제3세부 (배혜림): 제조업 데이터 분석을 활용한 설비 관리 및 운영 효율화 연구

세부 과제별 연구 내용

• 제조 장비 운용 데이터와 고장(정비) 이력 분석
• 제조 장비 데이터 분석을 위한 이상탐지 방법론 개발 및 검증
• 제조 장비의 Cycle 기반 분류 모델 개발 및 분류 결과 해석

단계별 연구계획

• 2단계(’22~’25)
  • 제조산업에서 다양하게 사용중인 공기압축기 데이터 수집 및 초기 데이터 분석을 수행하여 주요 데이터 패턴 및 이상탐지를 위한 모델 기초 연구 진행
  • 공기압축기의 작동상태(On/Off/On-to-off)에 따른 이상 탐지 모델 개발 및 데이터 분석
  • 딥러닝 기반의 Cycle 패턴 분류 및 학습 데이터 검증, 유효성 확인 연구 수행
• 3단계(’26~’27)
  • 기 개발된 연구 내용과 인공지능 기반의 PHM 기술을 결합하여 부품 교체 주기 예측 및 예방 정비 방안 제안