사업화 유망기술

[스마트물류] 에너지 빅데이터 기반 생산설비 이상진단 서버 기술

에너지 빅데이터 기반 생산설비 이상진단 서버 기술

에너지 빅데이터 기반 생산설비 이상진단 서버 기술

보유기관 : 한국전자통신연구원

기술완성도

TRL01

기초 이론/
실험

  • 연구과제 탐색 및 기회 발굴 단계
TRL02

실용 목적의 아이디어/
특허 등 개념 정립

  • 실용 목적의 아이디어, 특허 등 개념 정립
TRL03

연구실 규모의
성능 검증

  • 연구실/실험실 규모의 환경에서 기본 성능이 검증될 수 있는 단계
  • 개발하려는 시스템/부품의 기본 설계도면을 확보하는 단계
  • 모델링/설계기술 확보
TRL04

연구실 규모의
부품/시스템 성능평가

  • 연구실 규모의 부품/시스템 성능 평가가 완료된 단계
  • 실용화를 위한 핵심요소기술 확보
TRL05

시제품 제작/
성능평가

  • 개발한 부품/시스템의 시작품(Prototype) 제작 및 성능 평가
  • 경제성(생산성)을 고려하지 않고, 우수한 시작품을 1개~수개 미만으로 개발
TRL06

Pilot 단계 시작품
성능 평가

  • 경제성(생산성)을 고려한, 파일로트 규모의 시작품 제작 및 평가
  • 시작품 성능평가
TRL07

Pilot 단계 시작품
신뢰성 평가

  • 시작품의 신뢰성 평가
  • 실제 환경(수요기업)에서 성능 검증이 이루어지는 단계
TRL08

시작품 인증/
표준화

  • 일부 시제품의 인증 및 인허가 취득 단계
    - 조선 기자재의 경우 선급기관 인증, 의약품의 경우 식약청의 품목 허가 등
TRL09

사업화

  • 본격적인 양산 및 사업화 단계

기술개요

에너지 빅데이터 기반 생산설비 이상진단 서버 기술
- 공작기계의 가동조건, 전류, 센서 데이터 수집/전송/저장
- 에너지 데이터 수집/전송/저장
- 데이터 분석 위한 시각화, 전문가 레이블링 인터페이스
- 머신러닝 기반 공작기계 이상탐지, 전력이상패턴 분류
- 능동학습 기반 전문가 레이블링 요청, 추가 데이터 확보, 성능 고도화

기술특징

ㅇ 데이터 수집 : 실시간 시계열 데이터 수집, 표준기반 데이터 모델링, 시계열 데이터베이스 연계
ㅇ 이상진단 머신러닝 모델 (제조이상 판별) : 특징추출, LSTM, DNN 모델 기반, 정상, 가공작업조건변경, 공구치핑, 공구파손, 채터 판별
ㅇ 이상진단 머신러닝 모델 (전력품질이상 판별) : 특징추출, LSTM, DNN 모델 기반, 정상, 과도전류, 정전, 전압강하, 전압상승, 파형왜곡, 전압변동, 주파수변동 판별
ㅇ 사용자인터페이스 : 웹기반 데이터분석 위한 시각화, 레이블링 툴, 마이크로서비스 구조
ㅇ 능동학습 모델 : 능동전이학습 기술 기반 레이블 필요 데이터 선별 및 추가학습

활용분야

ㅇ 스마트팩토리 솔루션 및 제조설비 공장에 적용하여, 제조설비 수명을 연장하고, 생산수율을 향상시킬 수 있을 것으로 기대
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