시계열 데이터 / 측정 항목 / 센서 종류

안녕하세요 !

SPM Instrument Korea 입니다 😁

 

산업 현장에서 설비를 관리하기 위해 다양한 데이터를 볼 수 있습니다.

현장의 담당자들은 이러한 데이터를 통하여 설비의 상태를 분석할 수 있게 됩니다.

 

이러한 시계열 데이터는 시간에 따라 변할 수 있는 설비의 상태, 성능, 이상 징후 등을 분석하도록 도와주며, 다양한 이점이 있습니다 !

 

오늘은 이러한 시계열 데이터에 대해 알아보도록 하겠습니다 :)

 

시계열 데이터

먼저 시계열 데이터란 무엇일까요 ?

 

시계열 데이터는 '시간에 따라 순차적으로 기록된 데이터'를 말합니다.

 

산업 설비 모니터링에 있어서 시계열 데이터는 온도, 압력, 진동, 전력 소비량 등 센서 데이터라고 할 수 있습니다.

설비의 동작 및 상태를 지속적으로 측정하고 분석해 고장을 예측하고 이상을 감지하며 최종적으로 성능을 최적화할 수 있습니다 !

 

시계열 데이터의 핵심 역할

• 실시간 설비 상태 감시

설비에서 지속적으로 생성되는 데이터를 수집하여 실시간으로 상태를 파악이 가능합니다 !

모터의 온도, 진동, 전력 소비량 등을 분석하여 이상이 발생할 경우 알림이 올 수 있습니다.

 

• 이상 탐지

정상 데이터 패턴과 비교하여 비정상적인 변화를 감지합니다.

베어링 진동이 급격히 증가하면 마모 또는 불균형이 발생할 수 있습니다.

 

• 예측 유지보수

과거 데이터와 머신러닝 모델을 활용하여 고장 발생 시점을 예측할 수 있습니다.

모터의 전류 혹은 진동 데이터를 분석하여 잔여 수명을 예측합니다.

 

• 공정의 최적화

시계열 데이터를 기반으로 하여 설비의 효율성과 에너지 소비를 최적화할 수 있습니다.

특정 시간대의 전력 소배량 패턴을 분석하여 비효율적인 가동을 줄여 비용을 절감합니다.

 

시계열 데이터의 유형

• 온도 (Temperature)

모터, 베어링, 유압 장치 등의 온도 데이터를 수집합니다.

이러한 온도 데이터를 통하여 과열 및 냉각 시스템의 이상을 감지할 수 있습니다 !

 

• 진동 (Vibration)

가속도, 속도, 변위 등에 대한 진동 데이터를 수집합니다.

베어링 손상, 불균형, 정렬, 불량을 감지할 수 있습니다 !

 

• 전력 소비량 (Power Consumption)

전류, 전압, 에너지 사용량에 대한 데이터를 수집합니다.

설비의 과부하와 최적화된 에너지에 대해 알 수 있습니다.

 

• 압력 (Pressure)

유압 및 공압 시스템의 압력 변화에 대한 데이터를 수집합니다.

배관 누출을 감지하고 펌프 성능을 분석할 수 있습니다 !

 

• 유량 (Flow Rate)

유체의 흐름 속도 및 변화 데이터를 수집합니다.

냉각수 및 윤활유 공급 상태를 모니터링할 수 있습니다.

 

• 음향 (Acoustic Emission)

초음파 및 소음 신호 분석의 데이터를 수집합니다.

기계 설비 내부 이상 소음을 감지할 수 있습니다 !

 

시계열 데이터의 활용

• 발전소의 터빈

온도, 진동 그리고 전력 소비량에 대한 데이터를 수집하여 이상 진동 감지 후 사전 유지보수를 실행할 수 있습니다 !

 

• 반도체 제조 장비

진공 압력 그리고 유량, 온도의 데이터를 수집하여 패턴을 분석하여 설비 고장 전 조기에 경고를 할 수 있습니다.

 

• 공장의 스마트 유지보수 시스템

전류, 진동의 모터 상태 그리고 공장 내부 환경 데이터를 수집하여 머신러닝 기반 이상 탐지로 고장 전 알람 시스템을 구축할 수 있습니다.

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위와 같이 시계열 데이터는 설비의 상태 모니터링의 핵심 요소입니다 !

 

시계열 데이터를 효과적으로 분석하여 설비의 가동률을 극대화하고 유지보수 비용을 줄일 수 있으며, 또한 생산성을 향상할 수 있습니다.

 

그렇기 때문에 설비를 모니터링하는 데 있어서 시계열 데이터는 설비의 상태를 실시간으로 감시하여 고장을 예측하고, 결함 발생 시 유지보수를 하는데 필수적인 분야입니다 👍

 

다음에는 진동에 관한 주제를 가지고 오도록 하겠습니다 :)

 

감사합니다 ❤️

 

 

 

 

 

 

 

출처 : 

대박! 시계열 데이터 분석, 이렇게 하는 거였다구요?

시계열 데이터를 사용한 기계 설비 고장 진단 및 예측: (2) 주파수 분석 방법을 이용한 진동 신호 분석