프로젝트 소개
본 과제는 제조현장의 설비 데이터를 한곳에 모아 상태를 실시간으로 확인하고, 인공지능으로 고장 징후와 부품수명을 예측하는 지능형 제조설비 관리 시스템을 개발하는 연구임. OPC UA, TinyML, 웹 기반 모니터링 기술을 활용하여 다양한 설비와 제조 시스템의 연결 및 효율적인 관리를 지원하는 과제임.
연구 목표는 OPC UA 표준기술 기반 데이터 교환 시스템, TinyML 인공지능 기반 설비 고장징후·부품수명 예측 기술, 웹 기반 실시간 설비 데이터 모니터링 및 스마트 알람 시스템 구축임. 핵심 연구 내용은 실증 설비의 PLC 데이터 수집을 위한 OPC UA 드라이버·정보모델·서버·클라이언트·통신 프로토콜 개발, FMEA·EDA 기반 데이터 전처리와 특징추출, 양자화·지식 증류를 적용한 TinyML 모델 최적화, Kubernetes 기반 마이크로 서비스 아키텍처 및 실시간 알람 기능 개발임. 기대 효과는 설비 간 상호운용성 확보, HMI/SCADA·DCS·MES·ERP와의 통합, 설비 비가동 및 부품교체 비용 감소, 중소기업 제조현장의 설비 종합효율과 경쟁력 향상임.