소리기반 장비 예지보전 시스템

소리데이터 분석기반 생산장비 모니터링.
소리 데이터를 이용하여 AI 딥러닝 분석을 통한 생산실적 및 설비 모니터링
시스템(장비의 가동여부, 설비 수명, 제품의 양품과 불량 분석)

과거에 전문 인력이나 복잡한 기계 등의 임베디드 애플리케이션이 동원돼야
했던 기계 모니터링이, 현재 다양한 AI 음성 인식을 통해 공장이나 기계가
만들어내는 소리에 담겨있는 이상 신호도 감지할 수 있게 됐다.

시스템 구성도

소리의 센서를 이용하여 딥러닝 분석을 통해 장비의 가동여부, 설비수명, 제품의 양품과 불량을 모니터링
다양한 설비들을 복합적으로 모니터링할 수 있는 플랫폼 구축 운영

· 사운드 분석(Sound Analysis) - 현상, 예측, 원인 분석 → 설비 이상 징후 감지
· 이상 감지 분석(Regression Analysis) - 현상, 최적화, 원인 분석 → 설비 수명 관리 및 최적화 운영

▲ 알고리즘 개념도 - 소리의 데이터를 STFT로 피처링하고 CNN을 이용하여 학습한 후 유효한 생산실적 정보 및 설비의 상태를 판단

시스템 기능

01
현장 모니터링 현황판, 실시간 생산현황(가동시간
최대·실 생산수량), 교체 관련 정보 표시
02
설비관리, 금형관리, 금형 부품 관리, 금형 탈/장착 이력
금형별 타수현황, 생산실정 제공

시스템 특장점

  • 01

    기계 설비의 상태를
    실시간으로 감시

  • 02

    시스템의 이상을
    조기에 감지

  • 03

    로봇/설비 데이터
    전략적 활용

  • 04

    불필요한 유지보수
    비용 절감

  • 05

    시스템의 안전성과
    신뢰성을 높여 사고 예방

시스템 도입효과

  • 01 설비의 가동율에 따라 유지보수 및 정비 일정 알림
  • 02 이상 징후 감지를 통한 설비 이상유무 알림
  • 03 유연하고 확장성 있는 데이터 처리, 데이터 처리속도 향상
  • 04 데이터 기반 고장 자동예측
  • 05 조기감지 비용절감