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: 관리자 : 2017년 9월 13일 (수), 오전 12:00

발전분야4차 산업 컨퍼런스)두산중공업,Introduction to Fault Prediction Algorithm: Prediction Model & Algorithm

Introduction to Fault Prediction Algorithm: Prediction Model & Algorithm


 


일자 : 9.28(목)  15:00


장소: 코엑스컨퍼런스룸 307호


발표자 : 두산중공업 박지훈 차장


 




  최근, 이상 징후를 조기에 감지할 수 있는 고장 예측 기술과 조기 경보 솔루션이 많은 관심을 받고 있다. 하지만, 기존에 존재하는 대부분의 기술과 상용 솔루션은 산업 현장에서는 신뢰를 받고 있지 못하는 것이 현실이다. 가장 큰 이유는 기술의 정확도가 낮아 잘못된 조기 경보가 빈번하게 발생하기 때문이다.  


 


그리고, 조기 경보 솔루션을 이용을 하는데 있어 중요한 일 중에 하나는 항상 정확하게 고장 예측을 할 수 있도록 고장 예측 모델을 관리하는 것이다.  


 


하지만, 관리를 해야 할 모델의 수가 많거나 관리자의 역량에 따라 모델의 정확도가 큰 차이를 보이며 많은 시간이 소요되기 때문에, 이를 효과적으로 관리할 수 있는 기술에 대한 필요성이 요구되고 있다. 


 


  따라서, 두산중공업에서는 새로운 개념의 조기 경보 솔루션인 PreVision을 개발하여 이와 같은 문제점을 해결하였다. PreVision에는 두 가지의 핵심 기술인 1) 앙상블 기반의 예측 알고리즘과 2) 예측 모델 자동 학습 알고리즘 기술이 적용되어 있다. 


 


 높은 정확도를 달성하기 위하여 개발된 앙상블 기반의 예측 알고리즘은 데이터 분석 알고리즘, 모델링 알고리즘, 예측 알고리즘, 그리고, 최적화 알고리즘으로 구성되어 있다. 특히, 최적화 알고리즘은 스스로 상황을 분석하고 판단하여 의사 결정을 내려 최적화를 수행할 수 있도록 개발되었다. 


 


 또한, 관리자의 역량에 관계 없이 최소한의 시간과 노력으로 예측 모델을 항상 정확하게 유지할 수 있도록 예측 모델 자동 학습 알고리즘이 개발되었다. 개발된 알고리즘 기술과 솔루션은 다양한 분야에 적용되어 그 우수한 성능을 검증하였다. 


 

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