요꼬가와전기, 플랜트 설비품질 예측 감지 도구 출시

요꼬가와전기(Yokogawa Electric)가 프로세스 플랜트의 설비 및 품질 예측 감지 도구를 출시한다. OpreX™ Data Acquisition 제품군에 추가된 이 제품은 SMARTDAC+™ 페이퍼리스 레코더 및 데이터 로거용 설비 및 품질 이상 예측 감지 시스템을 구축하기 위한 인공지능(AI) 기반 도구다.

이 솔루션은 AI 전문가가 아닌 사용자도 제조 현장을 위한 자체 설비와 품질 이상 예측 탐지 시스템 구축이 가능하다. 플랜트 및 기타 시설의 설비 결함 및 품질 저하를 조기에 식별하여 생산 효율성을 향상시킬 수 있는 것이다.

레코더 및 데이터 로거는 모든 산업 분야의 생산 및 개발 현장에서 전압, 전류, 온도, 유량, 압력 및 기타 변수에 대한 데이터를 수집, 표시 및 기록하는 데 사용된다. 요고가와는 플랜트 설비 및 제품 품질의 문제를 예측하고 원인을 분석 및 식별하는 데 도움이 되는 머신 러닝과 같은 데이터 컨설팅 서비스 및 기술을 고객에게 제공하고 있다.

최근 몇 년 동안 플랜트의 생산 효율성을 개선하기 위한 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있다. 그러나 AI를 적용하려면 데이터 사이언스와 같은 전문 분야에서 상당한 전문성이 필요하다.

요꼬가와전기에서는 “이러한 요구를 해결하기 위해 업계에서 일반적으로 사용되는 레코더 및 데이터 로거를 위한 사용하기 쉬운 AI 기반 소프트웨어 애플리케이션인 설비/품질 예측 감지 도구를 개발했다. 이 도구를 사용하기 위해 전문 AI 전문 지식이나 컨설팅이 필요없다.”고 설명했다.

이솔루션은 생산 설비 및 제품 품질 저하의 측정 및 정량화를 통해 철강, 전력, 화학, 펄프 및 제지, 식품, 의약품, 수처리 및 폐수 처리, 전자 제품과 같은 광범위한 산업의 생산 현장을 비롯해, 가전, 자동차, 반도체, 신에너지 개발 부서, 대학 및 공공부문의 연구기관에서 활발한 활용이 기대된다.

주요 특징은 다음과 같다.

1. 전문지식 없이도 기존의 기록 데이터를 기반으로 AI로 예측 탐지 모델 생성
   기계 학습, 알고리즘 등에 대한 지식이 있는 AI 전문가나 컨설턴트에 의존할 필요 없이 과거 데이터를 소프트웨어로 불러와 정상 또는 비정상으로 플래그 지정한 후 예측 탐지 모델을 생성할 수 있다. 뿐만 아니라 요꼬가와(Yokogawa)는 물론 타사 제품을 통해 기록된 데이터를 사용할 수 있으며, 사전에 시뮬레이션을 실행하여 AI가 어떻게 데이터를 액세스하는지 확인할 수 있다.
2. 예측 검출 모델을 사용하여 설비 및 품질 예측 검출 시스템을 쉽게 구축
   이 소프트웨어를 사용하면 생성된 예측 탐지 모델을 현장의 SMARTDAC+로 불러와 설비 및 품질 이상 예측 탐지 시스템을 구축할 수 있다. 설비의 노후화 정도는 상태 지표를 통해 고장이 발생하기 전에 확인할 수 있다. 이러한 상태 지표를 통해 작업자는 설비의 유지 관리가 필요할 때 경보 알람이나 전자 메일을 통해 알 수 있으므로 생산 활동에 영향을 줄 수 있는 예기치 않은 고장의 가능성을 최소화할 수 있다.
3. 클라우드 및 오프라인 버전에서 모두 사용 가능
   설비/품질 예측 탐지 도구는 클라우드 버전과 오프라인 버전에서 모두에서 사용할 수 있다. 설비 및 품질 이상 예측 탐지 시스템은 위 두가지 버전 중 하나를 사용하여 구축할 수 있다. 클라우드 버전은 더 쉽게 사용할 수 있으며 PC에 별도 설치가 필요하지 않다. 현재, 클라우드 버전은 유럽, 미국, 영국, 캐나다, 일본에서만 사용이 가능하다.