Session 5️⃣
Time Series Data Analysis in Manufacturing
세션 5. AI 기반 제조 시계열 데이터 분석 기술
경남대학교 박미영 교수
In the manufacturing and machine industries, vast amounts of time-series data are collected in real-time. To enhance production efficiency and accuracy, it is crucial to accurately analyze and utilize this data.
But what if a company doesn't have engineers with AI analysis skills?
제조업과 기계산 분야에서는 실시간으로 수많은 시계열 데이터가 수집되고, 생산 효율과 정확도를 위해서는 수집된 데이터를 정확하게 분석하고 활용하는 것이 중요합니다.
그런데 만약 기업 내에 인공지능 분석 기술이 있는 엔지니어가 없다면 어떻게 해야 하는 걸까요?
Professor Mi-Young Park from Kyungnam University has addressed this issue by developing the TAP (Time-series Anomaly detection Pipeline), an automated pipeline that allows individuals with limited AI knowledge to easily leverage data and AI technologies.
경남대학교의 박미영 교수님은 인공지능에 대한 전문 지식이 부족한 사람들도 더욱 쉽게 데이터와 AI 기술을 활용할 수 있도록 자동화된 파이프라인인 TAP(Time-series Anomaly detection Pipeline)을 개발하였습니다.
Practical Application Cases 🔧
실제 적용 사례
💦 Water Quality Monitoring and Anomaly Detection System: Juam Dam, Suncheon
수질 환경 모니터링 및 이상 탐지 시스템 : 순천시 주암댐
현재 국내에서는 하천 및 호수의 수질을 실시간으로 모니터링 하기 위해 1시간 단위로 10여 가지의 수질 결정 요소에 대한 데이터를 수집하고 있습니다.
At Juam Dam, the TAP was demonstrated using sample data from an automated water quality monitoring system. This showcased the ability to conduct data analysis, visualization, and LSTM model training all within a single platform. Currently, TAP is developed as a CLI-based tool, but there are plans to develop a web application for user convenience and to incorporate more diverse AI models in the future.
이 사례에서는 주암댐에서 자동 수질 측정망으로 수집한 데이터의 샘플로 TAP을 활용하여 데이터 분석부터 시각화, LSTM 모델 학습까지 한 플랫폼 안에서 진행할 수 있음을 보여주었습니다. 또한, 현재는 CLI 기반으로 개발되었기 때문에 추후에 사용자의 편의성을 위해 웹 애플리케이션 개발과 더 다양한 AI 모델을 도입할 예정이라고 발표하였습니다.
Written by Jaemin Kim
DX & AI Researcher
ORSKOREA
As ORSKOREA continues to innovate in AI-driven manufacturing, our ultimate vision is to develop fully autonomous grinding machines that operate with unparalleled precision and efficiency. Beyond that, we are striving to design advanced robots capable of independently managing and enhancing production processes in the near future.
This report is just one step in our journey toward a smarter, more connected manufacturing industry. Stay tuned for our next session, where we’ll dive deeper into how AI is shaping the future of machining and automation.
오알에스코리아는 AI 기반 제조 혁신을 지속하며, 완전 자율 제어 연삭기를 개발하는 것을 궁극적인 목표로 삼고 있습니다. 더 나아가, 미래에는 생산 공정을 독립적으로 관리하고 개선할 수 있는 첨단 로봇 설계에도 도전하고자 합니다.
이번 보고서는 더 스마트하고 연결된 제조 산업을 향한 여정의 한 걸음에 불과합니다. 다음 세션에서는 AI가 가공 및 자동화의 미래를 어떻게 만들어가는지에 대해 더 깊이 다룰 예정이니 기대해 주세요.
