평소 동작을 스스로 파악
측정 데이터에서 사이클의 시간, 파형 일치도, 진폭을 보고 평소 동작에서 벗어난 사이클을 골라냅니다.
- 설치형 프로그램
- 머신러닝 이상 탐지
- 외부 전송 없음
내부 전압에서,
모터 이상 징후를
먼저 찾습니다.
내부 전압 모니터링은 설비 내부 전압을 8채널로 기록해 동작 사이클 단위로 분석하고, 평소와 달라진 사이클을 찾아내는 설치형 프로그램입니다. 분석은 모두 고객사 PC 안에서 이루어집니다.
- 입력
- 전압 로거의 xlsx · csv 기록
- 분석
- 사이클 시간 · 파형 · 머신러닝
- 규모
- 8채널, 1시간 2,160만 행
- 설치
- Windows · macOS PC 한 대
사이클 하나까지
확인하는 화면
아래 화면은 시연용 데이터(6분, 216만 행)로 찍은 실제 제품 화면입니다.
- 대시보드측정별 기준 사이클 시간과 이상 비율의 장기 추이
- 내보내기사이클 표는 CSV로, 보고서는 엑셀로 저장
전압 기록에서
판정까지 네 단계
전압 기록
축 구동, 모터, 장력 등 설비 내부 전압을 로거로 8채널 동시에 기록합니다. 초당 약 6,000회 측정합니다.
사이클 분리
기록 파일을 가져오면 반복 주기를 자동으로 찾아 동작 사이클을 하나씩 나눕니다.
이상 판정
기준 사이클과 비교한 규칙 판정에 머신러닝 이상 탐지를 더해 사이클마다 결과를 냅니다.
추세 확인
측정 회차별 기준 시간과 이상 비율을 이어 보며 설비 상태의 변화를 살핍니다.
찾아내는 이상
원인은 점검 방향을 잡기 위한 참고이며, 최종 판단은 현장 확인이 필요합니다.
| 판정 | 의미 | 의심해 볼 원인 |
|---|---|---|
| 지연 | 사이클이 기준보다 길어짐 | 모터 부하 증가, 속도 저하 |
| 단축 | 사이클이 기준보다 짧아짐 | 동작 누락 |
| 패턴 불일치 | 시간은 맞지만 파형 모양이 평소와 다름 | 해당 축의 기계적·전기적 이상 |
| ML 이상 | 규칙으로는 정상이지만 전체 분포에서 벗어남 | 복합적인 변화의 초기 신호 |
불량 데이터 없이
시작하는 머신러닝
고장 사례 수집이 필요 없음
불량 데이터를 쌓아 학습시키는 과정 없이, 새로 측정한 데이터로 바로 분석합니다.
규칙 판정과 함께 사용
시간 기준 판정과 나란히 동작하며, 기준값은 설정 화면에서 조정할 수 있습니다.
PC 안에서 동작
학습과 판정이 모두 설치된 PC에서 이루어지고, GPU나 외부 AI 서비스가 필요 없습니다.
1시간 측정도
PC 한 대로
엑셀 파일 21개(891MB)를 하나의 연속 측정으로 가져온 실측값입니다. 데이터와 PC 사양에 따라 달라집니다.
- 가져오기 + 분석
- 84초
- 처리한 데이터
- 2,160만 행
- 저장 용량
- 188MB
- 최대 메모리
- 1.8GB
서버 없이 설치하고,
데이터는 PC 안에
PC 한 대에 설치
Windows와 macOS를 지원하는 데스크톱 프로그램입니다. 별도 서버가 필요 없습니다.
외부 전송 없음
가져오기부터 분석, 저장까지 설치된 PC에서 처리합니다. 측정 데이터를 외부 서버로 보내지 않습니다.
엑셀 행 제한 대응
로거가 여러 파일·시트로 나눈 기록을 하나의 연속 측정으로 합쳐 가져옵니다.
압축 저장
원시 데이터는 압축해 저장하고, 분석 결과는 함께 보관해 다시 열 때 재계산하지 않습니다.
자주 묻는 질문
내부 전압 모니터링은 무엇인가요?
설비 내부 전압을 8채널로 기록한 파일을 가져와 동작 사이클 단위로 나누고, 사이클 시간과 파형을 분석해 모터와 구동부의 이상 징후를 찾는 설치형 프로그램입니다.
실시간으로 감시하나요?
아닙니다. 로거가 기록한 파일(xlsx, csv)을 가져와 분석하는 방식입니다. 설비에 직접 연결해 실시간으로 값을 받지는 않습니다.
전압으로 어떤 이상을 찾을 수 있나요?
사이클이 기준보다 길어지는 지연, 짧아지는 단축, 시간은 맞지만 파형이 달라지는 패턴 불일치, 머신러닝이 분포에서 벗어났다고 본 ML 이상을 찾습니다.
어떤 설비에 쓸 수 있나요?
같은 동작을 일정한 주기로 반복하는 설비를 대상으로 합니다. 현재 8채널 구성을 기준으로 만들어졌으며, 다른 구성의 설비는 적용 가능 여부를 먼저 검토합니다.
데이터가 외부로 나가나요?
나가지 않습니다. 측정 데이터와 분석 결과는 설치된 PC에만 저장되고, 머신러닝 학습과 판정도 그 PC 안에서 이루어집니다.
불량 데이터가 없어도 머신러닝을 쓸 수 있나요?
네. 측정 데이터에서 평소 동작을 스스로 파악하므로 고장 사례를 미리 모을 필요가 없습니다. GPU도 필요 없습니다.
설치는 어떻게 하나요?
Windows 또는 macOS PC에 프로그램을 설치합니다. 별도 서버는 필요 없습니다. 도입 문의를 주시면 설치 안내를 보내 드립니다.