스마트 예측 정비 시스템 개발과 성능 평가

1. 서론

제조업의 지속적인 성장과 경쟁 심화 속에서 유지보수 비용의 증가와 예측 불가능한 기계 고장으로 인한 가동 중단은 심각한 문제로 인식되고 있다. 이러한 문제 해결을 위해 스마트 예측 정비 시스템 개발이 필수적이며, 본 연구에서는 기계의 상태 데이터를 기반으로 고장을 예측하고 최적의 유지보수 시점을 제시하는 시스템을 설계하고, 실제 제조 환경에서 성능을 검증하는 것을 목표로 한다. 본 시스템은 기계의 가동률 향상과 유지보수 비용 절감에 크게 기여하여 제조업의 경쟁력 강화에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 시스템의 예측 정확도를 극대화하고, 실제 산업 현장에 적용 가능한 실용적인 시스템 구축에 초점을 맞추었다. 이를 통해 효율적인 정비 전략을 수립하고, 예기치 못한 고장으로 인한 생산 차질을 최소화하는 데 기여하고자 한다. 이 연구에서는 시스템의 설계, 구현, 성능 평가 결과 및 향후 연구 방향에 대해 상세히 논의한다. 특히, 다양한 머신러닝 알고리즘의 비교 분석 결과와 실제 제조 환경에서의 성능 평가 결과를 통해 시스템의 우수성을 입증하고자 한다. 또한, 향후 연구를…