AI 기반 계측 시스템의 고장 예측 및 상태 관리

현대 산업 운영에서 계측 시스템은 물리적 프로세스와 디지털 제어 계층 간의 중요한 연결 고리입니다. 이는 플랜트가 안전하고 효율적으로 작동하도록 하는 중요한 매개변수—압력, 유량, 온도, 진동, 화학 조성—을 측정, 모니터링 및 전송합니다. 그러나 모든 엔지니어링 시스템과 마찬가지로 계측기는 시간이 지남에 따라 성능이 저하됩니다. 기존의 유지보수 방식—사후 수리 또는 고정 간격 서비스—은 예상치 못한 가동 중단, 불필요한 비용 또는 조기 교체자율적이고 자체 최적화되는 시스템

다음은 AI 기반 고장 예측 및 상태 관리(PHM)입니다. 이는 조기에 고장 징후를 감지하고, 잔여 수명(RUL)을 추정하며, 유지보수 전략을 최적화하기 위해 고급 알고리즘을 사용하는 사전 예방적이고 데이터 기반 접근 방식입니다.

모니터링에서 예측으로

기존 모니터링 시스템은 고장을 발생한 후 감지합니다. AI로 강화된 PHM은 다음을 통해 패러다임을 전환합니다.

• 센서 및 제어 시스템의 과거 및 실시간 데이터
• 분석고장 전에 나타나는
• 미묘한 패턴 식별—종종 작업자가 감지할 수 없음
• 각 계측기의 성능 저하 추세 예측 및 RUL 추정

성능이 안전 임계값 이하로 떨어지기

전에 유지보수 작업 트리거

• 계측 PHM을 위한 핵심 AI 기술1.
• 머신 러닝(ML) 모델지도 학습

(예: Random Forest, Gradient Boosting)을 사용하여 레이블이 지정된 과거 데이터를 기반으로 고장 유형 분류비지도 학습

• (예: 클러스터링, 이상 감지)을 사용하여 사전 고장 레이블 없이 이상 동작 식별2.
• 딥 러닝 아키텍처합성곱 신경망(CNN)

을 사용하여 진동 또는 음향 센서의 파형 또는 스펙트럼 데이터를 분석순환 신경망(RNN) / LSTM

• 을 사용하여 시계열 센서 데이터를 모델링하고 미래 상태 예측3. 하이브리드 디지털 트윈 + AI

계측기 동작의 물리 기반 모델

• 과 AI 알고리즘을 결합하여 예측 정확도 및 해석 가능성 향상4.
• 정유 공장은 압력 송신기 및 유량계 네트워크에 AI 기반 PHM을 배포했습니다.엣지 AI

를 사용하여 현장 장치 또는 게이트웨이에서 직접 낮은 지연 시간의 이상 감지

1. 클라우드 분석을 사용하여 대규모 모델 훈련, 전체 자산 상태 평가 및 장기 추세 분석
2. 구현 워크플로우데이터 수집
3. – 계측기에서 고해상도, 다중 모드 데이터 수집(프로세스 변수, 진단, 환경 조건).데이터 전처리
4. – 데이터 세트 정리, 정규화 및 동기화; 누락된 값 처리.특징 엔지니어링
5. – 의미 있는 지표 추출(예: 드리프트율, 노이즈 레벨, 응답 시간).모델 훈련 및 검증
6. – 과거 고장 사례에 대한 AI 모델 훈련; 보이지 않는 데이터로 검증.배포 및 모니터링

– SCADA/DCS 또는 IoT 플랫폼에 모델 통합; 지속적으로 성능 모니터링.

• 피드백 루프 – 시간이 지남에 따라 정확도를 향상시키기 위해 새로운 데이터로 모델 업데이트.
• AI 기반 PHM의 이점가동 중단 시간 감소
• – 조기 감지로 치명적인 고장 방지.최적화된 유지보수
• – 고정 일정에서 상태 기반 개입으로 전환.자산 수명 연장
• – 계측기를 최적의 상태로 유지하여 불필요한 교체 방지.안전 및 규정 준수 개선

– 위험한 상황이 악화되기 전에 감지.

비용 절감

• – 예비 부품 재고 및 인건비 절감.예시: 정유 공장의 예측 유지보수
• 정유 공장은 압력 송신기 및 유량계 네트워크에 AI 기반 PHM을 배포했습니다.엣지 장치
• 는 보정에서 비정상적인 드리프트를 플래그하기 위해 이상 감지 모델을 실행했습니다.클라우드 분석은 수백 개의 계측기에서 데이터를 집계하여 시스템 문제를 식별했습니다.결과: 계획되지 않은 가동 중단 시간 25% 감소

및

계측기 서비스 수명 15% 연장 (첫 해 내).결론AI 알고리즘은 계측 유지보수를 사후 대응적 필요성에서 전략적 이점으로 바꾸고 있습니다. 실시간 모니터링, 예측 분석 및 상태 관리를 결합함으로써, 조직은 계측 시스템이 현대 산업의 요구에 정확하고 신뢰할 수 있으며 준비되어 있는지 확인할 수 있습니다. PHM의 미래는 자율적이고 자체 최적화되는 시스템