KR102196287B1 - System for smart plant broken diagnosis using artificial intelligence and vroken diagnosis using the method - Google Patents

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KR102196287B1
KR102196287B1 KR1020190059561A KR20190059561A KR102196287B1 KR 102196287 B1 KR102196287 B1 KR 102196287B1 KR 1020190059561 A KR1020190059561 A KR 1020190059561A KR 20190059561 A KR20190059561 A KR 20190059561A KR 102196287 B1 KR102196287 B1 KR 102196287B1
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천승만
김건우
석수영
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재단법인 경북아이티융합 산업기술원
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Abstract

본 발명은 인공지능을 이용한 스마트공장 고장예지진단 장치 및 그것을 이용한 고장예지 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따르면, 인공지능을 이용한 스마트공장 고장예지진단 장치에 있어서, 스마트공장 내부에 설치된 로봇 또는 설비 각각의 축에 부착된 센서를 이용하여 센싱된 정보를 실시간으로 수신하는 데이터 수신부, 상기 수신된 센싱 정보를 머신러닝 알고리즘에 적용하여 오르빗 패턴(Orbit Pattern)을 생성하고, 생성된 오르빗 패턴을 이용하여 현재의 로봇 또는 설비의 이상 유무를 판단하는 제어부, 상기 수신된 센싱 정보와 상기 로봇 또는 설비의 이상 유무를 저장하는 데이터 저장부, 그리고 상기 로봇 또는 설비의 이상 유무를 사용자에게 제공하는 디스플레이부를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 로봇 또는 설비의 고장예지진단을 실시간으로 수행하면서, 사용자 및 관리자에게 신속히 로봇 또는 설비의 상태를 제공하여 고장을 예지하여 안정적인 로봇 또는 설비의 수리가 가능해진다.
The present invention relates to a smart factory failure prediction diagnosis apparatus using artificial intelligence and a failure prediction method using the same.
According to the present invention, in a smart factory failure prediction diagnosis device using artificial intelligence, a data receiving unit for receiving information sensed in real time using a robot installed inside a smart factory or a sensor attached to each axis of a facility, the received A control unit that generates an orbit pattern by applying sensing information to a machine learning algorithm, and determines whether the current robot or facility is abnormal using the generated orbit pattern, the received sensing information and the robot or It includes a data storage unit for storing the abnormality of the facility, and a display unit for providing the user with the abnormality of the robot or the facility.
As described above, according to the present invention, while performing a failure prediction diagnosis of a robot or facility in real time, the state of the robot or facility is quickly provided to users and managers to predict the failure, thereby enabling stable repair of the robot or facility.

Description

인공지능을 이용한 스마트공장 고장예지진단 장치 및 그것을 이용한 고장예지진단 방법{SYSTEM FOR SMART PLANT BROKEN DIAGNOSIS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND VROKEN DIAGNOSIS USING THE METHOD}A smart factory failure prediction diagnosis device using artificial intelligence and a failure prediction diagnosis method using it {SYSTEM FOR SMART PLANT BROKEN DIAGNOSIS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND VROKEN DIAGNOSIS USING THE METHOD}

본 발명은 인공지능을 이용한 스마트공장 고장예지진단 장치 및 그것을 이용한 고장예지진단 방법에 관한 것으로, 인공지능을 이용하여 실시간으로 로봇 또는 설비의 이상유무를 진단하는 인공지능을 이용한 스마트공장 고장예지진단 장치 및 그것을 이용한 고장예지진단 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a smart factory failure prediction diagnosis apparatus using artificial intelligence and a failure prediction diagnosis method using the same, and a smart factory failure prediction diagnosis apparatus using artificial intelligence that diagnoses the abnormality of a robot or facility in real time using artificial intelligence And a failure prediction diagnosis method using the same.

IT(Information Technology) 기술의 발전으로 IT 기술을 접목한 U-City나 Eco-City 등 미래형 도시가 건설되고 있고, 이러한 미래형 도시 건설이 계속해서 추진되면서 도시 시설물, 교통, 환경 등 도시 전반에 센서들을 설치 하고, 이러한 센서들을 통해 도시 내에 발생되는 여러 가지 상황들을 모니터링하고 상황에 대처하기 위해 관제 장치를 구축하고 있다.With the development of IT (Information Technology) technology, future cities such as U-City and Eco-City that combine IT technology are being built, and as such future city construction continues to be promoted, sensors are used throughout the city such as urban facilities, traffic, and environment. It is installed, and a control device is being built to monitor and cope with various situations occurring in the city through these sensors.

또한, 선박, 차량, 건설기계, 핸드폰 등은 다양한 부품들이 조립됨으로써 제조되며, 구성하는 부품에 대한 용접공정, 이송공정, 도장공정 등의 제조공정을 거쳐 대상물을 제조하는 공정이 이루어지며, 산업용 로봇은 복수개가 공정라인에 설치되어 제조공정을 수행할 수 있다. In addition, ships, vehicles, construction machinery, mobile phones, etc. are manufactured by assembling various parts, and the process of manufacturing the object is performed through manufacturing processes such as welding, transfer, and painting processes for components. A plurality of silver can be installed on the process line to perform the manufacturing process.

이러한 산업용 로봇은 설비집약형 LCD 제조공정이나 고밀도화된 자동차 제조공정 등 다양한 제조공정에서 핵심 장비로 사용되어 최근에는 산업용 로봇의 고장에 대한 진단 장치가 절실히 요구되고 있다. These industrial robots are used as core equipment in various manufacturing processes such as facility-intensive LCD manufacturing processes and high-density automobile manufacturing processes, and in recent years, diagnostic devices for malfunctions of industrial robots are urgently required.

또한, 산업용 로봇의 고장 진단 장치는 전류 신호를 이용하여 이상을 진단하므로, 하나의 부품으로부터 이상 전류 신호가 감지되면 이에 연계된 수많은 부품에서 이상 전류 신호가 발생되며, 종래 기술에 따른 산업용 로봇의 고장 진단 장치는 최초 이상 전류 신호가 발생된 부품을 판별하기 위하여 별 도의 기술이 필요할 뿐만 아니라 고장 진단에 오랜 시간이 걸리고, 비용이 증대되는 문제가 있다.In addition, since the fault diagnosis device of an industrial robot diagnoses an abnormality using a current signal, when an abnormal current signal is detected from one component, an abnormal current signal is generated in a number of parts connected thereto, and the failure of the industrial robot according to the prior art. The diagnostic device not only requires a separate technology to determine the part in which the abnormal current signal is generated, but also takes a long time to diagnose a fault, and increases the cost.

본 발명의 배경이 되는 기술은 대한민국 공개특허 제10-2018-0033844호(2018.04.04.)에 개시되어 있다.The technology behind the present invention is disclosed in Korean Patent Application Publication No. 10-2018-0033844 (04.04.2018).

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 인공지능을 이용하여 실시간으로 로봇 또는 설비의 이상유무를 진단하는 인공지능을 이용한 스마트공장 고장예지진단 장치 및 그것을 이용한 고장예지진단 방법에 관한 것이다.The technical problem to be achieved by the present invention relates to a smart factory failure prediction diagnosis apparatus using artificial intelligence that diagnoses the presence or absence of a robot or facility abnormality in real time using artificial intelligence, and a failure prediction diagnosis method using the same.

이러한 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 실시예에 따르면, 인공지능을 이용한 스마트공장 고장예지진단 장치에 있어서, 스마트공장 내부에 설치된 로봇 또는 설비 각각의 축에 부착된 센서를 이용하여 센싱된 정보를 실시간으로 수신하는 데이터 수신부, 상기 수신된 센싱 정보를 머신러닝 알고리즘에 적용하여 오르빗 패턴(Orbit Pattern)을 생성하고, 생성된 오르빗 패턴을 이용하여 현재의 로봇 또는 설비의 이상 유무를 판단하는 제어부, 상기 수신된 센싱 정보와 상기 로봇 또는 설비의 이상 유무 정보를 저장하는 데이터 저장부, 그리고 상기 로봇 또는 설비의 이상 유무를 사용자에게 제공하는 디스플레이부를 포함한다.According to an embodiment of the present invention for achieving such a technical problem, in a smart factory failure predictive diagnosis device using artificial intelligence, information sensed using a robot installed inside the smart factory or a sensor attached to each axis of the facility is real-time. A data receiving unit that is received as a data receiving unit, a control unit that generates an orbit pattern by applying the received sensing information to a machine learning algorithm, and determines whether there is an abnormality in a current robot or facility using the generated orbit pattern, And a data storage unit configured to store the received sensing information and information on the presence or absence of an abnormality in the robot or equipment, and a display unit to provide a user with information about an abnormality in the robot or equipment.

상기 데이터 처리부는, seq2seq 알고리즘을 이용하여 상기 센서로부터 측정되는 3 방향(Horizontal, Vertical, Axial)의 진동데이터를 오르빗 패턴으로 변환시켜 머신러닝 알고리즘을 학습시킬 수 있다.The data processing unit may learn a machine learning algorithm by converting vibration data of three directions (Horizontal, Vertical, Axial) measured from the sensor into an orbit pattern using a seq2seq algorithm.

상기 제어부는, 상기 오르빗 패턴이 원형으로 생성되면 상기 로봇 또는 설비에 이상이 존재하지 않는 것으로 판단할 수 있다.When the orbit pattern is generated in a circular shape, the controller may determine that there is no abnormality in the robot or facility.

상기 제어부는, 상기 오르빗 패턴이 타원형, 팔자형태, 심장형태 및 토네이도 형태 중에서 어느 하나의 형태로 생성되면, 상기 로봇 또는 설비에 이상이 존재하는 것으로 판단할 수 있다.When the orbit pattern is generated in any one of an oval shape, a nasolabial shape, a heart shape, and a tornado shape, the controller may determine that an abnormality exists in the robot or facility.

상기 제어부는, 상기 오르빗 패턴이 상기 타원형으로 생성되면, 상기 로봇 또는 설비의 균형이 맞지 않은 것으로 판단하고, 상기 오르빗 패턴이 상기 팔자형태, 심장형태 및 토네이도 형태 중에서 어느 하나의 형태로 생성되면 상기 로봇 또는 설비의 축이 어긋난 것으로 판단할 수 있다.When the orbit pattern is generated in the elliptical shape, the control unit determines that the robot or equipment is not balanced, and when the orbit pattern is generated in any one of the nasolabial shape, a heart shape, and a tornado shape It may be determined that the axis of the robot or facility is shifted.

본 발명의 다른 실시예에는, 고장예지진단 장치를 이용한 고장예지진단 방법에 있어서, 스마트공장 내부에 설치된 로봇 또는 설비 각각의 축에 부착된 센서를 이용하여 센싱된 정보를 실시간으로 수신하는 단계, 상기 수신된 센싱 정보를 머신러닝 알고리즘에 적용하여 오르빗 패턴(Orbit Pattern)을 생성하고, 생성된 오르빗 패턴을 이용하여 현재의 로봇 또는 설비의 이상 유무를 판단하는 단계, 상기 수신된 센싱 정보와 상기 로봇 또는 설비의 이상 유무를 저장하는 단계, 그리고 상기 로봇 또는 설비의 이상유무 정보를 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다.In another embodiment of the present invention, in a failure prediction diagnosis method using a failure prediction diagnosis device, the step of receiving in real time sensed information using a robot installed inside a smart factory or a sensor attached to each axis of the facility, the Applying the received sensing information to a machine learning algorithm to generate an orbit pattern, and using the generated orbit pattern to determine whether there is an abnormality in the current robot or facility, the received sensing information and the And storing the abnormality of the robot or equipment, and providing information on the abnormality of the robot or equipment to a user.

이와 같이 본 발명에 따르면, 로봇 또는 설비의 고장예지진단을 실시간으로 수행하면서, 사용자 및 관리자에게 신속히 로봇 또는 설비의 상태를 제공하여 고장을 예지하여 안정적으로 로봇 또는 설비의 수리를 가능하게 할 수 있다. As described above, according to the present invention, it is possible to stably repair the robot or facility by predicting the failure by quickly providing the state of the robot or facility to users and managers while performing the predictive diagnosis of a robot or facility in real time. .

또한, 인공지능을 이용하여 로봇 또는 설비의 고장유무를 측정하기 때문에 로봇 또는 설비의 고장 유무를 사전에 파악하여 정비 및 수리비를 절감시키고, 계획적인 정비가 가능할 수 있도록 한다.In addition, since artificial intelligence is used to measure the malfunction of a robot or facility, it is possible to reduce maintenance and repair costs by identifying the malfunction of the robot or facility in advance, and enable planned maintenance.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 로봇 또는 설비의 고장예지진단 장치의 구성을 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 로봇 또는 설비에 부착되는 센서의 위치를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 로봇 또는 설비의 고장예지진단 장치를 이용한 고장진단예지 방법을 나타낸 순서도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 S320 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 로봇 또는 설비의 고장유무에 대응하는 오르빗 패턴을 나타낸 도면이다.
1 is a block diagram showing the configuration of an apparatus for predicting failure of a robot or facility according to an embodiment of the present invention.
2 is a view for explaining the position of a sensor attached to a robot or facility according to an embodiment of the present invention.
3 is a flow chart showing a failure diagnosis prediction method using a failure prediction diagnosis apparatus for a robot or facility according to an embodiment of the present invention.
4 is a view for explaining step S320 according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram showing an orbit pattern corresponding to a malfunction of a robot or facility according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art can easily implement the present invention. However, the present invention may be implemented in various forms and is not limited to the embodiments described herein. In the drawings, parts irrelevant to the description are omitted in order to clearly describe the present invention, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included rather than excluding other components unless otherwise stated.

그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.Then, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art can easily implement the present invention.

먼저, 도 1 및 도 2를 이용하여 로봇 또는 설비의 고장예지진단 장치의 구성을 설명한다.First, a configuration of an apparatus for predicting failure of a robot or facility will be described with reference to FIGS. 1 and 2.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 고장예지진단 장치의 구성을 나타낸 구성도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 로봇 또는 설비에 부착되는 센서의 위치를 설명하기 위한 도면이다.1 is a block diagram showing the configuration of a failure prediction diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a view for explaining the position of a sensor attached to a robot or facility according to an embodiment of the present invention.

도 1에서 나타낸 것처럼, 로봇 또는 설비의 고장예지진단 장치(100)는 데이터 수신부(110), 제어부(120), 데이터 저장부(130) 및 디스플레이부(140)를 포함한다.As shown in FIG. 1, the apparatus 100 for predicting and diagnosing a failure of a robot or facility includes a data receiving unit 110, a control unit 120, a data storage unit 130, and a display unit 140.

먼저, 데이터 수신부(110)는 스마트공장 내부에 설치된 로봇 또는 설비 각각의 축에 부착된 센서를 이용하여 센싱된 정보를 실시간으로 수신한다.First, the data receiving unit 110 receives the sensed information in real time using a robot installed inside the smart factory or a sensor attached to each axis of the facility.

여기서, 스마트 공장은 사이버 물리 장치(CPS: Cyber Physical Systems)을 이용하여 실제와 동일한 제품 설계 및 개발을 모의 실험하여 자산을 최적화하고, 공장 내의 설비와 기기 간에 사물 인터넷(IoT)를 설치하여 실시간 정보를 교환하게 하여 생산성을 증가시키고 돌발 사고를 최소화하기 위한 공장을 의미한다.Here, the smart factory uses Cyber Physical Systems (CPS) to simulate real-life product design and development to optimize assets, and install the Internet of Things (IoT) between facilities and devices in the factory to provide real-time information. It means a factory to increase productivity and minimize unexpected accidents by exchanging them.

그리고, 도 2에서 나타낸 것처럼, 센서는 로봇 또는 설비 각각의 축에 부착되어 실시간으로 센싱정보를 송신한다.And, as shown in Fig. 2, the sensor is attached to each axis of the robot or facility to transmit sensing information in real time.

이때, 로봇 또는 설비 각각의 축에 설치된 센서는 진동센서, 가속도 센서 및 열감지 센서 중에서 어느 하나를 포함한다. At this time, the sensor installed on each axis of the robot or facility includes any one of a vibration sensor, an acceleration sensor, and a heat sensor.

그리고, 데이터 수신부(110)는 유, 무선 네트워크를 이용하여 센싱정보를 실시간으로 획득한다.In addition, the data receiving unit 110 acquires sensing information in real time using a wired or wireless network.

여기서, 유, 무선 네트워크는 3G, 4G, 5G, LTE, WiFi, Bluetooth 및 Zigbee 중에서 어느 하나를 포함한다.Here, the wired and wireless networks include any one of 3G, 4G, 5G, LTE, WiFi, Bluetooth, and Zigbee.

다음으로, 제어부(120)는 수신된 센싱 정보를 머신러닝 알고리즘에 적용하여 오르빗 패턴(Orbit Pattern)을 생성하고, 생성된 오르빗 패턴을 이용하여 현재의 로봇 또는 설비의 이상 유무를 판단한다.Next, the controller 120 generates an orbit pattern by applying the received sensing information to a machine learning algorithm, and uses the generated orbit pattern to determine whether or not there is an abnormality in the current robot or facility.

여기서, 제어부(120)는 seq2seq 알고리즘을 이용하여 오르빗 패턴을 생성한다.Here, the control unit 120 generates an orbit pattern using the seq2seq algorithm.

이때, seq2seq 알고리즘은 딥 러닝 모델 중 하나로서, 본 발명의 실시예에 따르면, 센서의 데이터를 수신하여 오르빗 패턴을 제작하는 역할을 수행한다. In this case, the seq2seq algorithm is one of the deep learning models, and according to an embodiment of the present invention, it receives data from a sensor to produce an orbit pattern.

또한, 오르빗 패턴은 로봇 또는 설비에 이상이 존재하지 않으면, 원형으로 표현되고, 로봇 또는 설비에 이상이 존재하면, 타원형, 팔자형태, 심장형태 및 토네이도 형태 중에서 어느 하나로 표현된다.In addition, if there is no abnormality in the robot or equipment, the orbit pattern is expressed in a circular shape, and if there is an abnormality in the robot or equipment, the orbit pattern is expressed in any one of an oval, a nasolabial shape, a heart shape, and a tornado shape.

여기서, 오르빗 패턴은 수집되는 데이터를 주파수로 변환하여 생성되는 패턴으로, 본 발명의 실시예에서는 로봇 또는 설비에 부착된 센서로부터 측정되는 데이터의 주파수를 이용하여 오르빗 패턴을 제작한다.Here, the orbit pattern is a pattern generated by converting collected data into a frequency. In an embodiment of the present invention, an orbit pattern is produced using the frequency of data measured from a sensor attached to a robot or facility.

즉, 오르빗 패턴은 로봇 또는 설비에 부착된 센서로부터 측정된 주파수의 형태에 따라 원형, 타원형, 팔자형태, 심장형태 및 토네이도 형태와 같이 표현될 수 있다.That is, the orbit pattern may be expressed as a circle, an ellipse, a nasolabial shape, a heart shape, and a tornado shape according to the shape of the frequency measured from a sensor attached to a robot or facility.

이때, 제어부(130)는 오르빗 패턴은 타원형으로 생성되면, 로봇 또는 설비의 균형이 맞지 않은 것으로 판단하고, 오르빗 패턴은 팔자형태, 심장형태 및 토네이도 형태 중에서 어느 하나로 생성되면, 로봇 또는 설비의 축이 어긋난 것으로 판단한다.At this time, if the orbit pattern is generated in an elliptical shape, the controller 130 determines that the robot or facility is not balanced, and if the orbit pattern is generated in any one of a nasolabial shape, a heart shape, and a tornado shape, the robot or facility It is judged that the axis is shifted.

그리고, 데이터 저장부(130)는 데이터 수신부(110)로부터 수신된 센싱 정보와 제어부(120)로부터 판단된 로봇 또는 설비의 이상 유무에 대한 정보를 저장한다.In addition, the data storage unit 130 stores sensing information received from the data receiving unit 110 and information on whether there is an abnormality in the robot or facility determined by the control unit 120.

이때, 데이터 저장부(130)는 mysql, elasticsearch 및 dynamodb 중에서 어느 하나를 이용하여 센싱 정보와 로봇 또는 설비의 이상유무에 대한 정보를 저장한다.In this case, the data storage unit 130 stores sensing information and information on whether a robot or facility is abnormal using any one of mysql, elasticsearch, and dynamodb.

여기서, mysql, elasticsearch 및 dynamodb는 데이터를 저장하기 위한 알고리즘으로, 본 발명의 실시예에서는 센싱 정보와 로봇 또는 설비의 이상유무 정보를 저장하기 위해 사용된다.Here, mysql, elasticsearch, and dynamodb are algorithms for storing data, and in the embodiment of the present invention, they are used to store sensing information and information on whether there is abnormality in a robot or a facility.

그러면, 디스플레이부(140)는 로봇 또는 설비의 이상유무 정보를 사용자 또는 관리자에게 제공한다.Then, the display unit 140 provides information on whether there is abnormality in a robot or facility to a user or an administrator.

이하에서는 도 3 내지 도 5를 이용하여 본 발명의 실시예에 따른 고장예지진단 장치를 이용한 고장진단예지 방법을 설명한다.Hereinafter, a failure diagnosis prediction method using the failure prediction diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 3 to 5.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 로봇 또는 설비의 고장예지진단 장치를 이용한 고장진단예지 방법을 나타낸 순서도이다. 3 is a flow chart showing a failure diagnosis prediction method using a failure prediction diagnosis apparatus of a robot or facility according to an embodiment of the present invention.

도 3에서 나타낸 것처럼, 본 발명의 실시예에 따른 로봇 또는 설비의 고장예지진단 장치(100)는 스마트공장 내부에 설치된 로봇 또는 설비 각각의 축에 부착된 센서를 이용하여 센싱된 정보를 실시간으로 수신한다(S310).As shown in FIG. 3, the apparatus 100 for predicting failure of a robot or facility according to an embodiment of the present invention receives the sensed information in real time using a robot installed inside a smart factory or a sensor attached to each axis of the facility. Do (S310).

여기서, 데이터 수신부(110)는 유, 무선 네트워크를 이용하여 센싱된 정보를 실시간으로 수신한다.Here, the data receiving unit 110 receives the sensed information in real time using a wired or wireless network.

그러면, 제어부(120)는 수신된 센싱 정보를 머신러닝 알고리즘에 적용하여 오르빗 패턴(Orbit Pattern)을 생성하고, 생성된 오르빗 패턴을 이용하여 현재의 로봇 또는 설비의 이상 유무를 판단한다(S320).Then, the controller 120 generates an orbit pattern by applying the received sensing information to a machine learning algorithm, and determines whether there is an abnormality in the current robot or facility using the generated orbit pattern (S320). ).

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 S320 단계를 설명하기 위한 도면이며, 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 오르빗 패턴에 따른 로봇 또는 설비의 고장유무를 나타낸 도면이다.FIG. 4 is a view for explaining step S320 according to an embodiment of the present invention, and FIG. 5 is a view showing whether a robot or equipment has a failure according to an orbit pattern according to an embodiment of the present invention.

도 4에서 나타낸 것처럼, 제어부(120)는 수신한 센싱 데이터를 seq2seq 알고리즘을 이용하여 오르빗 패턴을 생성한다.As shown in FIG. 4, the controller 120 generates an orbit pattern using the seq2seq algorithm on the received sensing data.

도 4에서 나타낸 것처럼, 제어부(120)는 로봇 또는 설비에 설치된 센서로부터 측정된 데이터의 주파수를 이용하여 오르빗 패턴을 생성한다.As shown in FIG. 4, the control unit 120 generates an orbit pattern using the frequency of data measured from a sensor installed in a robot or facility.

여기서, x 및 y축의 값은 시간에 따른 주파수의 세기를 나타내며, 로봇 또는 설비에 설치된 센서의 측정값에 따라 변경될 수 있다.Here, the values of the x and y axes represent the strength of the frequency over time and may be changed according to the measured value of a sensor installed in a robot or facility.

즉, 오르빗 패턴은 센서로부터 측정된 데이터에 따라 변경된다.That is, the orbit pattern is changed according to the data measured from the sensor.

그러면, 도 5에서 나타낸 것처럼 제어부(120)는 생성된 오르빗 패턴에 따라 로봇 또는 설비의 이상 유무를 판단한다.Then, as shown in FIG. 5, the control unit 120 determines whether there is an abnormality in the robot or facility according to the generated orbit pattern.

즉, 도 5에서 나타낸 것처럼 오르빗 패턴(Orbit Shape)이 원형(Circle)으로 생성되면 제어부(120)는 로봇 또는 설비에 이상이 없는 상태(Normal)로 판단한다.That is, as shown in FIG. 5, when an orbit pattern is generated in a circle, the controller 120 determines that there is no abnormality in the robot or facility (Normal).

또한, 도 5에서 나타낸 것처럼, 오르빗 패턴(Orbit Shape)이 타원형(Ellipse), 팔자형태(Eight), 심장형태(Heart) 및 토네이도(Tornado) 형태 중에서 어느 하나로 생성되면, 제어부(120)는 로봇 또는 설비에 이상이 있는 것으로 판단한다.In addition, as shown in FIG. 5, when the Orbit Shape is created in any one of an ellipse, an Eight, a heart, and a tornado, the controller 120 Or it is judged that there is something wrong with the facility.

여기서, 오르빗 패턴(Orbit Shape)이 타원형(Ellipse)으로 생성되면, 제어부(120)는 로봇 또는 설비의 균형이 맞지 않은 상태(Unbalance)로 판단한다.Here, when an orbit pattern is generated in an ellipse, the control unit 120 determines that the robot or equipment is unbalanced.

그리고, 오르빗 패턴은 팔자형태(Eight), 심장형태(Heart) 및 토네이도(Tornado)형태 중에서 어느 하나로 생성되면, 제어부(120)는 로봇 또는 설비의 축이 어긋난 상태(Shaft misalignment)로 판단한다.In addition, when the orbit pattern is generated in any one of an Eight, a Heart, and a Tornado shape, the controller 120 determines that the axis of the robot or facility is misalignment.

예를 들어, 로봇 또는 설비의 축이 어긋난 경우, 오르빗 패턴은 도 5에서 나타낸 것처럼 팔자 형태로 생성된다.For example, when the axis of a robot or facility is shifted, an orbit pattern is generated in a nasolabial shape as shown in FIG. 5.

또한, 로봇 또는 설비의 균형이 맞지 않는 경우, 오르빗 패턴이 도 5에서 나타낸 것처럼 타원형으로 생성된다.In addition, when the robot or equipment is not balanced, an orbit pattern is generated in an elliptical shape as shown in FIG. 5.

다음으로, 데이터 저장부(130)는 수신된 센싱 정보와 로봇 또는 설비의 이상유무 정보를 저장한다(S330).Next, the data storage unit 130 stores the received sensing information and abnormality information of the robot or facility (S330).

이때, 데이터 저장부(130)는 실시간으로 센싱 정보와 로봇 또는 설비의 이상유무 정보를 저장하고, 저장된 데이터를 디스플레이부(140)에 제공한다.In this case, the data storage unit 130 stores sensing information and information on whether there is abnormality of a robot or facility in real time, and provides the stored data to the display unit 140.

그러면, 고장예지진단 장치(100)는 디스플레이부(140)를 이용하여 로봇 또는 설비의 이상 유무를 사용자에게 제공한다(S340).Then, the failure prediction diagnosis apparatus 100 provides the user with the presence or absence of an abnormality in the robot or the facility using the display unit 140 (S340).

여기서, 사용자는 디스플레이부(140)를 통하여 실시간으로 로봇 또는 설비의 이상유무를 확인할 수 있다.Here, the user can check whether there is an abnormality in the robot or facility through the display unit 140 in real time.

이와 같이 본 발명의 실시예에 따르면, 로봇 또는 설비의 고장예지진단을 실시간으로 수행하면서, 사용자 및 관리자에게 신속히 로봇 또는 설비의 상태를 제공하여 고장을 예지하여 안정적으로 로봇 또는 설비의 수리를 가능하게 할 수 있다. As described above, according to an embodiment of the present invention, it is possible to stably repair the robot or facility by predicting the failure by quickly providing the state of the robot or facility to users and managers while performing the predictive diagnosis of a failure of a robot or facility in real time. can do.

또한, 인공지능을 이용하여 로봇 또는 설비의 고장유무를 측정하기 때문에 로봇 또는 설비의 고장 유무를 사전에 파악하여 정비 및 수리비를 절감시키고, 계획적인 정비가 가능할 수 있도록 한다.In addition, since the malfunction of the robot or facility is measured using artificial intelligence, it is possible to reduce maintenance and repair costs by identifying the malfunction of the robot or facility in advance, and to enable planned maintenance.

본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것이 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, this is only exemplary, and those of ordinary skill in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the appended claims.

100: 고장예지진단 장치, 110: 데이터 수신부
120: 제어부, 130: 데이터 저장부,
140: 디스플레이부
100: failure prediction diagnosis device, 110: data receiving unit
120: control unit, 130: data storage unit,
140: display unit

Claims (10)

인공지능을 이용한 스마트공장 고장예지진단 장치에 있어서,
스마트공장 내부에 설치된 로봇 또는 설비 각각의 축에 부착된 센서를 이용하여 센싱된 정보를 실시간으로 수신하는 데이터 수신부,
상기 수신된 센싱 정보를 머신러닝 알고리즘에 적용하여 오르빗 패턴(Orbit Pattern)을 생성하고, 생성된 오르빗 패턴을 이용하여 현재의 로봇 또는 설비의 이상 유무를 판단하는 제어부,
상기 수신된 센싱 정보와 상기 로봇 또는 설비의 이상 유무 정보를 저장하는 데이터 저장부, 그리고
상기 로봇 또는 설비의 이상 유무를 사용자에게 제공하는 디스플레이부를 포함하고,
상기 제어부는,
seq2seq 알고리즘을 이용하여 상기 센서로부터 측정되는 3 방향(Horizontal, Vertical, Axial)의 진동데이터를 오르빗 패턴으로 변환시켜 머신러닝 알고리즘을 학습시키고, 상기 오르빗 패턴이 원형으로 생성되면 상기 로봇 또는 설비에 이상이 존재하지 않는 것으로 판단하고,
상기 오르빗 패턴이 타원형으로 생성되면, 상기 로봇 또는 설비의 균형이 맞지 않은 것으로 판단하고,
상기 오르빗 패턴이 팔자형태, 심장형태 및 토네이도 형태 중에서 어느 하나의 형태로 생성되면 상기 로봇 또는 설비의 축이 어긋난 것으로 판단하는 고장예지진단 장치.
In the smart factory failure prediction diagnosis device using artificial intelligence,
A data receiving unit that receives the sensed information in real time using a robot installed inside a smart factory or a sensor attached to each axis of the facility,
A control unit that generates an orbit pattern by applying the received sensing information to a machine learning algorithm, and determines whether there is an abnormality in a current robot or facility by using the generated orbit pattern,
A data storage unit that stores the received sensing information and information on whether or not the robot or facility is abnormal, and
Including a display unit for providing a user with the presence or absence of abnormalities in the robot or facility,
The control unit,
Using the seq2seq algorithm, the vibration data in three directions (Horizontal, Vertical, Axial) measured from the sensor is converted into an orbit pattern to learn a machine learning algorithm, and when the orbit pattern is generated in a circular shape, the robot or facility Judging that the abnormality does not exist,
If the orbit pattern is generated in an elliptical shape, it is determined that the robot or facility is not balanced,
When the orbit pattern is generated in any one of a nasolabial shape, a heart shape, and a tornado shape, the failure prediction diagnosis device determines that the axis of the robot or facility is shifted.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 고장예지진단 장치를 이용한 고장예지진단 방법에 있어서,
스마트공장 내부에 설치된 로봇 또는 설비 각각의 축에 부착된 센서를 이용하여 센싱된 정보를 실시간으로 수신하는 단계,
상기 수신된 센싱 정보를 머신러닝 알고리즘에 적용하여 오르빗 패턴(Orbit Pattern)을 생성하고, 생성된 오르빗 패턴을 이용하여 현재의 로봇 또는 설비의 이상 유무를 판단하는 단계,
상기 수신된 센싱 정보와 상기 로봇 또는 설비의 이상 유무를 저장하는 단계, 그리고
상기 로봇 또는 설비의 이상유무 정보를 사용자에게 제공하는 단계를 포함하고,
상기 로봇 또는 설비의 이상 유무를 판단하는 단계는,
seq2seq 알고리즘을 이용하여 상기 센서로부터 측정되는 3 방향(Horizontal, Vertical, Axial)의 진동데이터를 오르빗 패턴으로 변환시켜 머신러닝 알고리즘을 학습시키고,
상기 오르빗 패턴이 원형으로 생성되면 상기 로봇 또는 설비에 이상이 존재하지 않는 것으로 판단하며, 상기 오르빗 패턴이 타원형으로 생성되면, 상기 로봇 또는 설비의 균형이 맞지 않은 것으로 판단하고, 상기 오르빗 패턴이 팔자형태, 심장형태 및 토네이도 형태 중에서 어느 하나의 형태로 생성되면 상기 로봇 또는 설비의 축이 어긋난 것으로 판단하는 고장예지진단 방법.
In the failure prediction diagnosis method using the failure prediction diagnosis device,
Receiving the sensed information in real time using a robot installed inside the smart factory or a sensor attached to each axis of the facility,
Generating an orbit pattern by applying the received sensing information to a machine learning algorithm, and determining whether a current robot or facility is abnormal using the generated orbit pattern,
Storing the received sensing information and the presence or absence of an abnormality in the robot or facility, and
Including the step of providing information on the presence or absence of abnormalities of the robot or facility to a user,
The step of determining whether the robot or facility is abnormal,
A machine learning algorithm is trained by converting vibration data of three directions (Horizontal, Vertical, Axial) measured from the sensor into an orbit pattern using the seq2seq algorithm,
When the orbit pattern is generated in a circular shape, it is determined that there is no abnormality in the robot or facility, and when the orbit pattern is generated in an oval shape, it is determined that the balance of the robot or facility is not correct, and the orbit pattern A failure predictive diagnosis method in which it is determined that the axis of the robot or facility is shifted when it is generated in any one of the nasolabial shape, a heart shape, and a tornado shape.
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