인공지능 기반 예지 정비
수집되는 데이터를 기반으로 기준선 / 모델의 생성 및 운영사용자의 판단을 기반으로 업데이트를 수행하여 거짓 알람을 최소화하는 예지정비 프로세스와 솔루션을 제공합니다.
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수집되는 데이터를 기반으로 기준선 / 모델의 생성 및 운영사용자의 판단을 기반으로 업데이트를 수행하여 거짓 알람을 최소화하는 예지정비 프로세스와 솔루션을 제공합니다.
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유동적이지 않은 기준값에 따른 모니터링의 어려움 기존에 주로 활용하는 설비 상태 모니터링은 제조사에서 제공하는 보수적인 기준선을 토대로 알람을 해주었습니다.
변화하는 공정 조건에 따른 능동적인 설비상태 모니터링이 어려움
신규 설비의 적절한 기준선 판단이 어려움
공장 환경에 맞지 않는 기준선을 사용하여 불필요한 알람 발생
초기 설치 이후 수집된 일정 기간의 데이터를 활용하여 더욱 정확도 높은 관리 기준선을 추천 해 줍니다.
공장의 엔지니어가 정상적인 상태라고 판단하는 구간을 정하면, 이를 학습하여 해당 설비에 최적화된 모델의 생성 및 관리 기준으로 모니터링을 수행합니다.
환경의 변화에 따라서 최적의 모델도 변화합니다. 엔지니어의 정비 이력을 토대로 모델을 갱신하여 최적의 모델로 업데이트할 수 있도록 지원합니다.
모든 설비 신호를 단순 기준선으로 관리하는 경우 잦은 알람으로 인해서 활용도가 떨어지게 됩니다. 일시적인 현상으로 인해서 발생하는 알람의 경우 알람 발생이 되지 않도록 기능을 제공합니다.
알람에 대한 조치 수행 시 진성 / 가성 알람을 입력하도록 프로세스를 수립하여 모델의 정확도 측정 및 갱신을 위한 기초자료로 활용할 수 있도록 기능을 제공합니다.
