Projects/Predictive Maintenance (12) 썸네일형 리스트형 LSTM Siamese Network를 통한 예지보전 모델 해당 글은 아래 Reference의 [Predictive Maintenance with LSTM Siamese Network] 글을 참고했습니다. 주요 내용 Siamese Network는 2개의 input을 받아, 둘 사이 거리를 계산해, 이를 토대로 유사성(similarity)을 판단하는 방법 이미지 처리의 경우, CNN 계층을 통해 이미지의 특징이 추출되면, FC layer로 비교해 유사도를 측정 Siamese Network는 주로 CNN계층과 결합해 Image Recognition에 사용되지만, LSTM계층과 결합해정상 sequence 데이터와 고장 sequence 데이터 중 sample 데이터가 어느 클래스 데이터에 더 가까운지(유사한지)를 측정해 Binary classification처럼 예지보.. 예지보전(Predictive Maintenance) 모델 설계 과정 이하 내용은 논문 [Deep learning models for predictive maintenance: a survey, comparison, challenges and prospect] 의 내용을 정리한 것이다. ACM Reference Format: Oscar Serradilla, Ekhi Zugasti, and Urko Zurutuza. 2020. Deep learning models for predictive maintenance: a survey, comparison, challenges and prospect. 1, 1 (October 2020), 34 pages. https://doi.org/10.1145/nnnnnnn.nnnnnnn 0. 예지보전(Predictive Maintenance.. [스마트팩토리/Smart Factory] 예지보전(Predictive Maintenance)이란? 예지보전(predictive maintenance)은 유지보수 단계 중 하나로서, 예지보전이 무엇인가를 알기 위해서는 유지보수가 무엇이며, 유지보수 단계는 어떤 것이 있는가에 대해 먼저 알아야 한다. 1. 유지보수(Maintenance)의 정의 필요한 기능을 수행할 수 있는 상태를 유지하거나 복원할 수 있도록 (기계의) 수명주기 동안 행해지는 모든 기술적, 관리적, 관리적 조치의 조합 Maintenance is defined as the combination of all technical, administrative and managerial actions during the life cycle of an item intended to retain it in, or restore it to, a stat.. 고장 데이터 유무에 따른 예지보전(predictive maintenance) 모델 설계 방법 해당 글은 예지보전 시스템 구축과 관련된 기존 자료 조사와 함께 필자의 아이디어를 바탕으로 작성된 것이므로, 참고용으로만 봐주셨으면 합니다. I. 고장 데이터의 활용이 가능한 경우 (고장 데이터 수가 충분, 각 유형별 라벨링이 존재할 때) 1) 장비가 이후 며칠 내에 고장이 일어날 것인지 True/False에 대한 Binary Classification 모델 가장 간단한 방법 output : x day/cycle 내에 고장이 날 것인지 아닌지에 대한 True/False 개발 방법 : 고장 시점 x day (ex)하루 전) 데이터에 대해 1로 라벨링하고, 나머지는 0으로 원핫 인코딩 예지보전 알람 방법 : output이 1이 나오는 시점에 바로 알람을 주어 유지보수를 진행할 수 있도록 함 한계 : 고장 원.. 이전 1 2 다음
