공장 전체의 모든 설비의 상태를 예측
프로세스 산업에서는 전후 설비와 관련 모든 센서, 제어 시스템 에 서로 연결되어 있고, 언제, 어디서, 어떠한 고장, 폭발, 품질불 량, 가스누출 등 사고가 발생할 것인가 아무도 알 수 없습니다. 그 러나 인공지능 두뇌는 공장의 입구에 재료, 원료가 투입, 생산, 제 품이 출하될 때까지 모든 것을 모니터링하여 사전에 발생한 문제 를 예측 인공지능 두뇌는 물질 문제, 회전 및 정적 장비의 고장, 작동 모드 의 편차 및 프로세스 오동작 등 모든 것을 사전에 탐지하고 예방
하루에 수백 개가 아닌 최대 5개의 경고
기존의 시스템은 수백 개의 잘못된 경고를 분서, 조치하느라 시 간을 낭비하지 마십시오. 하루에 수백 개의 이상 현상 대신 하루 에 최대 5개의 실행 가능한 경고를 발생하면, 왜 경고를 발생 했 는지 최종적으로 의사결정하고 신속하게 조치하세요.
돌발 고장 없는 예지 정비 체계
1주일에서 24시간 전에 생산 중인 설비의 고장이 발생할 것이라 고 사전에 탐지하여 담당자에서 경고를 발생 돌발 고장을 제로화 하여 계획 정비와 사전 예방 정비체계로 생 산 중단에 의한 기회손실 비용과 정비 비용을 절감
사람의 경험지식은 매우 중요
생산 공정의 모든 설비는 서로 다르기 때문에 다양한 접근 방법 으로 공정, 품질, 설비를 사전에 예측. 10년 이상 된 베터랑 작업자의 경험적 지식과 제조 Raw Data를 활용한 빅 데이터 기반의 머신 러닝 AI가 결합하여 공장 전체를 종합 예측 모니터링하는 솔루션
솔루션을 공장에 적용하는데 2주 소요
생산 공장에 1분주기로 측정된 모든 Raw Data가 축적되어 있기 때문에 기존의 컴퓨터 시스템에 솔루션을 설치하고, 공정 전문가 가 생산 공정 전체의 표준 작동 모델을 만들어 비지도학습을 하 면, 바로 가동하여 예측 모니터링함.
AI는 분석, 판단 예측, 사람은 신속 조치
인공지능 두뇌는 공장 전체의 이상 상태를 사전에 대상설비, 위 치를 정확하게 분석, 판단하여 예측 경고를 발생하고, 작업자는 통계적 전문 지식이 없더라도 경고의 근본원인을 찾아 조치하는 모습으로 변화
