[에너지산업신문]

퓨처메인이 공정 데이터 및 진동 데이터를 이용한 설비 고장 예측 시스템에 관한 2건의 특허를 출원했다고 28일 밝혔다.

퓨처메인의 특허출원 기술은 ‘공정 데이터 및 진동 데이터를 이용한 설비 고장 예측 방법 및 시스템’과 ‘공정 데이터 및 진동 데이터를 이용하여 설비의 고장원인 및 공정이상을 도출하는 방법 및 시스템’ 두 건이다. 퓨처메인은 지난 해 12월 28일과 올해 2월 20일에 각각의 특허를 출원했다.

이번 발명은 진동 데이터와 공정 데이터를 함께 고려해 예측 모델을 개발하고 이를 이용해 고장을 예측할 수 있다. 두 데이터 간 상호 작용을 고려해 예측 정확성을 높였다. 과학기술정보통신부가 지원한 ‘차세대 지능형 반도체 기술 개발(설계)’ 연구 사업 과제인 ‘NPU기반 시계열 빅데이터의 인공지능 처리 통합 SW 패키지 개발(과제고유번호: RS-2023-00230485)’의 결과물이다. 종전의 고장 예측 기술은 진동 데이터와 공정 데이터를 각각의 데이터 유형을 분석하고 이를 통해 고장을 예측했다.

이번에 발명된 고장 예측 기술은 먼저 설비에 설치된 진동 센서 및 프로그램가능논리제어장치(PLC) 등 다양한 공정 데이터 수집 시스템에서 진동 데이터와 공정 데이터를 복수로 수집해 학습된 인공 신경망 기반 예측 모델에 입력한다. 시계열에 따른 예측 진동 데이터를 도출하고 다변 데이터 학습을 통해 분석해 고장 예측 소요 시간과 고장 원인 및 공정 이상 현상을 도출한다.

진동 데이터, 설비 운전 데이터, 공정 데이터, 기존 관리 설비 정보를 학습해 설비 이상과 공정 이상을 동시에 도출할 수 있다. 각 임계 수치로 고장 예측 시점을 결정하고 해당 시점까지 시간을 계산해 사용자에게 제공하면 설비 고장을 예측하고 사전 조치를 취할 수 있다.

퓨처메인은 이차 전지 공장, 발전소, 조선, 화학, 오일·가스 플랜트 등 국내외 제조 기업에 설비 예지보전 솔루션을 공급 중이다. 퓨처메인이 개발한 제조 AI 설비 예지보전 솔루션은 설비를 실시간 모니터링해 고장 발생 전 초기 결함부터 자동 진단하고, 고장 원인과 해결 및 대처 방안을 제공한다. 인공지능 및 설비진단 전문가를 따로 초빙하지 않고도 내부 인력이 설비를 최적화해 운영하도록 돕는다.

이선휘 퓨처메인 대표이사는 “이번 연구는 공정 데이터에 파라미터를 적용해 설비 고장 원인을 도출하거나 학습된 검출 모델을 활용해 설비 고장 원인을 예측해 정확도를 높였다”며 “설비 관리 및 고장 예측 분야에서 혁신적 발전을 이끌 것”이라고 말했다.

퓨처메인이 공정 데이터 및 진동 데이터를 이용한 설비 고장 예측 시스템에 관한 2건의 특허를 출원했다. (c)퓨처메인

에너지산업신문 최웅 knews7@eitimes.kr 최웅의 기사 더보기

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