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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 693 - 696 (4page)
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This paper describes an anomaly detection system framework for rolling machines in iron and steel making processes. The system framework is called Smart Anomaly Detection System Framework (SADSF). The S-ASDF utilizes various artificial intelligence methods such as Mahalanobis Distance (MD), Principal Component Analysis (PCA), and Autoencoder, et al. In order to evaluate previously the fault conditions and indications of rolling machine in real time, the S-ASDF utilized a number of operation control data and sensing data aggregated from manufacturing operation lines. We successfully applied the S-ADSF into a real rolling machine process line. Operators can intuitively notice the condition and operation problems of rolling machines by using the HMI (Human-Machine Interface) of S-ASDF displaying various statistical condition signals and diagnosis results. Therefore, the operators can respond to potential rolling machine faults through the S-ASDF in advance.
목차
Abstract
1. 서론
2. 압연기 구조 및 이상 예시
3. 인공지능 기반 설비 이상 감지 (Anomaly Detection) 모델 및 적용 방안
4. 설비 이상 감지 시스템 프레임워크 구조
5. 시스템 프레임워크 실 적용 사례
6. 결론
참고문헌
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