센서 및 IoT 장치
센서는 예측 정비의 핵심입니다. 온도, 진동, 압력, 습도, 작동 시간, 거리 등 다양한 매개변수에 대한 실시간 데이터를 수집합니다. IoT 장치는 이러한 데이터를 중앙 분석 시스템으로 원활하게 전송합니다.
센서 유형:
진동 센서: 모터, 펌프 및 기타 회전 장비의 진동을 모니터링하는 데 사용됩니다. 진동 패턴의 변화는 정렬 불량이나 불균형과 같은 기계적 문제를 나타내는 경우가 많습니다.
열 센서: 기계의 온도 변화를 측정합니다. 과열은 베어링 고장이나 윤활 문제를 나타내는 경우가 많습니다.
음향 센서: 기계에서 발생하는 음파를 포착합니다. 음향 패턴의 변화는 균열이나 누출과 같은 결함을 나타낼 수 있습니다.
광학 센서: 빛 패턴을 모니터링하고 표면 결함, 정렬 문제 및 기타 시각적 이상을 감지하는 데 사용됩니다.
데이터 수집 및 저장
센서에서 수집된 방대한 양의 데이터는 구조화된 형식으로 저장되어야 합니다. 클라우드 스토리지 솔루션은 이러한 목적을 위해 자주 사용되며, 확장성과 접근성을 제공합니다.
SSI SCHAEFER는 엣지 장치를 사용하여 제어 레벨의 실시간 데이터에 접근한 후, 이를 전산화된 유지보수 관리 시스템인 WAMAS 유지보수 센터로 전송합니다.
데이터 강화:
전처리: 센서에서 수집된 원시 데이터는 필터링, 정규화, 변환 등의 전처리 단계를 거쳐 강화됩니다. 이를 통해 분석 및 머신러닝 모델에 더욱 적합한 데이터가 됩니다.
실시간 처리: 실시간 데이터 처리가 가능한 시스템은 즉각적인 인사이트를 제공하여 시의적절한 개입을 가능하게 합니다.
고급 분석 및 머신 러닝
수집된 데이터는 고급 알고리즘과 머신 러닝 모델을 사용하여 분석됩니다. 이러한 기술은 잠재적인 장비 고장을 나타내는 패턴과 상관관계를 파악할 수 있습니다.
SSI SCHAEFER에서는 WAMAS 유지보수 센터를 통해 제공되는 개별 유지보수 내역 외에도 글로벌 장비 데이터를 활용합니다. 이를 바탕으로 이상 징후와 같은 비정상적인 동작을 감지할 수 있습니다.
알고리즘의 역할:
선형 회귀: 과거 데이터를 기반으로 수치 값을 예측하는 데 사용됩니다.
결정 트리: 분류 작업 및 오류 패턴 식별에 사용됩니다.
신경망: 딥러닝 작업에 효과적이며, 특히 복잡한 패턴과 이상 징후를 인식하는 데 유용합니다.
이상 징후 탐지: 정상 작동 매개변수와의 편차를 식별하여 잠재적 문제를 감지하도록 특별히 설계된 알고리즘입니다.
머신 러닝 모델:
지도 학습: 레이블이 지정된 과거 데이터를 기반으로 모델을 학습하여 미래 결과를 예측하는 방식입니다.
강화 학습: 모델은 시행착오를 거치며 과거의 결정을 바탕으로 학습하여 예측 성능을 개선합니다.
비지도 학습: 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 숨겨진 패턴을 식별하여 이상 탐지 및 클러스터링에 유용합니다.
사용자 인터페이스 및 대시보드
데이터 분석을 통해 생성된 인사이트는 사용자 친화적인 대시보드에 표시됩니다. 이러한 인터페이스를 통해 유지보수 팀은 장비 상태를 모니터링하고 잠재적 문제에 대한 알림을 실시간으로 받을 수 있습니다.
시각화 도구: 대시보드는 그래프, 히트맵, 추세선 등 다양한 시각화 도구를 활용하여 데이터를 직관적으로 보여줍니다.
실시간 알림: 즉각적인 알림을 통해 잠재적 문제에 신속하게 대응하고 다운타임을 최소화할 수 있습니다.
