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Smart Factory

공장 내 모든 기기를 연결하여,
생산관련 실시간 정보로 공정 최적화를 제공합니다.

설비예지보전
관리시스템 (air-CMS)
Condition Monitoring System

현재 사람에 의한 설비고장 분석과 이상을 판정하는 예측기술을 KAIST와 산학
프로젝트를 통해 사람 의존도를 줄일 수 있는 지능형 센서모듈과 AI알고리즘으로
개발하여 고장 예지 신기술을 확보하고, 추진하는 시스템입니다.

한국네트웍스, (구)엠프론티어, Hankook Networks – 설비 예지보전 관리시스템, air-CMS, 과거 단순 자동화 기술, 4차 산업혁명 기술 적용 미래기술

구성

한국네트웍스, (구)엠프론티어, Hankook Networks – 설비 예지보전 관리시스템, air-CMS, Sensor node, Gateway, Server, Applications

특징

  • 지능형 센서, 클라우드, 빅데이터, AI(알고리즘, 머신러닝 등 활용), 보안 기술 적용
  • 각종 그래프 시각화로 인지하기 쉬움
  • 통합 Dashboard 형태로 정보를 제공하여 언제든지 즉시 대응 가능
  • 주요 관심 설비에 대한 별도 관리 및 추적 체계적 지원
  • 진동 분석을 위한 신호처리(FFT, Trend, RMS, Envelope 등)
  • KAIST와 알고리즘 공동 개발
한국네트웍스, (구)엠프론티어, Hankook Networks – 설비 예지보전 관리시스템, air-CMS, 지능형 센서, 클라우드, 빅데이터 보안 기술 적용

도입효과

한국네트웍스, (구)엠프론티어, Hankook Networks – 설비 예지보전 관리시스템, air-CMS, 도입효과
  • 다중 센서간 상관관계 분석을 통한 정확도 향상

    ex) 부품 고장일(2018.07.09) 기존 시스템 감지(2018.07.03) → air-CMS 시스템 감지(2018.06.12) : H사 시범도입 결과 기존대비 15일 조기탐지 확인

  • 데이터 기반(빅데이터, 머신러닝) 고장 자동 예측

    ex) 이상여부 사람판단 → AI판단 : Test결과 96.2 정확도

  • 조기감지를 통한 비용 절감(Cost to Repair)
  • 유연하고 확장성 있는 Data 처리
    • Processing data at edges
    • Data처리 속도 향상
    • 유의미한 Data판별 및 별도 수집(Faultcase Library 화)

핵심기술

다변량 관리도 알고리즘

다변량 관리도 알고리즘(MEWMA, MCUSUM) 적용, 그룹화된 센서간의 관리 통계량을 통한 조기감지(다중센서간 상관관계 분석)

한국네트웍스, (구)엠프론티어, Hankook Networks – 설비 예지보전 관리시스템, air-CMS, 핵심기술, 다변도 관리도 알고리즘

데이터기반 고장 이상 탐지 알고리즘

센서데이터의 정보로 동적 수치 인공지능 예측 (진동 시계열) 모델로 데이터고장 자동 예측을 통한 정확도 향상

한국네트웍스, (구)엠프론티어, Hankook Networks – 설비 예지보전 관리시스템, air-CMS, 핵심기술, 데이터기반 고장 이상 탐지 알고리즘
상담 문의
담당자구지회
koojihoi@hankooktech.com
070 - 7500 - 4585010 - 8809 - 8350