BIGWATCHER | 딥러닝을 통한 예지보전 및 생산품 품질 데이터 결과예측 솔루션

배경_BIGWATCHER | 빅데이터 기반의 장비고장 사전예측 및 예방 정비, 적절한 부품 교체시기 및 부품 수명 주기의 사전인지를 통한 사고방지

빅데이터 기반의 장비고장 사전예측 및 예방 정비
최종생산품 품질향상 및 진행성 불량, 양품 데이터 결과예측
적절한 부품 교체시기 및 부품 수명 주기의 사전인지를 통한 사고방지
실시간 또는 히스토리컬 데이터 활용 및 분석
차트 및 리스트 를 통한 직관적인 데이터 모니터링

딥러닝을 통한 예지보전 및 생산품 품질 데이터 결과예측 솔루션 딥러닝을 통한 예지보전 및 생산품 품질 데이터

결과예측 솔루션

BIGWATCHER는 현장에 설치되어 있는 다양한 장비들로부터 수집된 빅데이터를 통해 사용자가 손쉽게 설정한 알고리즘을 이용한 데이터 학습이 가능합니다. 학습된 데이터를 통해 사용자에게 미리 장비부품 및 장비 교체 시기, 점검 시기 등을 알려주므로 사용자는 손쉽게 예측감시/예지보전/예방정비를 할 수 있습니다. 다양한 데이터베이스에 저장되어 있는 히스토리 빅데이터 뿐만 아니라 X-DAS의 OPC-UA 통신을 통해 실시간으로 수집하는 빅데이터들을 분석에 적용하여 운영할 수 있습니다. 공정별 데이터 분석을 통하여 최종생산품의 품질여부에 영향을 미치는 요소들을 체계적으로 관리하여 생산품의 양품 결과 데이터를 예측할 수 있습니다

Understanding of BIGWATCHER Structure

BIGWATCHER 구성도 | 학습된 데이터를 통해 사용자에게 미리 장비부품 및 장비 교체 시기, 점검 시기 등을 알려주므로 사용자는 손쉽게 예측감시/예지보전/예방정비

BIGWATCHER 주요기능

	Drag & Drop을 통한 모델링
	No Coding을 통한 사용자 설정
	데이터 기반의 장비 고장 예측
	비용절감 및 제품 생산성 향상
	예측분석 및 시각화 데이터 제공
	생산중단 시간 감소
	확장이 가능한 고성능 플랫폼
	신속한 의사결정 및 관리지원