기계 학습을 통해 산업용 애플리케이션을 강화하는 방법은 무엇입니까?

장비 고장은 산업 부문에 심각한 문제를 야기하여 생산 손실과 예상치 못한 가동 중단 시간을 초래합니다. 이러한 상황은 전 세계 공정 제조업체에 심각한 문제를 야기하며 연간 수십억 달러에 달하는 손실을 초래할 수 있습니다. 예를 들어 주요 생산 장비에 갑자기 장애가 발생하면 전체 생산 라인이 몇 시간 동안 중단되어 전체 공급망의 운영에 영향을 미칠 수 있습니다.

다행히 최신 기계 학습(ML)은 획기적인 솔루션을 제공합니다. ML 알고리즘은 대량의 센서 데이터를 분석함으로써 장애와 백로그가 발생하기 전에 이를 예측하여 사전 복구를 지원하고 가동 중지 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 하지만 그게 다가 아닙니다. ML은 생산 데이터에 숨겨진 패턴을 밝혀 프로세스를 최적화하고 낭비를 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킵니다.

조직이 머신러닝의 잠재력을 최대한 활용하려면 먼저 팀 협업의 기본 요소를 강화해야 합니다. 정확하고 영향력 있는 모델을 구축하려면 데이터 과학자와 분야 전문가가 긴밀한 협력을 발전시키고 산업 장비의 복잡성에 대한 깊은 이해를 쌓아야 합니다. 이들의 협력은 작업 현장의 전문 지식을 데이터 언어로 변환하여 기계 학습 솔루션의 성공적인 적용을 촉진할 것입니다.

기존 산업 데이터의 단점을 극복하세요

ML 통찰력을 사용하여 운영 효율성을 개선하는 것은 하루아침에 달성할 수 있는 것이 아닙니다. 첫 번째 과제는 원시 산업 데이터를 이해하는 것입니다.

기본 형식의 산업 데이터는 방대하고 다양하며 가동 중단 로그와 같이 오류가 있거나 관련 없는 정보로 가득 차 있는 경우가 많습니다. 지침이 없으면 데이터 과학자는 관련 없는 복잡성을 선별하는 데 귀중한 시간과 리소스를 낭비하고, 귀중한 시간을 낭비하며, 오해의 소지가 있는 모델을 생성하는 경우가 많습니다. 이것이 바로 프로세스 엔지니어 및 운영자를 포함한 도메인 전문가가 정확한 모델을 위한 데이터를 준비하는 데 중요한 이유이며, 그들의 광범위한 프로세스 지식은 올바른 데이터 및 관련 기간을 결정하는 데 도움이 됩니다.

그러나 올바른 데이터를 식별하는 것은 첫 번째 단계일 뿐입니다. 원시 산업 데이터는 지저분한 경우가 많으며 이해하려면 컨텍스트가 필요합니다. 유지 관리 중 온도 판독값이 작동 중 온도 판독값과 혼합되는 모델이 있다고 상상해 보십시오. 이렇게 하면 예측 모델이 혼란에 빠질 수 있습니다. 단서 없이 모델에 데이터를 삽입하면 혼란이 발생할 수 있습니다. 이는 분석을 수행할 때 데이터 정리 및 맥락화의 중요성을 시사합니다. 미리. 프로세스 전문가는 이러한 고려 사항을 식별하고, 알고리즘 오류를 줄이고, 일관성을 보장하고, 모델 성공에 가장 중요한 특정 작동 조건을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

데이터를 정리한 후에도 ML을 위해 준비해야 할 작업이 많이 남아 있습니다. 기능 엔지니어링은 이러한 격차를 해소하기 위해 데이터 과학자와 프로세스 전문가 간의 지속적인 협력을 통해 원시 판독값을 당면한 문제를 직접 해결하는 상황별 통찰력으로 변환해야 합니다. 이러한 정보 통찰력 또는 "서명"에는 ML 알고리즘이 숨겨진 패턴을 발견하고 모델 정확도를 향상시키며 복잡한 운영 결정을 지원하는 데 도움이 되는 통계 요약, 주파수 패턴 및 기타 영리한 센서 데이터 조합이 포함됩니다.

산업 환경에 ML 모델을 배포하려면 정확성 이상의 것이 필요합니다. 진정한 가치를 창출하려면 생산 프로세스에서 사용할 수 있도록 모델을 운영자에게 쉽게 전달할 수 있어야 합니다. 이는 인터페이스가 읽기 쉽고 명확하고 간결하게 예측, 경고 및 실시간 데이터를 제공해야 함을 의미합니다. 또한 가능한 경우 운영 인터페이스에 설명을 포함하면 최종 사용자 간의 신뢰와 이해가 구축됩니다.

산업 프로세스는 시간이 지남에 따라 변화하므로 기계 학습을 성공적으로 배포하려면 정확성을 보장하기 위해 모델을 새로운 데이터로 정기적으로 재교육해야 합니다. 이를 위해서는 성능을 모니터링하고 모델을 지속적으로 반복하기 위해 데이터 과학자와 운영팀 간의 긴밀한 협력이 필요합니다.

고급 분석으로 산업 기계 학습 이니셔티브 강화

운영 워크플로에서 ML 모델을 구축하고 구현하는 여러 단계는 쉽지 않지만 최신 고급 분석 솔루션은 프로세스를 간소화하여 ML을 산업 프로세스에 통합하기 위한 전체적인 솔루션을 제공합니다.

이러한 솔루션은 여러 데이터 소스를 실시간으로 연결하여 일반적인 산업 데이터 혼란을 해결합니다. 집계 외에도 이러한 소프트웨어 도구는 데이터 정리를 자동화하여 많은 수동 데이터 처리 및 조정을 제거합니다(그림 1).

그림 1: Seeq는 다양한 기본 제공 평활화 방법을 사용하여 데이터 정리를 자동화하여 상황에 맞는 플랜트 성능 그림을 제공합니다. 예를 들어, 프로세스 통찰력을 모델링하고 생성하는 데 사용되는 정제된 프로세스 변수에서 두 개의 잘못된 온도 판독값이 자동으로 제거됩니다.

ML 모델을 최신 상태로 유지하고 현재 운영 조건을 반영하는 관련 정보를 제공하므로 이러한 적응성은 프로세스가 변경될 때 매우 중요합니다. 예를 들어, 컨베이어 벨트 고장 시나리오에서 엔지니어는 고급 분석 솔루션을 통해 이상 현상을 신속하게 식별하고 불일치를 처리하며 의미 있는 정보를 즉시 추출할 수 있습니다. 이 고품질 데이터는 문제 해결 단계를 알리고 실행 가능한 ML 통찰력을 제공하며 운영 결정에 대한 신뢰도를 높일 수 있습니다.

특성 엔지니어링은 산업 환경에서 기계 학습의 성공에 매우 중요하지만 협업이 필요합니다. 고급 분석 솔루션은 다양한 전문가 역할을 위해 구축된 명확하게 선별된 사용자 프로필과 운영 팀 간에 결과를 원활하게 공유하는 데 필요한 도구를 통해 필요한 시너지 효과를 촉진하는 데 도움이 됩니다(그림 2).

그림 2: Seeq를 사용하면 엔지니어와 데이터 과학자가 분석을 LOB 및 운영 팀과 공유할 수 있는 자동화된 보고서와 대시보드를 쉽게 구축하고 ML을 구현하여 일상적인 가치를 창출할 수 있습니다.

예를 들어, Seeq의 Data Lab을 사용하면 데이터 과학자가 모델 개선에 도움이 되는 피드백을 제공할 수 있는 엔지니어링 및 운영 팀이 직접 사용할 수 있도록 모델을 쉽게 배포할 수 있습니다. 그런 다음 예측 및 경고는 일반적으로 관리 사용자가 액세스할 수 있는 Workbench, Organizer 및 외부 시각화 도구로 전달됩니다. 고급 분석 솔루션은 역사적으로 분리되어 있던 이러한 부서를 연결하여 모델을 조직 전체의 보다 엄격한 프로세스 제어, 운영 최적화 및 보다 현명한 의사 결정을 위한 강력한 도구로 변환합니다.

예측 분석으로 압축기 고장 제어

실제 결과는 고급 분석 솔루션이 비용이 많이 드는 가동 중지 시간 이벤트를 효과적으로 줄일 수 있음을 보여줍니다. 예를 들어, 중요한 압축기의 예상치 못한 고장으로 어려움을 겪고 있는 대규모 화학 제조업체는 Seeq 솔루션을 사용하여 한 작동 주기에서 다른 작동 주기까지 압축기의 미묘한 편차를 식별했습니다. 사고당 손실액이 100만 달러로 추산되므로 이러한 실패를 신속하게 예측하고 예방할 수 있는 방법을 찾는 것이 우선 순위가 되었습니다.

회사에서는 대량의 프로세스 데이터를 수집하기 시작했지만 변수가 170개 이상으로 너무 방대하고 복잡하여 노이즈에서 실제 패턴을 식별하기가 어려웠습니다. 기존의 분석 방법으로는 고장을 유발할 수 있는 요인의 조합을 식별할 수 없습니다.

제조업체는 소프트웨어에 내장된 ML 도구를 활용하여 도메인 전문가가 데이터 과학자에게 전적으로 의존하지 않고도 모델 개발 문제를 해결할 수 있도록 Seeq를 선택했습니다. 이 솔루션의 사용자 친화적인 인터페이스는 포괄적인 압축 전문 지식을 갖춘 프로세스 엔지니어의 손에 ML의 기능을 직접 제공하여 기존 분석으로는 달성하기 어려운 SMB와 데이터 과학자 간의 지식 격차를 줄이는 데 도움이 됩니다. 이는 예측 모델이 올바른 도메인 이해와 진화를 통합하도록 보장하는 데 도움이 됩니다.

고급 분석 솔루션의 특수 목적 기능을 활용하여 회사는 모델 결과를 거의 실시간 운영 통찰력으로 변환합니다. 모델은 문제를 나타내는 압축기 매개변수의 미묘한 편차에 초점을 맞추고, 시각적 대시보드는 비용이 많이 드는 실패를 방지하기 위해 예방 조치를 취하도록 운영 및 엔지니어링 팀에 조기에 경고하는 데 도움이 됩니다. 이러한 예측 접근 방식을 통해 팀은 대응적 유지 관리를 사전 예방적 전략으로 전환할 수 있습니다.

문제가 실패하기 전에 수정함으로써 회사는 비용이 많이 드는 가동 중지 시간 이벤트를 크게 줄입니다. 고급 분석 솔루션은 기술적 백본을 제공할 뿐만 아니라 새로운 데이터 유동성을 제공하여 엔지니어가 장비 상태를 보다 효과적으로 제어할 수 있도록 해줍니다.

계량기 동결 문제 해결 및 가스 공급 최적화

계량기 동결은 석유 및 가스 공급업체의 수익성을 위협하여 측정 오류와 값비싼 제품 낭비로 이어집니다. 문제의 규모는 32,000마일에 달하는 파이프라인에 걸쳐 하루 74억 입방피트의 천연가스를 처리하는 한 운영자의 방대한 네트워크로 인해 증폭됩니다. 정지 이벤트를 식별하기 위해 복잡한 데이터와 규칙 기반 접근 방식에 의존하는 것은 시간이 많이 걸리고 신뢰할 수 없는 것으로 판명되었으며, 규칙을 유지 관리하는 것은 많은 오탐과 탐지 누락을 통해 필터링하는 것 외에도 귀중한 리소스를 소비했습니다.

회사에는 청소를 간소화하고 방대한 양의 계량기 데이터에 액세스할 수 있는 새로운 방법이 필요했습니다. 도메인 전문가는 소프트웨어 도구를 사용하여 데이터 품질을 개선하고 과거 정지 이벤트에 주석을 달고, 데이터 과학자는 엔지니어와 협력하여 정확한 모델을 개발하고 엄격한 규칙을 뛰어넘어 ML을 수용합니다.

고급 분석 솔루션에서 운영자는 데이터 전처리, 모델 구성, 자동화된 재교육을 포함하는 완전히 자동화된 워크플로를 구축하여 운영 조건 변화에 따라 모델 정확도를 유지합니다. 모델 예측은 시각적 대시보드와 채워진 보고서에 직접 제공되어 이해관계자에게 잠재적 동결 문제에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다.

이 간소화된 워크플로를 통해 일부 장소에서는 정확도가 약간 향상되어도 동결 문제를 완화하기 위해 적극적으로 개입할 수 있으므로 제품 경품 감소로 인해 연간 수백만 달러의 비용이 절감됩니다. 정확성을 높이는 것 외에도 이 솔루션은 운영 효율성을 지속적으로 개선하는 데 중요한 데이터 기반 협업을 촉진합니다.

이 작업을 통해 공급업체에는 세 가지 중요한 사실이 밝혀졌습니다.

• 확장성: 고급 분석 솔루션은 회사의 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있으며 이는 대규모 자산 관리의 주요 이점입니다.
• ML을 통한 효율성 향상: 자동화된 감지 작업을 통해 엔지니어는 더 높은 가치의 문제에 집중할 수 있습니다.
• 통찰력에서 수익성까지: 고급 분석 솔루션은 예측부터 비용 절감까지 프로세스를 단순화합니다. 이는 효과적인 ML 배포의 중요한 신호입니다.

산업 환경에서 머신러닝의 효과적인 도입

머신러닝이 제조 공정을 변화시키고 있다는 것은 부인할 수 없습니다. 복잡한 작업을 자동화하고 생산 주기를 최적화하며 예측 유지 관리를 가능하게 하는 기능은 기존 방법에 비해 분명한 이점을 제공합니다. ML은 자산 가동 시간을 늘리고 처리량을 늘리며 의사 결정 프로세스를 강화하여 많은 산업 부문에서 효율성과 비용 절감을 촉진합니다.

ML을 구현하는 데는 나름의 어려움이 있지만 그로 인한 엄청난 이점은 장애물보다 훨씬 크며 고급 분석 솔루션은 성공적인 배포를 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 소프트웨어 도구는 강력한 데이터 분석 기능을 제공하며 산업 환경에서 시계열 데이터 및 ML 애플리케이션의 요구 사항을 처리하도록 특별히 설계되었습니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 협업에 중점을 둔 이러한 솔루션을 통해 기업은 기계 학습 기반 통찰력을 완전히 채택하여 점점 더 경쟁이 심화되는 제조 시장에서 상당한 효율성과 수익성 이점을 제공할 수 있습니다.

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