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저자정보
김수형 (주식회사 네오포스) 볘르드바에브 예르갈리 (주식회사 네오포스) 조형기 (주식회사 네오포스) 김규익 (주식회사 네오포스) 김진석 (주식회사 네오포스)
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 한국산업경영시스템학회지 제46권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
168 - 175 (8page)

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In the era of the 4th Industrial Revolution, Logistic 4.0 using data-based technologies such as IoT, Bigdata, and AI is a keystone to logistics intelligence. In particular, the AI technology such as prognostics and health management for the maintenance of logistics facilities is being in the spotlight. In order to ensure the reliability of the facilities, Time-Based Maintenance (TBM) can be performed in every certain period of time, but this causes excessive maintenance costs and has limitations in preventing sudden failures and accidents. On the other hand, the predictive maintenance using AI fault diagnosis model can do not only overcome the limitation of TBM by automatically detecting abnormalities in logistics facilities, but also offer more advantages by predicting future failures and allowing proactive measures to ensure stable and reliable system management. In order to train and predict with AI machine learning model, data needs to be collected, processed, and analyzed. In this study, we have develop a system that utilizes an AI detection model that can detect abnormalities of logistics rotational equipment and diagnose their fault types. In the discussion, we will explain the entire experimental processes : experimental design, data collection procedure, signal processing methods, feature analysis methods, and the model development.
#Machine Learning #Anomaly Detection #Fault Diagnosis #Vibration Signal #Frequency Analysis

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