장비 수명 예측이란 무엇일까요?

장비 수명 예측(Remaining Useful Life of Machine, RUL)은 장비가 사용되는 환경과 조건에 따라 남은 수명을 예측하는 기술입니다. 이를 통해 장비의 고장 발생 가능성을 사전에 파악하고, 예방 정비를 수행하거나 대응할 수 있습니다. 장비 수명 예측은 고장 등의 예상하지 못한 문제로 발생하는 비용을 줄이고, 생산성과 효율성을 높일 수 있는 매우 중요한 기술입니다. 따라서 현재 많은 산업 분야에서 이 예측 기술을 활용하여 생산 시설을 효율적으로 운영하고 안정적인 생산을 유지하기 위해 노력하고 있습니다.

장비 수명 예측을 위한 기존의 방법

‘장비 수명 예측을 위한 인공지능 솔루션이 개발되기 전에는 주로 정기 점검, 경험자에 의한 예측, 수학적 모델링, 신호 분석 등의 전통적인 방법들이 사용되었는데 아직까지도 예측 데이터를 위해 많은 분야에서 활용되고 있는 방법들이기도 합니다.’

정기 점검

거의 모든 현장에서 진행하는 방법으로 고장이 발생하기 전에 일정한 주기로 장비의 점검과 유지보수를 수행하여 고장 발생을 예방하고 장비 수명을 연장하는 방법입니다.

경험자에 의한 예측

공정에서 장비를 사용하면서 이전에 경험한 고장 사례 및 사용자의 의견을 토대로, 장비의 수명을 예측하는 방법입니다. 이 방법은 전문가의 절대적인 경험과 노하우를 필요로 하지만, 주관적인 의존도가 높기 때문에 낮은 예측 정확도나 예상하지 못한 문제가 발생할 수 있습니다.  

수학적 모델링

장비의 작동 원리와 물리적 특성을 이용하여 수학적 모델을 구성하고, 이를 기반으로 장비 수명을 예측하는 방법입니다. 이 방법은 대체로 수명 예측에 대한 정확도가 높은 편이지만, 모델링하는 과정에 많은 시간과 노력을 필요로 합니다.  

신호 분석

온도, 진동, 전류 등 현장에서 발생하는 실시간 이상 신호 패턴을 감지하여 장비에 대한 이상 유무를 판단하는 방법입니다. 비교적 단순한 이 방법은 사용자가 분석 방법을 쉽게 이해할 수 있으나, 이러한 이상 신호 패턴을 정확하게 분석하기 위해서는 전문적인 지식을 갖춘 담당자가 현장에 배치되어 이를 분석해야 합니다.

장비 수명 예측을 위한 인공지능 솔루션

위에 언급된 기존의 장비 수명 예측 방법들은 인공지능과 같은 혁신적인 기술의 도입으로 보완될 수 있습니다.

일반적으로 인공지능 모델은 기계학습을 통해 데이터를 분석하고 이를 토대로 다양한 변수들을 고려해 장비의 수명을 예측하는 알고리즘을 학습할 수 있습니다. 이를 통해 예측된 장비 수명 정보를 바탕으로, 장비 사용자들이 공정에 대해 보다 효과적인 유지보수 전략을 수립할 수 있도록 도와줍니다.

장비 수명 예측을 위한 기계학습은 보통 현장의 IoT 센서 데이터를 통해 장비의 작동 상태, 온도, 진동 등 다양한 변수를 모니터링하면서 수집한 데이터를 인공지능 모델에 입력하는 것이 주요 포인트입니다. 이를 통해 데이터 패턴과 규칙을 파악하고, 장비 수명 주기를 예측할 수 있게 됩니다. 즉, 인공지능 장비 수명 예측 솔루션은 전통적인 수명 예측 방법들을 바탕에 두고  ‘데이터 학습’ 이라는 단계를 통해 더 정확한 유지보수 계획을 수립할 수 있습니다.

인공지능 기반 장비 수명 예측을 위한 4가지 단계

1. 데이터 수집

현장에서 장비 작동 상태를 모니터링하기 위한 IoT 센터를 설치하고, 해당 장비에서 발생하는 다양한 센서 데이터를 수집합니다. 수집되는 데이터는 온도, 진동, 전압, 전류, 전파 등 다양합니다.

2. 데이터 전처리 및 특징 추출

수집된 데이터는 보통 노이즈나 이상치가 포함되어 있습니다. 그래서 보동 데이터를 모델이 학습하기 전에 전처리를 진행하는데, 불필요한 정보를 제거하거나 대체합니다. 또한 데이터를 이용하여 장비의 작동 상태와 수명을 판단하는 데에는 다양한 변수들이 사용됩니다. 이러한 변수들을 추출하고, 특정 벡터를 생성합니다.

3. 모델 학습

전처리가 및 특정 벡터 값이 완성된 데이터를 이용하여 인공지능 모델을 학습합니다. 대표적으로는 딥러닝 알고리즘을 사용합니다.

4. 예측 값 생성 (결과 도출)

학습된 모델을 사용하여 장비의 수명을 예측합니다. 이를 통해 장비 운영자들은 장비 수명에 따른 스페어 파츠 구매 계획 및 다양한 유지보수 계획을 수립할 수 있습니다.

‍

인공지능을 활용한 장비 수명 예측에는 현장 데이터의 종류 및 장비 종류에 따라 다양한 알고리즘 기술들이 적용됩니다.
CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(LongShort-Term Memory), GRU(Gated Recurrent Unit) 등의 딥러닝 알고리즘 및 XGBoost, Random Forest 등의 머신러 알고리즘도 활용될 수 있습니다.

장비 수명 예측의 미래

장비 수명을 예측하는 것에 대해 대규모 산업용 장비부터 소규모 기계장치까지 다양한 종류의 장비에 대한 예측 솔루션을 개발하기 위해 많은 기업들이 노력 중입니다. 하지만, 장비 수명을 ‘완전 자동’으로 예측하는 것은 현재까지도 아직은 쉽지 않는 기술적인 과제입니다.

다만, 현재 인공지능 솔루션이 발전되는 속도를 봤을 때, 완전 자동의 수명 예측 시대는 머지 않은 미래에 있을 것으로 생각됩니다.

‍