과기정통부 주관 ‘NPU(신경망처리장치)기반 시계열 빅데이터 AI 통합 SW패키지 개발’ 과제에 대한 연구 개발 결과
공정 및 진동 데이터 동시 추출 및 상호 분석을 통해 더욱 정확한 고장 예측 가능
스마트팩토리 예지보전 솔루션 전문기업 퓨처메인(대표이사 이선휘)이 최근 공정 데이터 및 진동 데이터를 이용한 설비 고장 예측 시스템에 관한 2건의 특허를 출원했다.
퓨처메인이 출원한 특허 기술은 ‘공정 데이터 및 진동 데이터를 이용한 설비 고장 예측 방법 및 시스템’에 대한 개발과 ‘공정 데이터 및 진동 데이터를 이용하여 설비의 고장원인 및 공정이상을 도출하는 방법 및 시스템’ 총 두 건이다. 퓨처메인은 해당 특허를 각각 지난 해 12월 28일과 올 해 2월 20일에 각각 출원했다.
이번 발명은 설비에 설치된 진동 센서 및 PLC와 같은 다양한 공정 데이터 수집 시스템으로부터 진동 데이터와 공정 데이터를 복수로 수집, 학습된 인공 신경망 기반의 예측 모델에 입력하여 시계열에 따른 예측 진동 데이터를 도출하고 다변 데이터 학습을 통해 예측된 진동 데이터를 분석하여 고장 예측 시점까지 소요되는 시간과 고장의 원인 및 공정 이상을 도출해내는 시스템에 대한 것이다.
진동 데이터 뿐만 아니라 설비 운전 데이터, 공정 데이터, 기존 관리하던 설비 관리 정보를 학습을 통해 설비 이상과 공정 이상을 동시에 도출, 각 임계 수치에 대한 고장 예측 시점을 결정하고 해당 시점까지의 시간을 계산하여 사용자에게 제공함으로써 설비 고장을 예측하고 사전에 조치를 취할 수 있도록 해준다.
기존 설비 고장 예측 기술은 진동 데이터와 공정 데이터를 각각의 데이터 유형을 분석하고 이를 통해 고장을 예측하는 방법에 중점을 두었다면 이번 발명에서는 진동 데이터와 공정 데이터를 함께 고려하여 예측 모델을 개발하고 이를 이용하여 고장을 예측하는 방법과 시스템을 제안함으로써 두 데이터 간의 상호 작용을 고려하여 더 정확한 예측이 가능하다. 본 발명은 과학기술정보통신부가 지원한 ‘차세대 지능형 반도체 기술 개발(설계)’연구 사업으로 수행된 연구 결과다. (과제명: ‘NPU기반 시계열 빅데이터의 인공지능 처리 통합 SW 패키지 개발/ 과제고유번호: RS-2023-00230485)
퓨처메인 이선휘 대표이사는 “이번 연구는 공정 데이터에 파라미터를 적용하여 설비의 고장 원인을 도출하거나 또는 학습된 검출 모델을 활용하여 설비의 고장 원인을 예측함으로써 설비의 정확한 고장 예측과 공정 이상 감지가 가능하다는 점에서 중요성을 갖는다”며, “본 연구가 설비 관리 및 고장예측분야에서 혁신적인 발전을 이끌어 내는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 말했다.
퓨처메인이 개발한 제조 AI 설비 예지보전 솔루션은 설비 상태를 실시간으로 모니터링하여 고장이 발생하기 전 초기의 결함 상태일 때부터 자동으로 진단해주는 솔루션이다. 고장의 원인과 이를 해결할 수 있는 대처 방안까지 제공하여 공장에 전문 인공지능 전문가나 설비진단 전문가가 없어도 내부의 인력만으로 전문적으로 설비를 최적으로 운영할 수 있도록 도움을 준다. 퓨처메인은 37년 간의 설비 진단 및 진동·소음 분석 컨설팅 노하우를 바탕으로 인공지능과 융합한 스마트한 솔루션으로 분석 전문가가 없이도 빠르게 설비에 발생한 고장의 자동 진단이 가능해, 제조 기업의 디지털 전환을 위한 필수 솔루션으로 자리 잡았다. 현재 퓨처메인은 2차 전지 제조공정, 발전소, 조선, 화학 플랜트, 오일·가스 등 플랜트 분야를 비롯해 다양한 국내·외 제조 기업에 설비 예지보전 솔루션을 공급하고 있다.