[LG Aimers 교육] Module.1 품질과 신뢰성 -Part6. ICT기반 예지보전

고장 후 교체비용 > 예지보전 비용

특히 큰 인명피해가 예지되는 시스템에서 예지보전이 중요함 (원전사고, 항공기 사고 등)

보전방식분류

- 예방보전

     - 시간기준보전 TBM : 수리주기를 정하고 무조건 수리 (과잉보전, 잔존수명 손실비용이 높음)

     - 상태기반보전 CBM : 미리 정한 열화 기준에 달하면 수리

- 사후보전 

점검하지 않고 장비고장 후 수리

수명이 다할 때까지 사용가능하므로 보전비와 수리비가 저렴함

 

예지보전

고장발생 시점을 사전에 예측하고 고장 직전에 유지보수실시하여 비용 및 인력 최소화

스마트 공장에서 스마트 품질경영의 가장 주요한 기술

IoT를 통한 지능형 모니터링을 통해 선행적으로 유지보수 실시

 

상태기반보전 프로세스

1. 신호 전처리 : 잡음 제거

- 퓨리에 변환 : 선형변환

- 웨이블릿 변환  : 신호 데이터를 다른 주파수 성분으로 분해하고 각 스케일에 해당하는 해상도 성분을 파악하도록하는 비선형 변환

2. 특징추출

- 허스트 지수 

웨이블릿 변환 실시 후 웨이블릿 계수의 분산에 대해 회귀분석을 실시하여 허스트지수를 추정

특정구간에서 신호데이터의 특징을 대표하며 고장진단을 위한 기초데이터로 활용

다차원 데이터로부터 차원을 축소하고 특성을 추출

- 주성분 분석 PCA

주성분이라 불리는 새로운 변수로 변환함, 잡음데이터에 강건

3. 이상진단 및 예측

다변량관리도 : hotelling의 T2관리도

신호데이터로부터 추정된 통계량이 관리상한선을 초과할 경우 이상이 발생하였다고 판단.

예) 이상신호분류 및 예측을 위해 사용하는 머신러닝 기법인 인공신경망이나 서포트 벡터머신 등

인공신경망 : 뛰어난 일반화 능력 및 병렬처리로 현실적인 문제에서 우수한 성능을 보임

서포트 벡터머신 : 일반화오류를 최소화

4. 최적의사결정시스템 구축

언제 어떻게 수리하는 것이 최적인지 결정하는 의사결정 알고리즘의 개발이 필요

가용도를 최대화하거나 보전비용을 최소화하는 최적의 방안을 도출 가능