고장예지 설비진단 솔루션(PRECOG)
SAM GUARD 4.0까지의 기능은
플랜트내 모든 설비의 센서 500~100,000개의 히스토리컬 데이터를 1년간 축적되어 있다면 머신러닝으로 기계학습하여 데이터 상호간의
연관성을 분석하여 여러개의 기준 패턴 모델 Baseline Model을 만듭니다. 기계학습의 문제점인 과거 데이터를 기반으로 데이터간의
상관 관계 영향도를 모델링하지만 실제 설비에서는 연계가 없을 수 있는 오류를 해결하기 위해 플랜트 표준 작동 모델을 만듭니다.
플랜트 표준 작동 모델 Plant Behavior Model은 공정 엔니지어와 데이터 과학자가 협업하여 P&ID, HMI 화면, Function Block Diagram 등을
활용하여 플랜트내 모든 설비간의 연관성, 설비내 장치간, 부품간의 연관성, 센서가 어느설비의 장치내 부품에 연결도(PBS), PI, PID 등
제어 기능도 등을 Precognize Studio Tool을 사용하여 소재가 들어가서 제품이 생산될때 까지 모든 과정의 Process 연결도를 2주간에
작성하여 인공지능 컴퓨터에 Digital Twin으로 동일한 기능을 수행하도록 학습시킵니다.
온라인으로 Machine Learning Engine에 Baseline Model과 Graph Analysis Engine에 Plant Behavior Model 등 2개의 모델이 탑재됩니다.
주요기능은 500~100,000개의 센싱 데이터가 1분 주기로 실적이 수신되면 Baseline Model에서 기준값과 다른 이상값을 탐지해내면 Plant Behavior
Model에서 설비 상호간 장치상호간, 공정 전후간의 연계성을 분석하여 근본원인으로 일으킨 센서를 찾아 점수화작업을 합니다.
경고 발행은 Plant Behavior Model에서 이상값에 점수화를 하면서 예지 모델에서 축적된 점수의 추이를 보면서 급격하게 점수가 증가하는
현상이 발생하면 그때 공정 이상 혹은 돌발 고장을 예측하고 점검하도록 엔지니어에게 경고를 발생합니다.
SAM GUARD 5.0의 추가 기능은
1. 경고를 발생할때 RCA Root Cause Analysis 기능이 추가되어 경고의 근본원인을 공정 엔지니어에게 제공합니다.
2. 품질은 완성품이 생산될떄 품질을 측정하는데 생산 중간에 측정할 수 없어 불량품을 생산하여 막대한 손실을 볼 수 있는 것을
해결하기 위해 가상 품질센서를 인공지능으로 개발하여 공정 중간에 가상 품질 센서를 이용하여 생산중인 제품의 품질이 불량 제품을 생산하고
있다는 것을 경고하고 운전자가 선행 제어를 수행하도록 하는 기능입니다.
본 제품은 공정 전체의 설비 상태와 공정 이상 상태를 모니터링 및 분석 판단하여 경고를 발생하면 엔지니어는 현재 상태를 조사하여
조치를 취하도록 하는 솔루션입니다.
첨부를 참고하여 주시고 정유, 석유화학, 철강, 시멘트, 제지, 발전소 등 연속 및 배치 연속 산업에 제품에 적용가능 합니다.
본 제품을 세계적으로 특허된 제품으로 2018년도에 세계 경제 포럼에서 기술 개척자상을 받은 독보적인 기술입니다.
더불어 인더스트리 4.0에서는 모든 객체가 연결되고 자동화되어 운용되므로 설비나 공정에 사소한 문제가 발생하더라도
커다란 금전적 손실과 인명피해로 이어질 수 있으며 그 영향은 공급사슬 전체로 파급될 수 있다. 따라서 고장을 사전
예방하고 무결점을 구현할 수 있도록 공정의 전 단계에서 센서데이터를 기반으로 이상 징후를 조기에 진단하고 선제
적으로 대응하는 것은 스마트 공장이 갖춰야 할 핵심기능 중 하나입니다.
상태기반정비 혹은 예지정비는 설비의 고장진단 문제를 다루기 위해 도입되어 왔으며 그 절차는 데이터획득 및
처리, 진단, 고장예지, 의사결정지원 등으로 구성된다. 여기서 고장예지(Prognostics)는 "an estimation of time to
failure and risk for one or more existing and future failure mode"라고 ISO 13381-1에서 정의한 바와 같이
잔여수명의 추정을 골자로 하고 있습니다.
학계와 현업을 포함한 다양한 영역에서 고장예지는 건전성 관리를 포함한 개념인 Prognostics and Health Management (PHM)이라는
이름으로 널리 통용되고 있습니다.
보통 고장이란 결함 또는 열화가 허용한계를 벗어난 사건으로 정의됩니다. 즉 결함이 존재하더라도 허용범위 내에
있다면 설비가 목적기능을 수행하는 데 지장이 없다고 보고 별다른 조치를 취하지 않습니다. 다만 품질 저하로 인한
어느 정도의 손실은 감수해야 합니다. 따라서 허용범위 내에 있는 열화수준을 모니터링하고 그 한계에 도달하기 전에
적절한 정비를 수행하고 성능수준을 복원시킴으로써 스마트공장을 최적으로 운영할 수 있습니다.
제조, 에너지, 물류, 인프라 등 여러 분야에서 비즈니스 패러다임의 전환을 위해 IoT 기반의
PHM이 핵심적인 역할을 할 것으로 조망하고 있습니다. 이제는 제품-서비스 융합 즉 제품 단독이 아니라 예방정비를
포함한 보증서비스까지 함께 판매함으로써 새로운 비즈니스 기회를 모색해야 하는 데, IoT 기술은 그 토대를 제공하며
PHM 기술은 수익을 높일 수 있는 수단이 됩니다.
여기에 공장내 가동중인 설비의 상태를 실시간으로 파악하여 돌발 고장을 사전에 예지하는 솔루션을 소개합니다.
PRECOG 제공 서비스
- 기계학습과 플랜트 지식을 결합한 독창적이고 진보된 기술
- 일주일에 3~4건의 정확한 고장 발생 예지 경보
- 2 주간에 예지 시스템을 구축
- 명확한 ROI
당신의 플랜트 고장을 예지하십시오
돌발 고장을 예지하는 머신러닝 솔루션 PRECOG
생산 현장의 모든 설비의 작동 상태 및 생산 제품의 품질 등을 모든 측정하는 데이터를 주기적으로 수집 저장한 데이터를 활용하여
기계 학습하여 기준 모델을 만들고, 운전/설비 전문가가 작성한 머신 모델을 기반으로 돌발 고장을 실시간으로 예지하는
솔루션을 제공합니다.
기타 가장 Hot한 FAQ는 http://smartmnf.com/s01/s02-1.php 참고 하시기 바랍니다.
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