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라이브러리 [마크베이스 백서] AI 예지보전을 위한 TSDB의 활용

헬로티 이동재 기자 | 제조설비 예지보전은 최근 PHM(Prognostics and Health Management)이라는 보다 큰 의미의 용어로 불리고 있으며, 설비 이상에 대한 사전 진단 및 설비, 부품 등의 수명을 예측해 최적의 설비상태를 유지하는 것을 뜻한다. 이를 통해 제조업은 품질 향상과 납기를 준수하게 되어 경쟁력을 강화하고, 빅데이터 분석(AI, 통계)을 토대로 객관적인 근거를 바탕으로 공장의 다운타임을 줄이는 동시에 실질적인 비용손실을 감소시키는 효과를 가져온다. 통상적으로 PHM의 실행은 정보 수집, 이상 탐지, 상태 진단, 고장 예측 등의 네 단계를 거친다. 예지보전을 잘하기 위해서는 단순히 특정 영역뿐 아니라, 데이터의 발생 시점부터 데이터가 분석되는 시점까지의 데이터 고속도로가 필요하다. AIoT 관점에서 예지보전 기술의 핵심은 AI에 있다기보다는 얼마나 데이터를 효율적으로 처리하느냐에 있기 때문이다. 보통의 AI 모듈은 데이터소스를 파일이나 메모리에서 가져오지만, 마크베이스의 AIoT Suite는 추론 데이터소스를 DBMS에서 실시간으로 전송해 데이터 변환에 드는 불필요한 비용을 줄인다. 또 Edge computing 솔루션과 연계해

이동재 기자

2021-08-09 10:59

일반뉴스 포스코, 정비기술 노하우 결집한 ‘POINT’로 기술 편차 줄인다

헬로티 함수미 기자 | 포스코가 제철소 현장 제어장치 복구에 최적의 솔루션을 제공하는 스마트 검색 시스템 ‘POINT’를 오픈했다. POINT는 Posco, Artificial, Intelligence, Trouble-Shooting의 약어로, 설비 이상 시 문제의 원인을 찾아 가장 적합한 조치나 점검 방법 등을 제공하는 포스코만의 시스템이다. 제철소의 대표적인 제어장치로는 Drive, PLC(Programmable Logic Controller) 등이 있는데, 가동 중인 조업설비에서 발생하는 데이터를 저장하고, 공정을 제어하는 역할을 한다. 이 장치들은 고장 유형이 다양하고 복잡해 원인 파악이 어렵고, 작업자의 숙련도에 따라 조치 편차가 크게 나는 등 복구에 어려움이 있었다. 이를 해소하고자 포스코는 설비 제어 전문가와 AI 전문가들을 모아 각종 매뉴얼을 포함한 기술 자료와 직원들의 50년 정비 기술 및 이상 조치 노하우 등을 체계적으로 정리해 데이터베이스화한 후, 자연어 처리에 특화된 인공지능을 접목해 스마트 검색 솔루션을 개발했다. 이에 따라 이 시스템은 조치 방법을 단순히 나열하던 과거 수준에서 한 단계 나아가, 고장 이력 또는 타공장 유사 건과의 상

함수미 기자

2021-06-17 11:53