스마트 팩토리 제조 기업들은 제품을 생산하는 설비의 고장을 …
Source: www.lgcns.com
Date Published: 9/28/2022
View: 663
예지보전(Predictive Maintenance)이란? – 공기반코딩반
가장 단순한 예지보전의 단계로서, 단순히 고장이 나면 고치는 방식; 문제점 : 고장 발생 후 조치하여 설비를 재가동 시키기까지 긴 시간이 소요, …
Source: min23th.tistory.com
Date Published: 3/22/2021
View: 6221
2022 지능형 설비예지보전 컨퍼런스 – 두비즈
현재 세계 예지보전 시장 규모 2020년 기준 한화 약 4.5조원 가량에서 2026년 16.6조원을 돌파할 것으로 전망되고 있습니다. 2020년 대비 약 3.6배 증가한 수치입니다.
Source: dubiz.co.kr
Date Published: 5/11/2021
View: 760
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주제에 대한 기사 평가 설비 예지 보전
- Author: ulalaLAB
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- Date Published: 2019. 12. 24.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=KySM5KwM4tk
설비예지보전 관리시스템(CMS)
현재 사람에 의한 설비고장 분석과 이상을 판정하는 예측기술을 KAIST와 산학
프로젝트를 통해 사람 의존도를 줄일 수 있는 지능형 센서모듈과 AI알고리즘으로
개발하여 고장 예지 신기술을 확보하고, 추진하는 시스템입니다.
[논문]스마트 팩토리용 설비 예지보전 모델의 분석 및 제언
초록
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전 세계적으로 많은 국가들이 자국의 제조업 경쟁력 향상을 위한 목적으로 스마트 팩토리에 대한 관심 및 정책적인 지원이 증가하고 있다. 기존 제조 공장들이 스마트 팩토리로 전환을 통해 얻고자 하는 것은 다품종 대량생산, 품질향상, 생산이력 데이터의 디지털 관리 등 여러 가지가 있지만, 공통적인 목적은 이를 통해 생산성 및 제조 경쟁력을 향상시키는 것에 있다.
생산성 및 제조 경쟁력을 높이기 위해 각 기업에서는 고가의 스마트 설비 도입을 검토하고 있으나, 이들 설비의 도입은 구입 및 설치 비용 외에도 유지보수를 위한 비용이 많이…
전 세계적으로 많은 국가들이 자국의 제조업 경쟁력 향상을 위한 목적으로 스마트 팩토리에 대한 관심 및 정책적인 지원이 증가하고 있다. 기존 제조 공장들이 스마트 팩토리로 전환을 통해 얻고자 하는 것은 다품종 대량생산, 품질향상, 생산이력 데이터의 디지털 관리 등 여러 가지가 있지만, 공통적인 목적은 이를 통해 생산성 및 제조 경쟁력을 향상시키는 것에 있다.
생산성 및 제조 경쟁력을 높이기 위해 각 기업에서는 고가의 스마트 설비 도입을 검토하고 있으나, 이들 설비의 도입은 구입 및 설치 비용 외에도 유지보수를 위한 비용이 많이 소모되며, 고장으로 인해 생산 라인이 정지되는 경우 생산성에 큰 악영향을 미치게 되는 등의 요인으로 인해 도입이 쉽지 않은 실정이다.
이에 공장의 설비종합효율(OEE, Overall Equipment Effectiveness)을 높이기 위한 방법으로, 설비의 데이터를 분석하여 이상징후를 사전에 파악하고 조치하는 예지보전(PdM, Predictive Maintenance)이 스마트 팩토리의 주요 기능으로 관심을 받고 있다.
설비 예지보전과 관련된 연구들은 과거에도 많이 제시되었지만, 설비의 상태 정보를 파악할 환경이 제대로 마련되어 있지 않아 많은 제한이 있었으며, 명확한 방향 제시 없이 다양한 사례연구 위주로 진행되어 왔다.
본 연구에서는 설비 예지보전과 관련된 스마트 팩토리 기술 수준을 분석하고, 43건의 기존 사례 연구 문헌의 고찰을 통해 향후 스마트 팩토리 환경에서의 설비의 고장 진단, 예지에 대한 연구 방향으로 Data-driven approach 방법론을 활용한 예지보전, 어플리케이션 레벨의 예지보전, 의사결정을 위한 최적 데이터 유형 및 규모 연구, 예지보전 대상 선정 연구를 제언하였다.
또한, 실제 스마트 팩토리 환경에서 설비의 예지보전에 활용이 가능한 데이터를 수집하는 실험을 통해 제언 내용에 대한 활용 가능성을 검증하였고, 이 과정에서 고장항목의 정의 및 체계적인 고장 데이터의 관리가 설비의 예지보전에 무엇보다 중요하다는 것을 알 수 있었다.
본 연구의 제언을 바탕으로 스마트 팩토리 환경에서 설비 예지보전 모델의 연구가 진행되기를 기대한다.
예지보전이란,
보전 시스템은 고장 후 정비하는 사후 보전, 주기적으로 점검하여 정비하는 예방보전에서, 장비의 상태를
확인하여 정비하는 상태 보전, 장비의 추후 상태를 예측하여 정비하는 예지보전으로 발전하였습니다.
즉, 예지보전을 위해서는 장비의 특성, 상태, 이력 등 데이터를 쌓아서 작은 변화도 잡으며 이상을 예측하여야 합니다.
스마트팩토리의 핵심 기술, ‘설비 예지보전 솔루션’ 소개
특히 유예지는 전류의 흐름 하나만으로 각종 산업재해와 고장을 미리 예측해 알려주므로 사용이 쉽고 보편성이 뛰어나다. 매우 폭넓은 분야에 적용이 가능하며, 사고예방과 함께 자동제어와 예측보전을 통한 생산성향상 효과까지 누릴 수 있어 국내는 물론이고 해외에서도 구체적인 투자 제안을 받고 있다.
아이티공간의 이영규 대표는 “유예지의 퍼포먼스(Performance, 성능)는 갑작스런 다운타임(Downtime)이나 기계고장을 막는 것 이상이다. 에너지절감과 설비관리를 통해 운영비를 낮추고 작업효율을 높일 수 있으며, 낭비와 공해 또한 줄일 수 있어 건강한 4차산업혁명을 맞이하는 데 꼭 필요한 스마트팩토리 솔루션이다”라고 전했다.
[퓨처메인 설비예지보전 솔루션 ExRBM]
4차 산업혁명으로 인해 가장 큰 변화를 보인 제조업은 공장 내 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치하여 데이터를 실시간으로 수집 및 분석해 스스로 판단할 수 있도록 만드는 스마트팩토리로 변화하고 있다. 스마트팩토리의 시장 규모는 지난 2016년 1,210억 달러에서 2020년까지 연평균 8%의 성장을 보이며 2022년 2,054억 달러 규모에 달할 것으로 전망된다.
제조산업에서 설비예지보전 솔루션은 산업 현장에 노출된 작업자를 설비 고장으로 인해 발생하는 위험한 환경으로부터 안전하게 보호하고 돌발고장을 예방하여 안전이 중요한 스마트팩토리 주요기술로 급부상하고 있다.
스마트팩토리에서 예지보전 기술은 실시간으로 설비의 상태를 감시하고 설비에 초기 결함을 정확히 포착하여 고장까지 자동으로 진단해주는 스마트한 기술이다.
최근 국내의 한 스타트업인 퓨처메인 주식회사(이하 퓨처메인)는 인공지능(AI) 기술과 빅데이터를 융합하여 설비의 상태감시뿐만 아니라 어디에 무슨 고장이 발생했는지 자동으로 진단하고, 발생한 고장을 해결하기 위해 어떤 유지보수 작업을 실시하여야 하는지 등의 엔지니어링 솔루션까지 제공하는 기술을 선보여 글로벌 기업들의 주목을 받고 있다.
설비 예지 보전 – LG CNS
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빅데이터로 미리 이상징후를 파악하는 스마트 팩토리
제조 기업들은 제품을 생산하는 설비의 고장을 예방하기 위해 점검, 정비, 개조, 개선 등 다양한 설비 관리 업무를 수행하고 있습니다. 설비가 정상적으로 작동하지 않을 경우 제품의 품질 수준이 악화하고 불량률이 증가할 뿐만 아니라 설비 가동률 저하에 따른 경영 실적 악화로 직결되기 때문입니다. 특히, 정유 및 석유화학산업과 같은 장치 산업에서는 설비 고장이 심각할 경우 안전사고와 환경사고로 이어질 수 있기 때문에, 설비 고장을 예방하기 위해 더욱 각별한 노력을 기울이고 있습니다. 그렇다면 스마트 팩토리에서는…
예지보전(Predictive Maintenance)이란?
예지보전(predictive maintenance)은 유지보수 단계 중 하나로서,
예지보전이 무엇인가를 알기 위해서는 유지보수가 무엇이며, 유지보수 단계는 어떤 것이 있는가에 대해 먼저 알아야 한다.
1. 유지보수(Maintenance)의 정의
필요한 기능을 수행할 수 있는 상태를 유지하거나 복원할 수 있도록 (기계의) 수명주기 동안 행해지는
모든 기술적, 관리적, 관리적 조치의 조합
Maintenance is defined as the combination of all technical, administrative and managerial actions during the life cycle of an item intended to retain it in, or restore it to, a state in which it can perform the required function.
유지보수의 각 단계에는 무엇이 있으며, 각 단계에 대한 장단점을 알아보자
2. 유지보수(maintenance)의 단계
유지보수(maintenance)의 4가지 단계
(1) Reactive maintenance (Breakdown maintenance)
가장 단순한 예지보전의 단계로서, 단순히 고장이 나면 고치는 방식
문제점 : 고장 발생 후 조치하여 설비를 재가동 시키기까지 긴 시간이 소요, 생산성 악화
(2) Planned maintenance (Preventive maintenance)
미리 계획된 일정에 맞게 실시하는 유지보수의 방법
각각의 부품에 대해 과거 고장 이력을 참고하여 고장이 발생하지 않았어도 주기적으로 교체하는 방법
일정한 시간 주기에 맞춰 하는 경우에는 Time based maintenance(TBM)라고도 함
유지보수를 위해 고장부위를 파악하여야 하는 시간을 줄일 수 있음
설비의 가동률을 고려하여 설비가동이 중지하는 일정에 맞춰 유지보수를 할 경우, 전체적인 시간적 효율이 올라가는 장점
문제점 : 고장 나지 않은 부품에 대해서도 정해진 주기별로 교체하게 되면 결국 자원의 낭비로 이어짐
(3) Proactive maintenance
설비의 성능 향상을 위해 결함 요소를 미리 제거하는 유지보수 활동
고장이 발생하지 않았더라도 설비의 성능에 악영향을 주는 요소를 찾아내어 사전에 교체를 하는 유지보수 방법
Planned maintenance 와 Predictive maintenance 의 중간 단계
(4) Predictive maintenance
설비의 데이터를 분석하여 이상징후를 사전에 파악하고 조치 하는 유지보수 방법
하는 유지보수 방법 설비의 상태를 기반으로 하기 때문에 Condition based maintenance (CBM)라고도 함
주기적으로 설비의 상태를 점검하고 그 결과를 진단, 예지하여 수리 여부를 결정 하는 방식
하는 방식 다양한 센서 등을 통해 데이터를 수집하여 보전 여부를 결정 하고, 고장 발생 시점을 사전에 예측, 선행 보전활동 가능
하고, 가능 기존 유지보수 방식이 가지고 있던 과잉 보전 및 부정확한 고장 분석 등의 문제를 개선하여 보전 활동의 신뢰성을 높이고 경제성을 개선 시킬 수 있음
장점 : 유지보수 비용 감소, 생산 품질의 개선 , 부품의 재고량 조절 및 교체시기 연장 , 기계류의 수명 연장 및 OEE 향상, 작업 환경의 안정성 증가 등
위에서는 예지보전 시스템이 왜 중요한가에 대해 알 수 있었다.
하지만, 현재로서 실제 산업 현장에서 이러한 예지보전 시스템을 제대로 구축한 사례는 흔하지 않다.
그 이유는 다음과 같다.
3. 산업형 예지보전 시스템 개발의 주된 이슈
1) 데이터 특성의 다양성
– 같은 작업 조건내에서도 각각의 데이터 특성이 다르게 나타날 수 있음
-> 예지보전 모델의 재사용을 어렵게 함
2) 질적 데이터 수집/전처리/특징 추출
– 예지보전 문제에 적합한 데이터셋을 얻기 위한 질적 데이터 수집, 정확한 전처리, 특징 추출
– 장비 센서 데이터는 시간에 의존적인 시계열 데이터이므로, 현재 시점을 포함한 이전/이후 시점을 모두 고려해야함
-> 데이터 차원과 모의 복잡도를 증가시킴
– 장비 고장 데이터의 확보가 어려움
4. 예지보전 시스템에 필요한 10가지 특성
1). 신속한 이상탐지와 분석 (quick detection and diagnosis)
2). 고장 유형의 구분 (distinguish among different failure types)
3). 이상치나 노이즈에 대한 안정적인 대처 능력 (Robustness)
4). 새로운 데이터의 식별 가능성 (Novelty Identifiability)
5). 새로운 데이터 패턴에 대한 적응력 (Adaptability)
6). 예측 결과의 오차 측정 (classification error estimation)
7). 예측 결과에 대한 설명 가능성 (explanation facility)
8). 시스템을 모델링하기 위한 필요조건의 최소화 (minimal modeling requirements)
9) 실시간 계산과 저장공간 처리 (real-time computation and storage handling)
10). 다중 고장의 식별 (multiple fault identifiability)
-Represented by Venkatasubramanian et al.
Reference
Oscar Serradilla, Ekhi Zugasti, and Urko Zurutuza. 2020. Deep learning models for predictive maintenance: a survey, comparison, challenges and prospect. 1, 1 (October 2020), 34 pages. https://doi.org/10.1145/nnnnnnn.nnnnnnn
2022 지능형 설비예지보전 컨퍼런스
현재 세계 예지보전 시장 규모 2020년 기준 한화 약 4.5조원 가량에서 2026년 16.6조원을 돌파할 것으로 전망되고 있습니다. 2020년 대비 약 3.6배 증가한 수치입니다.
이와 같은 성장은 생산성과 품질 향상을 위해 설비장비가 고장나기 전에 미리 예측하고 조치하는 것이 경제적일 수 있다는 시각이 대두되기 시작하면서, 시장 규모도 함께 커지는 것으로 해석할 수 있습니다.
공장 규모가 크면서 많은 설비가 있는 곳에서는 설비 상태와 부품 등 교체주기를 사람이 일일이 파악하기 어렵기 때문에, AI와 같은 스마트 기술로 효율성을 높이려는 시도가 많아질 것이라는 의미기도 합니다.
전세계 예지보전 시장 규모는 유지 관리 비용과 다운타임 최소화에 대한 니즈 등으로 지속해서 증가할 것으로 보입니다. 최근 증가하고 있는 사물인터넷(IoT)와, AI, 머신러닝(ML) 등 신기술에 대한 투자와 정부 지원 등도 긍정적 요소입니다. 규모가 큰 해외 공장의 경우 예지보전 솔루션 적용을 원하는 곳이 빠르게 증가할 것이라는 예상됩니다.
2022 지능형 설비예지보전 컨퍼런스는 이렇게 주목받고 있는 주요 플레이어들의 차별화된 제품과 솔루션을 들여다봅니다. 이를 통해 설비예지보전 솔루션의 트렌드와 주요 사례를 살펴봄으로써 설비예지보전 시장을 주목해봅니다.
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