에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 1월 9, 2024 | 인사이트 리포트
2024년 예측 유지보수(예지보전) 기술 트렌드 3 – 이상 탐지(Anomaly Detection) 등 예지보전 방법으로는 (1)간접 고장 예측, (2)이상 탐지, (3)잔존 수명 예측 등 크게 3가지가 있습니다. IoT Analytics 분석에 따르면, 최근 이상 탐지에 대한 연구가 증가하고 있는 것으로 나타났습니다.[1] 이번 아티클에서는 각 접근 방식의 상세 개념과 연구 예시, 이점 및 한계를 소개합니다. 1. 간접 고장 예측(Indirect...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 1월 8, 2024 | 인사이트 리포트
스마트팩토리 예측 유지보수(예지보전)란 무엇이고, 어떤 이점이 있나요? 예측 유지보수(예지보전)란 무엇인가요? 예측 유지보수(예지보전, Predictive Maintenance)란, 고장을 방지하기 위해 기계 설비를 체계적으로 점검하고 유지보수하는 일종의 사전 예방적 접근 방식입니다. AI, 사물인터넷, 빅데이터 분석 기술을 활용해 모든 설비 데이터로부터 의미 있는 정보를 산출합니다. 결함을 인지하고 문제의 원인, 고장 시점, 남은 수명 등을 예측합니다. 그리고 실제 고장이...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 12월 28, 2023 | 이차전지, 예지보전
‘1종 오류’ 찾아내는 딥러닝 모델로 ‘과검’ 발생률 감소 이상탐지(Anomaly Detection) 딥러닝 모델을 활용해 검사 이미지 전체 영역을 학습합니다. 실제 생산품의 결함이 아닌, 그 밖의 다른 문제로 인한 과검(1종 오류) 사례일 확률을 추론합니다. Challenge ‘미검’ 0%를 달성하기 위해 검사 기준을 너무 민감하게 설정한 경우, ‘과검(1종 오류)’이 많아짐 과검을 적발하기 위한 무작위 샘플링...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 12월 28, 2023 | 이차전지, 품질관리
이상탐지(Anomaly Detection) 딥러닝 모델을 활용해 정상 데이터만으로 검사 자동화 도입 Challenge 파우치형 배터리는 표면 형상의 자유도가 높아 불량의 형태를 특정하기 어려움. 이 때문에 기존 룰 베이스 검사는 물론, 분류나 분할 같은 딥러닝 모델 기반의 결함 검사도 활용하기 어려움 글로벌 진출시 한국과 동일한 숙련 검사 노동자를 구하기 어려워 검사 자동화 도입 요구됨 Approach LISA의 2단계 접근법 (1)...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 12월 22, 2023 | 이차전지, 예지보전
데이터 품질 지표(DQI) 딥러닝 모델로 ‘데이터 드리프트’ 모니터링 및 예지보전 수행 아하랩스의 Data CAMP 솔루션과 검사 이미지의 퀄리티를 분석하는 딥러닝 모델을 활용하면, 카메라와 노후 조명 문제로 이미지를 잘못 촬영해 품질 검사에 실패하는 경우를 미연에 방지할 수 있습니다. Challenge 항상 일정한 광학 이미지가 촬영돼야 모델을 제대로 학습시키고 양/불량 판정 정확도를 높일 수 있음 그러나 카메라 각도가 바뀌거나 조명이...
