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스마트플랜트의 실현, ‘예지보전 기술’을 위한 시계열 DB 활용


Overview

마크베이스는 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 기반으로 발전소 진동 기반 설비 결함 자동 진단 점검 시스템을 위한 데이터 관리 솔루션을 개발했습니다. IoT 시계열 DB 수집·분석·진단을 통해 설비의 상태와 고장을 사전에 예방하기 위해서 입니다.

스마트팩토리의 핵심인 설비 예지보전은 최근 PHM(Prognostics and Health Management)이라는 보다 큰 의미의 용어로 불리고 있으며, 설비 이상에 대한 사전 진단 및 설비, 부품 등의 수명을 예측해 최적의 설비상태를 유지하는 것을 뜻합니다.

이를 통해 품질 향상과 납기를 준수하게 되어 경쟁력을 강화하고, 빅데이터 분석(AI, 통계)을 토대로 객관적인 근거를 바탕으로 공장의 다운타임을 줄이는 동시에 실질적인 비용 손실을 감소시키는 효과를 가져옵니다.


특히 설비 진단은 완성품에 대한 품질관리와는 달리 가동 중인 설비를 해체하는 등의 방법을 사용하긴 어렵습니다. 그렇기 때문에 설비 결함의 원인이나 환경 요소들을 조합하여 보유하고 있는 설비 그대로 센서를 설치하여 이상징후를 진단할 수 있습니다.

이상징후 진단은 통상적으로 정보 수집, 이상 탐지, 상태 진단, 고장 예측 등의 네 단계를 거칩니다. 예지보전을 잘하기 위해서는 단순히 특정 영역뿐 아니라, 데이터의 발생 시점부터 데이터가 분석되는 시점까지의 데이터 고속도로가 필요합니다. AIoT 관점에서 예지보전 기술의 핵심은 AI에 있다기보다는 얼마나 데이터를 효율적으로 처리하느냐에 있기 때문입니다.



마크베이스 적용 효과
 

설비에 이상징후가 발생하면 신속하게 설비의 결함을 자동으로 진단해 주고 대처 방안까지 제시할 수 있는 제품 내 마크베이스는 임베딩 되어 있습니다. 

해당 설비 수명 및 결함 예측 솔루션은 설비 내 DB 가 자동 구축되어 있으며, 실시간으로 상태 모니터링을 합니다. 상태 모니터링이 가능한 것은 각 진동 센서나 PLC로부터 오는 데이터를 빠르게 입력하고 조회할 수 있는 시계열 DB가 탑재되어 있기 때문입니다. 

이 기종의 다양한 설비로부터 나오는 데이터는 DAQ (Data Acquisition Server) 를 통해 설비의 결함을 실시간으로 분석할 수 있는 솔루션으로 전달됩니다.

이 데이터를 처리하는 고속 DB 엔진이 바로 마크베이스 시계열 DB입니다. 특히, 고성능의 데이터 처리를 목적으로 하기 때문에 컴파일 언어인 C를 기반으로 개발되었고, 전통적인 데이터베이스 엔진의 구조와는 차별되는 새로운 아키텍처로 설계되어 초당 수만에서 수 십만 건의 데이터를 빠르게 입력받아 솔루션 내 분석의 즉시성을 실현합니다. 



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