Smart Factory
스마트 팩토리
세계 전역에서 기술 개발이 절정으로 이르고 있는 분위기 입니다. 그래서 많은 국가들이 다른 국가들과의 기술 경쟁에서 승리하기 위해 연구나 교육에 많은 투자를 하고 있는 상황입니다. 특히 4차 산업 혁명으로 제조 경쟁력을 강화하기 위해서 스마트 공장의 신기술이 크게 부각되고 있는데 최근 제조업 분야에서는 저 출산으로 인한 노동력 감소, 현장의 위험성으로 인해 안정 경영의 필요성이 증대되고 있습니다.
현재 설비 관리 시스템의 문제점
설비 가동중단
손실
정보 데이터
구축 시스템의
부재
초기대처
어려움
정보 데이터
구축 시스템의
부재
진단 전문가
외주와 내부
인력 활용도 하락
비용 손실 발생
프로세스
이 문제들을 해결 할 적합한 방안이 바로 스마트 팩토리 입니다.
IIoT & ICT
현재, IIoT & ICT 그리고 센서 기술 등 첨단기술의 진보로 공장이 스스로 생산, 공정통제 및 위험감지, 설비와 공정의 문제를 발견하고, 스스로 진단을 내려 대응방안을 알려주는 완벽한 스마트 팩토리 (Smart Factory)로 전환되고 있습니다.
공장에서 IIoT & ICT 기술은 설비와 공정 최적화를 위한 데이터 수집을 가능하게 하는 중요하고 필수적인 기술입니다.
데이터 정밀 분석 후, 설비와 공정의 상태, 예측, 예지 보전 가능
문제가 발생할시 설비 관리자 또는 담당자에게 알려 신속한 대처 가능
설비와 공정 데이터 수집
IIoT & ICT 센서 설치
빅 데이터
일반적인 데이터베이스로 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과한 대규모의 데이터를 말하며, 다양한 형태의 데이터를 수집, 분석, 처리, 저장, 표현이 가능한 데이터를
말합니다.
빅 데이터 활용에 따른 실질적 가치를 판단하여 검증을 요구하는 것이 증대되고 있으며 모바일이나 IoT 등 신규 Biz/Service Model을 창출하면서 직업에 대한 풍부한 지식 및 경험을 핵심으로 대두되고 있습니다.
신속하고 안전한 설비
모니터링 및 결함을 진단
이상 징후가 발생할 시 결함을
자동으로 진단하고 대책까지 제시
30년 넘게 쌓아온 노하우로 수집된 데이터
(오류탐지, 공정 최적화 분석, 사고 사전 대응 등)
통해 필요와 목적에 맞게 분류
인공지능
인공지능의 사전적인 의미로는 인간이나 지성을 갖춘 존재 또는 시스템에 의해 만들어진 인공 지능을 의미합니다.
인공지능은 소프트웨어이기 때문에 그 자체로 존재하는 것이 아니라 컴퓨터과학의 다른 분야와 직, 간접적으로 많은 관련을 맺고 있습니다. 특히 현대에는 로봇(robot), 데이터 분석(data analysis), 자동차 등 다양한 분야에 인공지능 기술요소를 도입하여 그 분야의 문제 해결에 활용하려는 시도가 이루어지고 있어 모두의 관심이 주목하고 있는 분야입니다.
설비 결함 자동 진단 알고리즘 기술 중
인간의 능력을 가진 뉴로모픽 기술을 적용
복잡하고 다양한 결함의 유형을 분류하고 최적의 진단 결과를 도출
각 단계 별 가중치를 설정하여 조합의 강도에 따라 결함을 분류할 수 있는 파라미터 설정
&
기존 설치되어 있는 모니터링 시스템에 센서를
추가함으로 설비의 결함 정보를 신뢰성 있게 수집