실시간 고장 예측으로 생산성을 높이는 공작기계 시스템 (공작기계 센서, 인공지능 예측, 제조 공장 자동화)

인제대학교 서창준 교수 연구팀은 공작기계의 고장을 실시간으로 예측하는 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 센서를 통해 공작기계의 진동, 온도, 소음 데이터를 실시간으로 수집하고, 인공지능 기술을 사용해 고장을 예측합니다. GAN과 LSTM을 활용하여 정상적인 동작 데이터와 고장 데이터를 분류하고, 시간에 따른 패턴을 분석하여 고장을 예측하는 방식입니다. 실험 결과, 기존 수동 점검 방식에 비해 고장 예측 정확도가 90% 이상 향상되었습니다. 이 시스템은 제조 공장의 자동화를 개선하고, 공구의 수명을 최대한 활용하며, 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
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