예정된 MATLAB 및 Simulink 웨비나

MATLAB을 활용한 고장진단 및 건전성 예측관리 시스템 개발

개요

기기의 고장 발생시기를 예측하고 상태에 따라 유지 보수를 수행하는 시스템 개발이 주목을 받고 있습니다. 하지만, 실제 개발에 있어서는 데이터 수집과 머신러닝의 활용 등 극복해야 할 과제가 적지 않습니다. 특히 고장의 징후를 나타내는 특징의 선정에는 많은 시행 착오가 요구되며, 기기에 대한 깊은 이해가 필수적입니다.

본 웨비나에서는 고장 예측에 자주 사용되는 시계열 데이터의 특징 추출, 고장 데이터를 활용한 머신 러닝 기법, 기계의 잔존 수명(Remaining Useful Life)을 예측하는 어플리케이션 개발 및 배포 방법 등을 소개합니다.

기기의 고장 발생시기를 예측하고 상태에 따라 유지 보수를 수행하는 시스템 개발이 주목을 받고 있습니다. 하지만, 실제 개발에 있어서는 데이터 수집과 머신러닝의 활용 극복해야 과제가 적지 않습니다. 특히 고장의 징후를 나타내는 특징의 선정에는 많은 시행 착오가 요구되며, 기기에 대한 깊은 이해가 필수적입니다.

웨비나에서는 고장 예측에 자주 사용되는 시계열 데이터의 특징 추출, 고장 데이터를 활용한 머신 러닝 기법, 기계의 잔존 수명(Remaining Useful Life) 예측하는 어플리케이션 개발 배포 방법 등을 소개합니다.

하이라이트

생산 기술을 위한 장애 예측 · 예방 정비 (Predictive Maintenance)

  • GUI를 활용한 고장의 징후를 나타내는 데이터 특징 선정 방법
  • 머신 러닝을 활용한 고장 진단 어플리케이션 개발
  • 고장 요인을 이용하여 잔존 수명(Remaining Useful Life) 예측 모델 작성
  • 예측 모델 및 시스템의 배포

발표자 소개

송완빈 대리는 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야로 석사학위 취득 후, MathWorks에서 데이터 분석, 영상처리 및 머신러닝/딥러닝 관련하여 Application Engineer로 재직하고 있습니다

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