분석 관점에서의 예지정비시스템
예지정비시스템은 장비의 설비 상태를 점검하고 고장을 예측하는 관리 시스템이다.
예지정비시스템을 도입함으로써 다양한 종류의 장비들의 잠재적 고장요인을 정확하게 예측하고, 설비와 관련된 데이터 수집, 분석 및 과학적 관리를 통해 예측모델을 구성해주어 문제점을 개선하며, 다운타임을 줄여 비용 손실까지 막아주는 효과를 가져다준다.
기존의 예지정비 시스템은 시계열 기반의 데이터 패턴을 주로 학습 후 이상 징후가 발견되면 실시간 모니터링 시스템에 알려주는 시스템이었다. 시계열 기반 패턴 분석은 고장을 어느 정도 예측하여 관리는 가능하나, 고장 요인을 정확하게 예측하기에는 한계가 있다. 이러한 분석기법에서는 장비와 장비 간 상호작용에 대한 요소를 고려할 수 없기 때문이다. 자주 일어나는 장비 간의 고장 관계를 기록하고 유사한 사고 유형을 관리하고 이를 통해 분석할 수 있다면 잠재적인 요소를 고려한 고장 요인을 예측하는데 도움이 될 것이다.
그래프 모델로 보는 예지정비시스템
그래프 모델을 도입하면 장비 간의 관계를 모델링 할 수 있어, 고장관계 패턴을 기록하고 유사한 패턴의 사고유형을 관리하고 분석이 가능하다.
먼저 예지정비시스템에서 사용될 수 있는 그래프 모델은 ‘계층적 구조 모델’이 있으며, 각각의 설비의 데이터들이 상부 구조의 데이터 집중 장치를 거쳐 중앙 관제실의 모니터링 시스템까지 들어오는 계층구조들로 이루어진 관계의 모델을 말한다. 이 구조는 설비 시스템에서 쉽게 접할 수 있는 기본적인 구조이며, 구조에 맞게 점과 선의 그래프 모델로 장비 간 이어지는 회선 및 망과 두 장비 간의 상호 요인을 기록하면서 관리가 가능하다.
다음으로 사용될 수 있는 그래프 모델은 ‘네트워크 구조 모델’이며, 계층적 구조모델과 달리 단말기 간 상호 작용을 주고받을 수 있고, 최근 IOT가 도입되면서 장비 간 네트워크 모델을 고려할 수 있는 모델이다. IOT 시대가 도래하면서 장비에서 수많은 데이터가 쏟아지고 장비와 장비간 관계를 모델링 할 수 있는 예지정비시스템 모델이 필요해졌다. 그래프를 도입하면 이러한 데이터 간의 관계를 모델링하는데 매우 용이하며, 장비 간 패턴을 탐색하고 도출하는데 강점이 있는 예지정비시스템을 구축할 수 있다.
예지정비시스템을 그래프로 적용시 부각되는 Value는 다음 2가지라 할 수 있다.
1. ‘장비 간의 연결되는 회선 및 상호작용’을 예지정비시스템에 기록 및 관리할 수 있다. 그래프를 적용한 예지정비시스템에서는 장비 간의 연결되는 회선과 장비 간 서로 상호작용의 인자들을 엣지에 저장하여 기록할 수 있으며, 이는 기존의 계층적인 구조를 가진 설비에서 IoT 네트워크 구조로 산업이 바뀌면서 ‘장비 간의 관계를 모델링’을 할 수 있다는 점이 강점으로 주목받을 수 있다.
2. ‘고장 관계 패턴을 기록하고 유사한 패턴의 사고유형을 관리하고 분석’이 가능하다. 기존의 예지장비솔루션에서는 시계열 데이터에 대한 이상치 및 패턴에 대해 학습하여서 예방을 할 수 있었다면, 그래프를 이용한다면 자주 일어나는 고장의 장비 관계 구조를 패턴화하여 사고유형을 관리하고 패턴별로 유사도 기반으로 하여 군집 분석을 실시하여 해당 패턴의 사고가 발생 시 기존의 예지 장비 기능과 함께 장비와 장비 간 상호작용이 고려된 분석을 하여 고장에 있어서 잠재적인 요소를 도출하는데 도움이 된다.
그래프 모델링 시리즈의 막을 내리며
예지정비시스템의 주제를 마지막으로 여태 그래프 모델링 시리즈를 통해 그래프 DB가 어떻게 데이터를 구현하는지 알아보았습니다. 비록 그래프 모델링 시리즈는 막을 내렸으나, 그래프 AI 센터에서 제공하는 그래프 기술 관련 글은 다양한 주제로 찾아올 것입니다. 지금까지 그래프 모델링 시리즈를 읽어주신 분들께 감사 인사드립니다.
글: 비트나인 그래프 AI 센터
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