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미쓰비시전기, AI 기반 상태전이모델(CBM) 자동 생성 기술 개발
마이사트(Maisart) CBM 자동생성 알고리즘 다이어그램

[IT비즈뉴스 최태우 기자] 인공지능(AI)으로 제조시스템에 탑재된 센서 데이터의 동작을 실시간 분석·재처리하면서 상태전이모델(CBM)을 자동으로 생성하는 기술이 개발됐다. 그간 예측유지기술로 일정한 사용시간을 근거로 활용돼 왔던 시간기준보전(TBM) 대비 상황에 근거한 실시간 예측이 가능해질 것으로 보인다.

미쓰비시전기가 8일(미국시간) 자체 AI 플랫폼인 ‘마이사트(Maisart)’를 활용한 센서 데이터의 이상유무를 탐지하는 장치진단기술을 개발했다고 밝혔다. 제조시스템에 탑재된 센서 데이터를 기반으로 장치의 동작을 실시간 수집·분석하면서 CBM(Condition Based Maintenance)을 자동으로 생성하고 감지조건 또한 실시간 변경·적용할 수 있는 기술이다.

사용시간과 일정에 따른 TBM(Time Based Maintenance)을 근간으로 하는 예측유지기술을 활용해왔으나 현재 장치의 컨디션에 따른 실시간 예측모델을 활용할 수 있어 높은 수준의 예측이 가능하다는 게 사측 설명이다.

미쓰비시전기는 CBM 자동생성 기능에는 2개 핵심 기술이 탑재됐다고 설명했다. 동작의 조합을 실행하는 시스템, 동작의 변화를 조작하는 시스템 모두 엔지니어가 상태유무의 이상을 판단하는 조건을 따로 설정해야 했으나 이를 AI로 구현했다는 게 핵심이다.

먼저 현재 작동하고 있는 시스템 내 센서 데이터의 변화를 AI로 학습시키고, 비슷한 데이터 파형을 그룹화해 이를 기반으로 시계열 데이터를 도출한다. 여기에는 머신러닝(ML)으로 학습한 데이터와 일반 통계처리기술이 함께 사용된다. 

이를 통해 그룹화된 파형 데이터의 신뢰도를 높였고, 이를 기반으로 현 상황을 정확히 분석한 CBM 자동생성을 통해 동작의 이상유무 판단 조건도 AI가 자동으로 설정하는 구조다. AI가 이상유무 조건을 자동으로 설정하면서 인력에 의한 오류발생도 줄어들고 작업효율성 또한 높아질 것으로 기대할 수 있다는 설명이다.

사측은 해당 기술을 자체 공장설비에 선행 적용한 바 85% 수준의 예측도를 제공했던 기존비 10% 높아진 95%의 예측도를 기록했다고 설명했다. 사내 각 사업부 내 현재 추진하고 있는 프로젝트에도 순차적으로 도입하면서 기술 고도화를 추진한다는 계획이다.

최태우 기자  taewoo@itbiznews.com

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