[슬기로운 인턴생활2] J-System(제이시스템)의 task

▶ 회사정보
: https://www.j-sys.co.kr/

스마트팩토리 | Jsystem | 제이시스템 | 안양시

 

---

'현업' + 'VISION' 업무

01. 현업 - Intouch를 이용한 자동화 관리

 

02. Vision - 예지보전 및 품질관리

생산용 기계의 경우는 보통 내부의 PLC(산업 현장에 자동제어 및 감시하기 위한 제어장치)에 의해 운용이 되고,
이 설비에서 데이터 추출을 위해서는 장비의 PLC에 이더넷 등을 연결하고 프로토콜을 연동해 직접 수집한다.
또한 장비에 대한 설비 예지 보전을 위해서는 진동 센서나 환경 센서를 추가해 데이터를 수집하기도 한다.

생산라인 상에서 품질 검사 및 생산량 집계를 위해서는 기존에는 사람이 수기로 진행해 왔지만,
근접 센서나 레이저 센서, 접점 스위치, 머신 비전 등을 이용해서, 품질 관리의 경우 로드 셀이나 광학 센서, 머신 비전 등의 다양한 센서와 기술을 이용하여 기계가 자동적으로 수집한다.
보통 시간에 따른 데이터를 반환하기 때문에 생산용 설비에서는 주로 시계열 데이터가 수집된다.

제조 공정에서 사용되는 인공지능 이상치 탐지 모델은 설비에서 수집되는 데이터를 실시간으로 분석한다. 

제어 장치에 저장된 데이터가 인공지능 모델로 바로 입력되게 프로그래밍 하거나, 제조 장치에 저장된 데이터를 컴퓨터와 통신할 수 있도록 하여 미리 만들어 놓은 정상 데이터의 특징을 기억하는 인공지능 모델의 입력으로 넣으면 인공지능 모델이 입력으로 들어온 데이터에 대한 분석을 시작한다.

즉, 해당 프로젝트의 최종 목표는 인공지능 모델이 저장하고 있는 정상 데이터와
현재 인공지능 모델이 받은 데이터의 특징이 얼마나 다른지 실시간으로 감시하여 예지보전과 품질관리를 하는 것.

나아가 설비가 고장나거나, 평소와 다른 데이터를 반환한 것을 인공지능 모델이 감지하고
해당 상황을 작업자에게 알리거나, 불량품 혹은 불량 데이터, 발생시간 등에 대해 로그 기록을 남겨놓는 것이 핵심이다.

(https://www.elancer.co.kr/blog/view?seq=131)

https://velog.io/@vvakki_/Anomaly-Detection%EC%9D%B4%EC%83%81%EC%B9%98-%ED%83%90%EC%A7%80%EB%9E%80

---

::Task::

01. 데이터 DB화 >> raw 데이터 정제 및 시각화

02. 이상치 판별 AI 모델 구현 (Anomaly Detection)

03. PLC와 연결하여 자동화 진행