예측 유지보수

 

건전성 예측관리를 위한 MATLAB 및 Simulink

엔지니어들은 MATLAB® 및 Simulink®를 사용하여 기업용 IT 및 OT 시스템에 대한 상태 모니터링과 건전성 예측관리 소프트웨어를 개발하고 배포합니다.

  • 내장형 인터페이스와 REST, MQTT, OPC UA 등의 프로토콜을 이용하여 클라우드 저장소, 관계형 데이터베이스, 비관계형 데이터베이스에 있는 스트리밍 데이터와 아카이브 데이터에 액세스합니다.
  • 신호처리 앱과 통계 기법을 활용하여 데이터에 전처리 작업을 수행하고 특징을 추출함으로써 장비 상태를 모니터링합니다.
  • 머신 러닝 모델을 구축하여 고장요인을 추출하고 고장 수명(time-to-failure)과 잔여 수명(RUL)을 예측합니다.
  • C/C++, Python, HDL, PLC, GPU , .NET 또는 Java® 기반 소프트웨어 구성요소를 자동으로 생성하여, 임베디드 시스템, 에지(edge)디바이스, 클라우드 등 현재 운영 중인 시스템에 알고리즘과 모델을 배포합니다.

"MATLAB은 이전에는 판독 불가능했던 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환할 수 있는 기능을 제공했으며, 다수의 트럭 및 지역별 데이터에 필터링 및 스펙트럼 분석을 자동화하고 머신 러닝 기법을 실시간으로 적용하여 유지정비를 수행할 최적의 시기를 예측할 수 있게 되었습니다.”

Celestion사, 앤드류 하퍼
상태 모니터링 알고리즘과 건전성 예측관리 알고리즘 설계 및 테스트
Learn how to source enough data and failure data, and how to get started with the predictive maintenance workflow.
건전성 예측관리 개념과 워크플 로에 관해 자세히 알아보기.

데이터가 있는 곳이라면 어디에나 액세스합니다.

장비에서 나온 데이터는 구조화되어 있거나 그렇지 않을 수 있고, 로컬 파일이나 AWS® S3, Azure® Blob과 같은 클라우드, 데이터베이스, 데이터 기록 등 다수의 소스에 있을 수 있습니다. 데이터가 어디에 있더라도 MATLAB을 이용하면 얻을 수 있습니다. 고장 데이터가 충분하지 않다면, 보유하고 있는 기계 장비의 Simulink 모델에서 고장 시나리오를 가정하고 시스템 고장 다이내믹스를 모델링하여 생성할 수 있습니다.

정리와 탐색을 통해 데이터를 단순화합니다.

수집된 데이터는 대부분 비정형 데이터입니다.  MATLAB을 이용하면 데이터에 전처리작업을 수행하고  복잡성을 줄이며, 특징을 추출할 수 있습니다.

  • 다양한 속도로 샘플링된 데이터를 정렬하고 누락된 값이나 이상값을 탐색할 수 있습니다.
  • 고급 신호처리 기법을 활용하여 잡음을 제거하고 데이터를 필터링하며, 일시적인 신호나 변화하는 신호를 분석할 수 있습니다.
  • 통계적 방법이나 특징 추출 및 선택과 같은 첨단 기법을 활용하여 데이터세트를 단순화하고 예측 모델의 오버피팅을 줄임으로써 데이터 기반 모델의 최적화를 수행하실 수 있습니다.

머신 러닝을 이용하여 고장을 탐지하고 예측합니다.

분류, 회귀, 시계열 모델링 기법을 활용하여, 고장의 근본 원인을 식별하고 고장 주기를 예측합니다.

  • 가장 주요한 변수를 쉬운 사용자 환경에서 탐색하고 선택하여 잔여 수명(RUL)을 예측하거나 고장 상태 를 분류합니다.
  • 내장 함수를 이용하여 다수의 예측 모델을 학습, 비교, 검증합니다.
  • 신뢰도 구간을 계산하고 표시함으로써 예측의 불확실성을 정량화합니다.

시스템 구축 시스템에 알고리즘을 배포합니다.

임베디드 디바이스와 기업용 IT/OT 시스템에서 MATLAB 알고리즘을 구현함으로써 응답 시간을 단축하고 데이터 송신량을 줄이며, 현장 작업자가 즉시 활용할 수 있는 결과를 산출합니다.

  • MATLAB과 Simulink를 사용하여 타겟 에셋(target asset)과 에지(edge)디바이스 대상으로 C/C++ 코드를 자동으로 생성함으로써 수작업 코딩을 없앱니다.
  • 시스템 구축 서버를 이용하여 대단위 클라우드에서 MATLAB  분석 환경을   확장하고 Spotfire, PI Server 등의 플랫폼과 통합하실 수 있습니다.