공정 예측진단, 예지보전 분야: Analyzer
공정·설비 제어로직 해석기반 AutoML 분석을 통한 이상징후 예측 (설비 예지보전)
- UXIM 플랫폼 기반한 제어특성을 해석한 공정 추이분석, 예측진단, 및 부품 수명관리
- x-AI와 AutoML기반한 Within-between Control Segment 신호분석
AS-IS
외부 관측데이터 분석
- · 외부의 관측데이터 분석: 기계학습 및 AI 제공
- · 제어구간별 특성을 분석하지 않음 (제어특성은 Black-Box)
- · 제어 구간내-구간간 특성변화와 신호 추이분석을 반영하지 못함
TO-BE
내부 동적 제어 특성 분석: X-AI와 AutoML 접근
- 내부 제어특성데이터
- 외부 데이터 활용
- 제어구역화
- · 내부의 전기 및 제어운영 특성과 관련 데이터 패턴 기계학습, AI 제공
- · 필요한 외부 관측 데이터를 선별적으로 활용 (비용감소/차별화 신호 추출가능)
- · 제어로직 해석과 제어 구간별 패턴분석에 따라 AutoML 차별화 방법제시
Control Segment Features Analysis
Cycle 특징 변화 추이 분석
Segment Adjacent Matrix
자동 학습분석과 X-AI 모델링
부품 수명관리 분야: UDM Insight
E-PLAN 표준 Part Database를 이용하여 X-AI와 AutoML기반의 도면정보를 이용한 부품수명예측 시스템 개발
주요적용처 : ㈜ 현대자동차, 동양피스톤
전동 실린더 이동시간 분석을 통한 설비진단
주요적용처 : ㈜ 동양피스톤
주조기 금형 온도의 구역화 패턴 분석을 통한 불량품 판정
주요적용처 : ㈜ 평화정공
사출기 성형 조건의 제어특성 분석을 통한 알람 예지보전
UDM Insight플랫폼
데이터수집, 전 처리, Feature Selection, AI 자동 모델링, AI 모델 Tunning을 쉽고 빠르게 제공하는 플랫폼
