KCI등재
인공지능을 이용한 스마트팩토리의 고장 진단 시스템 설계 및 개발 = Design and Development of Fault Diagnosis System for Smart Factory Using Artificial Intelligence
저자
배재환 (동명대학교)
발행기관
학술지명
차세대컨버전스정보서비스기술논문지(Journal of Next-generation Convergence Information Services Technology)
권호사항
발행연도
2024
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
11-18(8쪽)
DOI식별코드
제공처
최근 국내에서는 공장 자동화 시스템을 외부 네트워크와 연결하여 제어하고, 생산 장치로부터 생산되는 데이터를 생산 및 관리에 재이용하려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 공장 자동화 시스템의 각 장치들을 네트워크로 연결하려는 시도는 사물인터넷(INTERNET OF THINGS)에 대한 관심의 증대와, 기술의 보편화에 따라 산업용 IoT(INDUSTRIAL IoT) 형태로 이용하려는 노력이 이루어지고 있다. 이러한 산업용 IoT는 단순히 공장의 생산 설비만을 네트워크화 하여 자동화 하는데 그치지 않고 공장 시스템의 세부적인 부분들까지 IoT에 참여시킴으로써, 자동제어, 각종관리가 이루어지도록 함과 아울러, 내외부의 다양한 데이터를 공장 운영에 이용하여 운영 효율을 크게 향상시키는 것이 가능하다. 특히, IoT를 적용하게 됨으로써 다양한 프로토콜의 다양한 장치를 시스템에 참여시킬 수 있게 되어 과거에 이용한 자동화 시스템에 비해 진보된 시스템의 구성이 가능하다. 이번 연구 논문에서 해결하고자 하는 기술적 과제는, 별도의 센서들을 사용하지 않고도 스마트 팩토리를 구성하는 장비들의 고장 예후를 검출할 수 있는 인공지능을 이용한 스마트 팩토리의 고장 진단 시스템을 설계 개발 하고자 한다.
더보기Recently, attempts have been made actively in Korea to control factory automation systems by connecting them to external networks and to reuse data produced from production devices for production and management. Attempts to connect each device of this factory automation system to a network are being made to use it in the form of industrial IoT (INDUSTRIAL IoT) as interest in the Internet of Things (INTERNET OF THINGS) increases and the technology becomes more common. This industrial IoT does not just network and automate only factory production facilities, but also involves even detailed parts of the factory system in IoT, enabling automatic control and various management, as well as using various internal and external data for factory operation. It is possible to greatly improve operational efficiency. In particular, by applying IoT, various devices with various protocols can participate in the system, making it possible to configure an advanced system compared to the automation system used in the past. The technical challenge to be solved in this research paper is to design and develop a smart factory failure diagnosis system using artificial intelligence that can detect the failure prognosis of the equipment that makes up the smart factory without using separate sensors.
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