전체기사 Quick View 기사제보 편집 : 2018.9.21 금 12:56
현대자동차, 전기공학
> 뉴스 > 국제
     
日 NEC·住友중기, AI 통한 고장모드 조기 진단
산업기계 부품 손상 초기 대응 가능
2018년 01월 10일 (수) 박영식 elenews@chol.com

일본 NEC와 스미토모중기공업은 인공지능을 활용한 실증실험을 실시하고 플라스틱 사출성형기의 출력 데이터를 이용해 고장 예후를 검출하는데 성공했다. 양사는 실험결과를 기반으로 제품의 합격판정 및 운전조건·설정의 자동 조정 등에서도 AI 활용에 연계할 방침이다.

이번 실증실험에서는 사출성형기에 표준적으로 탑재돼 있는 센서군의 시계열 데이터를 활용해 부품이 정상인 경우와 손상을 입은 경우의 데이터의 차이 검출이 가능하도록 검증 체계를 갖추고 있다.

NEC의 인공지능 기술인 ‘RAPID 기계학습’을 활용해 정상적 데이터와 손상된 경우의 데이터의 시계열 데이터를 분석했다. 그 결과 1500 여개 의 데이터 세트를 20분 정도로 학습하고 데이터 한 세트 당 0.4초 이내에 데이터를 정확하게 판별할 수 있음을 확인했다.

박영식의 다른기사 보기  
ⓒ 전기공업신문(http://www.elenews.co.kr) 무단전재 및 재배포금지 | 저작권문의  

     
전체기사의견(0)  
      자동등록방지용 코드를 입력하세요!   
 
   * 200자까지 쓰실 수 있습니다. (현재 0 byte/최대 400byte)
   * 욕설등 인신공격성 글은 삭제 합니다. [운영원칙]
전체기사의견(0)
한전KDN, ‘노사 공동 인권경영 선
전력수급 전문가 컨퍼런스 개최
KERI, 전고체전지 기술적 난제 해
한전KPS, ‘한국품질만족지수’ 부동
드라마 같은 우루과이 청년의 ‘코리안
한수원, ‘행복에너지 1호 판매장’
국내 최고발전소의 무한질주
원산회의, ‘인간과 로봇’ 주제 조찬
동서발전, 추석 명절 맞아 소외계층에
동서발전, 국제 에너지 협력 워크숍
신문사소개 기사제보 광고문의 제휴문의 불편신고 개인정보 보호정책 청소년보호정책 이메일 무답수집 거부
청소년보호책임자 : 박영식
우)07316 서울 영등포구 도신로 225-1 정일빌딩 3층ㆍTEL)02-846-2530ㆍFAX)02-846-2532
Copyright 2007 전기공업. All Rights Reserved. mail to webmaster@elenews.co.kr