최근설비를 계획하는데 있어서는 설계에서 건설 운용, 갱신에 이르기까지 라이프사이클코스트, 미니멈의 관점에서 시스템토틀로서 검토되는 일이 많다. 그러한 의미에서 설비의 보전기술을 중요한 역할을 담당한다. 일반적으로 보전의 종류는 사후, 예방, 예지()의 각 보전에, 또 보전의 방식으로는 시간기준보전과 상태기준보전으로 대별할 수가 있다. 설비가 복잡하고 고도화되어가고 있는 가운데 경비효율, 가동율, 신뢰도 등 토틀 시스템 효율의 향상을 도모하기 위해 상태기준에 의한 예지보전이 요구되는 경향에 있다. 또 온라인으로 리어얼타임인 설비진단기술의 진전이 이를 가능케 해가고 있다. 여기서는 음행분석에 의한 설비진단에 대해 자가발전장치의 음향진단을 예로 하여 기술키로 한다.
최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측 보전(또는 예지보전) 기술을 중심으로 하는 사고 예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경년적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다. 이글에서는 변압기, 차단기, 단로기, 전력용 콘덴서, 피뢰기 등 수배전설비 진단 및 보수점검에 대해서 설명하고자 한다.
전기설비를 운전, 관리하는 전기기술자는 설비가 안전한지 항상 마음을 쓰게 될 것이다. 전기설비를 장기간 안전하게 사용하는 것을 바람직한 일이지만 최근 그런 경향이 강해져, 과거에 시행했던 사후보전을 넘어서 예지보전의 요망이 점차 높아가고 있다. 이와 같은 전기설비의 예지보전을 목표로 고장진단기술에 관한 근본적인 고찰과 그 응용기술을 전기기술자에게 제공, 활용토록 하기 위하여 그 내용을 연재한다.
Smart factory, a critical part of digital transformation, enables data-driven decision making using monitoring, analysis and prediction. Predictive maintenance is a key element of smart factory and the need is increasing. The purpose of this study is to analyze the degradation characteristics of a galvanizing kettle for the steel plating process and to predict the remaining useful life(RUL) for predictive maintenance. Correlation analysis, multiple regression, principal component regression were used for analyzing factors of the process. To identify the trend of degradation, a proposed rolling window was used. It was observed the degradation trend was dependent on environmental temperature as well as production factors. It is expected that the proposed method in this study will be an example to identify the trend of degradation of the facility and enable more consistent predictive maintenance.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.385-388
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2005
최근 소프트웨어의 비약적인 발전은 사람들의 일상생활에서부터 복잡한 산업현장까지 점점 더 많은 영향을 주고 있다. 특히, 기업들의 이익과 밀접하게 관련된 생산 산업 현장에서 다양한 보전활동 중에서 예지보전은 설비에 대한 전문적 지식을 요구하기 때문에 기업의 입장에서 전문가 인력을 보유하고 있어야 하는 부담을 가지고 있다. 설비의 보전을 위해 전문가들이 행하던 분석 및 해결의 과정을 컴퓨터를 이용하여 처리하는 전문가시스템은 전문가 인력을 대체할 중요한 수단으로 생각되고 있다. 이에, 본 논문에서는 이러한 문제점에 대한 해결책으로 설비진단 전문가 인력을 대체할 수 있는 결정트리를 이용한 예지보전 전문가 시스템을 제안하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.172-174
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2021
In the existing industry, maintenance was carried out in the form of preventive maintenance such as occurrence of unnecessary idle time due to limited monitoring and maintenance. However, with the advent of the Fourth Industrial Revolution, real-time monitoring is possible in many industries including mining, manufacturing, oil and gas, and commercial agriculture, and it is desired to minimize idle time due to maintenance. In particular, there is a growing interest in predictive maintenance that can reduce costs and maximize operational efficiency by predicting and maintaining a failure before equipment and equipment fail. In this study, we look at the predictive maintenance technology that can verify the abnormal condition of the equipment of the smart factory in advance and monitor the abnormal condition in real time.
최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측보전 기술을 중심으로 하는 사고예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경녕적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다.
Web-based predictive maintenance (PM) utilizes Virtual Device Network (VDN). VDN inevitably the implementation of Distributed Monitoring and Control Networks (DMCN). In general, one needs to integrate fieldbus protocol and TCP/IP to realize DMCN over IP network or internet, which can be viewed as Virtual Device Network (VDN). Interoperability between devices and equipments is essential to enhance the quality and the performance of predictive maintenance (PM). This paper investigates the transmission characteristics of VDN and suggests a basic framework for web-based PM using DMCN over IP network.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.644-646
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2023
스마트팩토리는 협동 로봇과 같은 프로그래머블한 설비의 유기적인 협업을 통해 최적화된 공정을 수행한다. 따라서 수집되는 센서 데이터의 특징과 환경 조건의 복잡도가 높아, 예지보전을 위한 AI 소프트웨어의 개발 시 요구사항 기반의 체계적인 개발 및 검증이 필수적이다. 본 논문에서는 AI 소프트웨어의 요구사항을 사용자와 시스템 관점에서 정의하고, AI 모델 개발 프로세스와 스마트팩토리 예지보전 측면에서 분석한다. 도출된 요구사항을 CNN 기반의 협동 로봇 기어 마모 예측 모델의 개발에 적용하여 데이터 관리와 모델 신뢰성 관점의 요구사항을 분석 및 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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