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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 MORE많은 에너지를 저장하고 있는 에너지 저장 시스템(ESS, Energy Storage System)은 반복되는 충‧방전 과정에서 특정 셀에 피로가 누적되거나 결함이 있는 경우 과도한 열이 발생하여 대규모 화재로 이어질 수 있습니다. 이를 안전하게 관리하고 사고를 예방하기 위해서는 조기에 이상을 탐지할 수 있는 시스템 구축이 필요합니다.
ESS의 정상 작동 데이터와 배터리 전문 연구소에서 진행한 배터리 이상 상황 시험 데이터를 사용해 열 폭주 과정의 특징을 분석합니다. 고객이 정의하는 고장 상황을 예측하기 위해 준지도 이상 탐지 기법을 활용하여 예측 모델을 개발합니다.
안전성 지표를 제공하여 ESS에서 열 폭주 발생 30분 전에 미리 대응할 수 있도록 합니다. Rack 탈락 전조 현상 탐지 모델을 통해 화재 발생 12시간 전 이상 징후를 예측하고, 이상 상태를 모니터링 할 수 있습니다.
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