에 의해서 webmaster | 10월 7, 2024 | 인사이트 리포트
제조 시계열 데이터(Time series Data)는 왜 중요할까? Chloe Woo | Content Strategist 제조업에서 시계열 데이터를 효과적으로 활용하면 생산 효율을 높이고, 품질을 향상시키며, 비용을 절감하는 등 제조 과정 전반에서 큰 가치를 창출할 수 있습니다. 아래는 제조업에서 시계열 데이터를 활용하는 주요 사례입니다. 1편: 시계열 데이터 개념 먼저 읽기 2편: 머신러닝/딥러닝 기법으로 제조 시계열 데이터 분석하기 1. 실시간 모니터링 및 성능...
에 의해서 webmaster | 10월 7, 2024 | 인사이트 리포트
복잡한 제조 시계열 데이터, 통계분석+딥러닝으로 더 정확하게 Chloe Woo | Content Strategist Contents Toggle 1. 통계분석 기법2. 제조업에서 통계분석 기법의 한계 및 AI 활용의 이점(1) 빅데이터/실시간 처리(2) 고차원/비선형 패턴 분석3. 다양한 AI 기법 시계열 데이터 (1)편 제조 시계열 데이터의 특성>>먼저 읽어보기 시계열 데이터 분석은 과거부터 다양한 산업에서 중요한 역할을 해왔으며, 이를 위해 전통적인 통계분석...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 5월 29, 2024 | 예지보전
진동 센서 데이터로 설비 이상탐지(모터 예지보전)를 수행한 사례 Challenge 기존에는 발전 설비 모터에 진동 센서를 부착해놓고 룰 기반으로 검사를 진행함 진동의 등락 외에는 각 진동 요소가 결과적으로 모터 고장에 미치는 영향을 알 수 없으므로, 진동의 양이 일정 수준 이상으로 높아지면 무조건 설비를 멈추고 점검하느라 발전 효율이 떨어짐 SPC(통계적 공정 관리) 방법도 있지만, 설비 데이터가 종종 정규분포를 따르지 않을 때 정확도가 떨어진다는 한계가 있음...
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...
