제 5 항에 있어서, 상기 전처리부는, 상기 시계열 데이터 베이스(Time-series table)에 저장되는 공정 데이터의 분석결과에 시간에 대한 정보를 추가하도록, 국소 푸리에 변환(Short term fourier transform)을 이용한 스펙트럼그램을 시각화하여 표시하는 제1 분석방법; 및공정 데이터로부터 잠재변수를 추출할 수 있는 비지도 학습 기능을 이용하여 데이터의 통계량을 확인하는 제2 분석방법 중 어느 하나에 의해 이상치를 감지하는 모니터링 시스템.

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복수 개의 공정설비의 공정 데이터를 수집하는 데이터 수집 서버;상기 공정 데이터를 실시간 저장하는 시계열 데이터 베이스(Time-series table);상기 저장된 공정 데이터의 전처리(Preprocessing) 및 이상치 감지(Anomaly Detection) 동작을 수행하는 데이터 처리모듈; 및상기 전처리 및 이상치 감지결과를 출력하는 데이터 모니터링 대시보드를 포함하고,상기 데이터 모니터링 대시보드는, 공정 데이터용 모니터링 대시보드; 및 데이터 서버 모니터링 대시보드를 포함하는 것을 특징으로 하는 모니터링 시스템.

제 1 항에 있어서, 상기 데이터 수집 서버는, 상기 공정설비에서 실시간 발생하는 데이터를 수집하는 제1 수집부;제조현장에서 발생하는 스페셜 이벤트 데이터를 수집하는 제2 수집부를 포함하며,상기 제1 수집부는, CNC 컨트롤러의 프로토콜에 맞춰 데이터를 수집하는 프로그램이 제공되고, 상기 제2 수집부는, 바코드 라벨 기반의 수집 프로그램과 산업용 터치패널 기반의 이벤트 수집 프로그램이 제공되는 모니터링 시스템.

제 1 항에 있어서, 상기 데이터 수집 서버는,발행(publishing)/ 구독(subscribe) 기반의 데이터 송수신 프로토콜에 의하여 공정 데이터를 상기 시계열 데이터 베이스(Time-series table)로 전달하는 모니터링 시스템.

제 3 항에 있어서, 상기 시계열 데이터 베이스(Time-series table)는,둘 이상의 어플리케이션과 확장 가능한 API를 제공하며, 상기 발행(publishing)/ 구독(subscribe) 기반의 데이터 송수신 프로토콜에 의해 전달되는 데이터들과의 연결성을 제공하는 데이터 베이스이고, 상기 데이터 베이스는 'Influx DB'인 모니터링 시스템.

제 1 항에 있어서, 상기 데이터 처리모듈은, 상기 공정 데이터에 대한 잡음요소 제거나 변환과정을 수행하는 전처리부; 및 이상 이벤트 감지와 비선형 예측을 위한 신경망 모형을 이용하여 공정 데이터를 분석하는 이상치 감지부를 포함하는 모니터링 시스템.

제 5 항에 있어서, 상기 데이터 처리모듈은, 사용자가 직접 원하는 함수를 등록하여 사용하도록 스크립트를 통해 데이터 변환 및 분석 알고리즘이 정의되어 제공되는 사용자 정의 함수부; 및 상기 신경망 모형을 제공하는 신경망 모델부를 더 포함하는 모니터링 시스템.

제 5 항에 있어서, 상기 전처리부 및 이상치 감지부는 각각 복수 개의 알고리즘을 가지며, 어느 하나의 알고리즘이 선택되면 모니터링 시스템에 적용되는 모니터링 시스템.

제 7 항에 있어서, 상기 알고리즘은 GUI 기반의 데이터 전처리 및 이상치 감지 알고리즘이고, 상기 GUI 환경에서 선택되는 모니터링 시스템.

제 7 항에 있어서, 상기 데이터 처리모듈은, 공정설비의 공정 변경 및 주문 변경에 따라 현재 실행중인 알고리즘 대신 적용 가능한 알고리즘 정보를 제공하는 모니터링 시스템.

제 9 항에 있어서, 상기 알고리즘은 복수 개의 룰(Rule)이 제공되며, 상기 룰은 미리 정해진 절차 및 규칙에 따라 반복적으로 데이터 처리 로직을 수행하여 상기 전처리 및 이상치 감지를 수행하는 모니터링 시스템.