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프로젝트 주제
[개요]
스마트 제조 환경에서 IoT 센서를 활용한 실시간 데이터 수집 및 분석을 통해 예측 유지보수와 이상 감지를 수행하는 프로젝트입니다. 이를 통해 기계의 다운타임을 줄이고 운영 효율성을 최적화하는 것을 목표로 합니다.
[배경]
제조업에서 기계의 돌발적인 고장은 생산성 저하와 높은 유지보수 비용을 초래합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 IoT 센서를 활용한 실시간 모니터링과 머신러닝 기반 예측 유지보수 시스템이 필요합니다.
[주제]
- IoT 센서 데이터를 활용한 제조 기계의 상태 모니터링
- 예측 유지보수 모델 개발
- 이상 감지를 통한 운영 최적화
[설명]
본 프로젝트에서는 온도, 진동, 습도, 압력, 에너지 소비 등의 센서 데이터를 활용하여 기계 상태를 분석하고 예측 유지보수 모델을 구축합니다. 또한, 극단적인 센서 판독값을 기반으로 이상 감지 모델을 개발하여 공장 운영의 안정성을 향상시킵니다.
[데이터]
- 데이터 출처: 스마트 제조 IoT-클라우드 모니터링 데이터셋
- 주요 변수:
- 타임스탬프(1분 단위 기록)
- 기계 ID(50개 기계의 센서 데이터)
- 센서 데이터(온도, 진동, 습도, 압력, 에너지 소비)
- 기계 작동 상태(공회전, 실행, 실패)
- 유지보수 필요 여부(목표 변수)
프로젝트 목표
- 제조 기계의 실시간 모니터링 데이터 분석
- 예측 유지보수를 위한 머신러닝 모델 구축
- 이상 감지 시스템 개발을 통한 공장 운영 최적화
문제 정의
- 분석 및 시각화의 중점
- 제조 기계 상태를 분석하고 시각적으로 표현
- 센서 데이터의 이상 탐지
- 문제의 필요성 및 중요성
- 불필요한 유지보수를 줄이고 비용 절감
- 기계의 갑작스러운 고장을 방지하여 생산성 향상
데이터 활용 계획
- 데이터 출처
- 스마트 제조 IoT 센서 데이터셋
- 데이터 전처리 및 분석 계획
- 결측값 및 이상치 처리
- 시계열 데이터 분석
- 머신러닝 모델 학습 및 평가
- 대시보드 구성 계획
- 실시간 센서 데이터 시각화
- 기계 상태 모니터링 대시보드
- 유지보수 필요 기계 리스트 제공
예상 결과물 및 기대 효과
- 예상 결과물
- 예측 유지보수 모델 및 이상 감지 모델
- 센서 데이터 분석 리포트
- 실시간 모니터링 대시보드
- 대시보드 주요 구성
- 기계별 센서 데이터 모니터링
- 유지보수 필요 기계 알림 기능
- 기대 효과
- 제조 기계의 고장 예측 및 유지보수 비용 절감
- 실시간 데이터 분석을 통한 공장 운영 최적화
- 공정 신뢰성 향상 및 다운타임 감소