CNC 가공 센터에서 가공된 제품의 품질은 제조 장비에서 중요한 핵심 요인이다. 이상 탐지 및 예지보전 기능은 효율을 향상시키고 시간과 비용을 절감하는 데 필수적이다. 본 연구는 품질 보증 비용을 절감하고 AI 기반 예지보전 서비스를 도입함으로써 서비스 경쟁력을 강화하는 동시에, CNC 제조 장비를 위한 예지보전 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 제안된 시스템은 예방정비, 시간 기반 정비, 상태 기반 정비의 전략을 통합한다. 장단기 메모리(long short-term memory, LSTM)에 기반한 연속 학습을 활용하여 이 시스템은 이상 탐지, 고장 예측, 원인 분석, 근본 원인 식별, 잔여유효수명(remaining useful life, RUL) 예측 및 최적 정비 시점 의사결정을 가능하게 한다. 또한 본 연구는 식품, 제약, 화장품 생산 등 포장 공정에서 필수적인 롤러 절단 장치에 초점을 맞춘다. 롤링 핀을 CNC 장비로 가공할 때 음향 데이터를 수집하기 위해 센서 시스템을 설치하고, 고장 패턴을 분석하며, RUL 예측 알고리즘을 적용한다. 본 연구에서 개발한 AI 기반 예지보전 시스템은 CNC 장비의 신뢰성과 운영 효율을 보장하는 한편, 스마트 팩토리 모니터링 플랫폼을 위한 기반을 마련함으로써 지능형 제조 환경에서의 경쟁력을 강화한다.

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