[초음파 진단 AI솔루션]

· 설비에서 발생하는 초음파 소리를 분석하여, 소모품의 교체주기와 고장을 예측하는 AI솔루션

· 대부분의 설비에서는 소리가 발생하는데, 그 중 초음파 대역(20kHz 이상)의 소리는 설비 상태에
대한 많은 정보를 갖고 있음

[특징]

· 초음파는 가장 이른 고장 전조 증상으로, 설비 이상(abnomal) 발생 전에 인식할 수 있음

· 비접촉식 센서 설치로 기존 진동,전류 센서의 설치가 어려웠던 설비들까지도 적용 가능

· 설비 상태를 직관적으로 판단할 수 있도록 상태를 수치화하고 그래프로 제시하고 있으며, 소모품의
적정 교체주기, 고장 사전 예측 등의 기능을 제공

· AI 재학습 기능이 있어, 제조 환경이 변하더라도 그에 맞춰 언제든지 AI모델 재생성 가능

[사례]

· Cutting 공정에 사용되는 칼날의 마모도를 초음파로 측정하여 적정 교체주기와 사전 고장 예측

→ 고가의 소모품 효율적 사용(비용감소), 이상 상황 발생 전 사전 조치(생산성향상, 품질개선)

· 건식 진공 펌프에서 발생하는 초음파를 측정하여 20시간 전 고장 예측

→ 이상 상황 발생 전 사전 조치(비용감소, 생산성향상)

WatchBAT(설치형)

· 주요 설비에 설치하여 고정적으로 운영

- 비접촉식으로설비 주위에 설치 후 고정적으로 데이터 수집

- 4개의 초음파 센서와 1개의 Edge Device로 구성

- 실시간 설비상태 점수화(그래프), 스펙토그램, 원본데이터 백업,
AI모델 관리 등

WatchBAT(휴대형)

· 다양한 설비에 적용가능하며 휴대하며 간이 진단으로 사용

- 비접촉식으로설비 주위에 설치하여 데이터 수집(이동 가능)

- 4개의 초음파 센서 사용(mini PC 내장)

- 실시간 설비상태 점수화(그래프), 스펙토그램, 원본데이터 백업,
AI모델 관리 등

설비 진단 경험이 있으신 분들은 진동, 전류 센서 등 기존 솔루션의 한계를 잘 알고 계실 것입니다.

모빅랩은 초음파와 AI를 결합한 새로운 접근 방식을 통해, 기존에 해결하지 못했던 설비 고장 예측에 성공하며 유의미한 성과를 거두고 있습니다.

부스에 방문하셔서 제품 설명과 사례를 통해 제조 현장의 문제 해결에 도움이 되는 정보를 얻어 가시기 바랍니다.

많은 관심 부탁드립니다.

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