제조 생산 현장에서 관리 시스템까지 빠른 인공지능 기반 시스템 구축

건전성 예측 기반 모델과 제조분야 의사 결정과 같은 새로운 첨단 분야에 인공지능 활용이 점차 증가되고 있습니다. 하지만 플랜트 모델링, 이에 대한 예측 모델 개발, 시스템에 반영, 모델의 공유 및 배포의 경우 아래 문제를 포함한 많은 복잡한 문제들이 있습니다.

• 고장 데이터는 쉽게 얻을 수 없습니다. 하지만 물리 기반 시뮬레이션을 이용해 가상의 상황에 대한 인위적인 데이터를 확보할 수 있습니다.
• 다수의 센서에서 수집한 고주파 성분 데이터의 경우 동기화 작업을 위해서 스트림 데이터 처리 시스템 구성이 어려워 지게 됩니다.

이번 세션에서는 MATLAB^®과 Simulink^®, Apache™ Kafka^®, Microsoft^® Azure^®를 이용해 위에서 언급한 어려운 점을 해결하는지 소개해 드립니다. 먼저 실제와 근사한 엔지니어링 물리 모델과 데이터 기반 머신 러닝 모델을 개발하는 방법에 대해 소개해 드립니다. 작성하신 모델을 곧바로 신뢰할수 있는 클라우드 시스템 개발을 위해, Apache Kafka를 이용하여 데이터를 수집, 관리하도록 합니다. 대략 3주 이내의 빠른 개발과정을 통해 프로토타이핑에서 전문화된 지능형 시스템 개발 구축에 이르는 일련의 과정에 대해 소개합니다.