☑️ 이 프로젝트는 스마트팩토리 구축을 위한 Predictive Maintenance(예지 보전) 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다.
☑️ 그러기 위해 SKAB 유체 공정 시뮬레이션 데이터를 이용하여 데이터 분석을 수행하는 것을 목표로 합니다.
☑️ 기계의 이상 징후를 사전에 감지하고 예측하여 생산 중단 및 장비 손상을 최소화할 것입니다.
☑️ 이 데이터를 활용하여 다음과 같은 두 가지 문제를 다루어 볼 수 있습니다.
☑️ 제조업의 Business 측면에서는 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
☑️Refecence
Hybridization of Capsule and LSTM Networks for.pdf
Unsupervised Offline Changepoint Detection Ensembles.pdf
Lossy Compression for Robust Unsupervised Time-Series Anomaly Detection.pdf
☑️ 데이터 소개자료
☑️ 여러분은 이제 현대오일뱅크 제조지능화팀에 취업을 성공하여 첫 임무가 주어졌습니다.
☑️ 유체 공정 시뮬레이션 센서 데이터를 제공받았으며 현재 주어진 임무는 아래와 같습니다!
데이터는 기본적으로 유체가 기계를 순환하면서 나타나는 다양한 물리적인 현상을 센서를 통해 수집이 되었습니다. 따라서 다양한 이상상황들이 존재할 수 있고 이를 구분할 수 있어야 합니다.
또한, 시계열 데이터이기 때문에 기본적으로 시계열 데이터 관련 전처리 및 분석을 수행할 수 있어야 합니다.
과거의 데이터를 분석하여 미래의 상황에서 인사이트를 제공해줄 수 있어야 하며 고장이 일어나기 전제 정확히 예측할 수 있어야 합니다.
기계의 고장을 미리 예측하여 생산 프로세스를 최적화하고 생산 효율성을 향상 시켜야 합니다.