Base/설비진단10 Shaft alignment / 의미 / 목적 / 필요성 / 역할 안녕하세요 ! SPM Instrument Korea 입니다 😁 여러분은 하나의 설비에서 축(shaft) 이 가지는 의미에 대해 얼마큼 알고 계시나요 ? 또한 이러한 축의 정렬이 회전 기기에서 차지하는 영향력이 어느 정도인지 아시나요 ? 이전에 포스팅했던 SPM KOREA 측정 기술 (Shaft alignment) 참고하시면서, 2023.10.06 - [Industry News/산업 정보] - SPM KOREA 측정 기술 (Shaft alignment) SPM KOREA 측정 기술 (Shaft alignment) 안녕하세요 😁 SPM Instrument KOREA 입니다 ! 오늘 소개해 드릴 내용은 SPM의 측정 기술 Shaft alignment 입니다 :> 축 정렬의 목적은 과도한 진동과 설비 부품에 대.. 2024. 3. 22. Monitoring System on Ship / 선박 모니터링 시스템 적용 / 선박 설비 진단 안녕하세요 ! SPM Instrument Korea 입니다 😁 지난번에 진동 모니터링 시스템에 대하여 설명을 드렸습니다 ! 2024.03.06 - [Base/진동] - 진동 모니터링 시스템 / Vibration Monitoring System / 기계설비 진동의미 진동 모니터링 시스템 / Vibration Monitoring System / 기계설비 진동의미 안녕하세요 ! SPM Instrument Korea 입니다 😁 진동 그리고 진동 모니터링 시스템에 대하여 얼마나 알고 계신가요 ? 이번에 저희는 기계 설비 진단과 관련된 진동과 상태 감시에 대해 이야기를 나누어 spminstrumentkorea.tistory.com 이번에는 이러한 진동 모니터링 시스템의 다양한 적용 그 첫 번째 이야기를 드리려고 합.. 2024. 3. 13. AI 설비진단 데이터 분석 / 결함 예측 / AI 진단 장점 및 현실 안녕하세요 !SPM Instrument Korea 입니다 😊 지난주에 이어서 인공지능에 기반한 기계 설비 결함 진단 기술에 대해서 이야기하려고 합니다.인공지능을 활용하여 기계 설비의 이상을 진단하는 방법이 보편화되어 있다면 얼마나 좋을까요 ? 가동 중인 설비가 중단이 되었을 때의 손실은 그 규모가 어마어마합니다 😥 예를 들어, 평택의 반도체 공장에서 정전으로 인하여 30분 간 설비 가동이 중단이 되었을 때 500억의 매출 손해를 입었다고 합니다.또한 포스코의 포항 제철소에서 태풍으로 인하여 가동이 중단되었을 때 하루 500억의 손해가 입었다고 합니다. 이렇게 지속적으로 가동이 필요한 설비의 중단으로 인하여 기업과 공장에는 그 손해가 엄청나다고 합니다 ! 그렇기 때문에 기업과 공장에서는 설비에 대한 점.. 2024. 2. 28. AI 설비진단 / 인공지능 설비 유지보수 연구 / 동향 / 딥러닝 기술 적용 안녕하세요 ! SPM Instrument Korea 입니다 😊 AI를 통한 산업체 설비의 고장진단에 대하여 얼마나 알고 계시나요 ? 산업 현장에 AI 설비진단이 적극적으로 도입이 되면 이점이 많이 발생할 수 있기 때문에 오랜 기간 그에 대한 연구가 진행되어 오고 있답니다 🔍 그러면 인공지능을 활용한 설비 진단에 대하여 알아보도록 하겠습니다. AI 설비 진단 등장 각 산업의 제조 공장 내에서 설비의 결함 및 고장의 발생은 치명적인 결과를 야기할 수 있습니다 :( 그렇기 때문에 우리는 설비 고장을 사전에 예지하고, 결함에 대한 피해를 최소화할 수 있도록 지속적인 모니터링이 요구됩니다. 이전에도 말씀드린 것처럼, 각 설비의 이상은 순식간에 발생하는 것이 아닙니다 ! 열, 소음이나 진동 등으로 설비에 이상이 생.. 2024. 2. 23. 인공지능 & 머신러닝 & 딥러닝 / 의미와 배경 / 적용 / 차이점 비교 안녕하세요 !SPM Instrument Korea 입니다 😁 지난번에 인공지능에 관한 주제에 대하여 소개드렸었는데요,이번에는 인공지능하면 함께 이야기할 수 있는 머신러닝과 딥러닝에 대해 이야기하려고 합니다 :) 인공지능 & 머신러닝 & 딥러닝인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝의 상관관계를 표시하려고 하면 '인공지능>머신러닝>딥러닝' 으로 표현할 수 있습니다. 위의 포함관계를 보면 알 수 있듯이, 모든 딥러닝은 머신러닝이지만 모든 머신러닝이 딥러닝은 아닙니다 ! 머신러닝 의미와 배경머신러닝은 Machine Learining 즉 기계학습이라고 부르기도 합니다. 머신러닝이란 '인공지능의 한 분야로 데이터, 경험을 기반으로 학습하여 성능향상을 기대할 수 있는 시스템을 구축하는데 초점이 맞춰진 기술'을 의미합니다.. 2024. 2. 20. 이전 1 2 다음
