에 의해서 webmaster | 10월 7, 2024 | 인사이트 리포트
제조 시계열 데이터(Time series Data)는 왜 중요할까? Chloe Woo | Content Strategist Toggle 1. 실시간 모니터링 및 성능 최적화(Condition Monitoring and Performance Optimization)2. 예측 유지보수(Predictive Maintenance)3. 에너지 소비 최적화(Energy Consumption Optimization)4. 품질 관리(Quality Control)5. 생산 계획 및...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 7월 4, 2024 | Predictive Maintenance
A successful case of reducing ‘false-positives’ by applying a deep learning model to detect ‘type 1 errors’ Challenge If the test standard is set too sensitively to achieve 0% ‘false-negative’, ‘false-positive (type 1 error)’ increases. Inefficiency due to...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 7월 3, 2024 | Predictive Maintenance
Success case of monitoring ‘data drift’ and performing predictive maintenance with a data quality index (DQI) model Challenge Consistent optical images must be taken at all times to properly train the model and increase the accuracy of quality...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 7월 3, 2024 | Predictive Maintenance
Configuring an AI model pipeline to detect robotic grasping anomalies in real time Challenge Robot drops battery, causing downtime Difficulty utilizing existing machine learning solutions due to ‘class imbalance’ problem Difficulty treating footage...
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...
