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산업용 로봇 이상탐지: 5일 전 고장 예측, 400+대 로봇 적용
1만대 이상 로봇팔이 구동되는 자동차 조립 공정에 AI 운영 환경(MLOps)을 구축해 이상탐지 모델을 확장 적용해 중대 고장을 사전에 예측하고 비가동 시간을 단축합니다.
READ MORE공정 내 동일한 모델의 모터(전동기)를 다수 가동하고 있지만 공정과 생산 품목에 따라 RPM 등의 변화로 데이터 차이가 발생합니다. 모터 고장으로 인한 생산 라인의 비가동 시간을 단축하기 위해 모터별 특성에 따른 과거 데이터의 부족을 극복하고 모터의 변경 시점과 유지보수 수준을 판단하기 위한 데이터 기반 예측 시스템 구축이 필요합니다.
소형/중형/대형 등 다양한 산업용 모터의 데이터를 수집할 수 있는 IoT 무선 센서를 설치하고, 데이터 파이프라인을 활용해 안정적으로 데이터를 수집합니다. 또한 모터 장비의 특성을 반영한 데이터를 실시간으로 반영할 수 있는 운영 체계(MLOps)를 구축합니다.
안정적인 데이터 수집 체계를 7일 이내 구축해 모터의 이상 및 고장 시점 예측, 고장 부위 판단을 위한 각 데이터 특성을 정의한 딥러닝 모델을 생성합니다. 또한 실시간으로 데이터를 모델에 반영해 재학습-재배포에 이르는 AI 운영 환경(MLOps)으로 공정 내 다량의 모터에 확장성 있게 대응하고, 모터 고장에 따른 공정 비가동 시간을 단축합니다.
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