요약

에네팜(타입에스)은 2016년부터 IoT를 활용해 원격으로 장비정보를 수집하고, 데이터 분석 기술을 활용한 품질관리를 수행하며, 각 현장의 장애를 줄여나가고 있습니다

차세대 품질관리 활동에 대하여

차세대 품질관리 활동의 목표는 '0차 고장부터 품질 개선 시작', '고객 집을 방문하지 않고 시판 기계 품질 향상', 'AI 기술을 활용한 고장 예측 로직을 활용하여 고장 예방', '다음 모델 개발 시점부터 조기 고장 제거''입니다

2016년부터 상시 연결된 ENE-FARM 시장 기계의 운영 데이터를 실시간으로 수집 및 모니터링하고, 제조 편차로 인한 장애를 조기에 감지하고, 대책을 고려하며, 고객의 집을 방문하지 않고도 원격으로 장비 제어 및 품질 수준을 향상시킬 수 있게 되었습니다

또한 지속적인 연결을 통해 얻을 수 있는 빅데이터와 AI 기술을 활용하여 인간의 눈으로 확인할 수 없는 정상적인 운영 데이터와의 편차를 감지하는 고장 징후 로직을 개발했습니다 이를 통해 오류의 원인 조사를 시작하고 오류가 명백해지기 전에 오류 빈도를 이해할 수 있습니다

현재 이 로직은 품질을 보장하고 품질을 향상시키기 위해 다음 모델 개발 단계에서 강원 랜드 슬롯 종류됩니다

IoT 연결 시스템 유무에 따른 시장 측정 정보(상시 연결)

상시 연결이 되어 있으면 점점 늘어나는 장애 추세를 파악하는 동시에 원인을 조사하고 대책을 마련할 수 있습니다 또한 시중에 나와 있는 모든 기계의 데이터를 확인할 수 있어 대책 출시에 걸리는 시간이 단축됩니다

또한, 부득이하게 고객의 집을 방문해야 하는 경우에도 원격으로 임시 조치를 시행함으로써 장애를 조기에 예방하고 순찰을 시작할 수 있습니다

반면, 지속적인 연결이 없다면, 고장을 이해하고, 원인을 조사하고, 대책을 마련하는 것이 동일하더라도 후속 고장의 증가 추세를 이해하는 데 시간이 걸릴 것이며, 대책 준비가 지연됨에 따라 시장에서 많은 실패가 발생하면서 시장 순찰을 시작해야 할 것입니다

이것저것, 常TIME接続があれば,故障の増加傾向をbi ckdayta에 て確認, 早期に早究明과 対策리리스の実現が可能となりました

실패 신호 로직 정보

특정 오류가 자주 발생한 과거 모델의 경우 오류 징후는 특정 오류와의 상관 관계 강도를 기반으로 결정되는 지도 학습과 정상 데이터의 오류 및 편차를 기반으로 결정되는 비지도 학습이라는 두 가지 메커니즘을 강원 랜드 슬롯 종류하여 작동됩니다

지도 학습을 통해 운영 데이터에서 장애 징후가 있는지 지속적으로 모니터링할 수 있으며, 장애 징후가 나타나면 즉시 유지 관리를 수행하거나 원격으로 개선합니다

教師なしschool習によuru故障予兆については、予兆を検知した데이타の分析, 原因調査を行い異常の無を判断し, 対応方法を検討し, 品質担保を行たていまс。

비지도 학습으로 인한 실패 신호의 예(잘못된 유량계 측정)

상시 연결을 통해 얻을 수 있는 건전한 시장 기계 작동 데이터로부터 건강 진단 모델을 생성하고, 오류가 보고되기 전 측정값의 편차를 이상 데이터로 검출한 결과 부품을 회수하여 조사한 결과 유량계에 부착된 이물질이 원인인 것으로 판단되었습니다

나중에는 시장에 발생하기 전에 원격으로 전송하고, 부착된 이물질의 양을 줄여 잦은 고장을 예방할 수 있었습니다

활동의 효과 및 향후 노력

16年機부터 常TIME接続を開始し, 遠隔配信에서 故障抑主目を行い, 故障予兆によRULU제품質管理活動を行たてりた結果、現行機種dedは一般の給湯器並umiの故障率を実現Dekiました

현재 우리는 다음 모델의 개발 단계에서 이러한 노력을 기울이고 있습니다 제품이 출시되기 전에는 어떠한 장애도 제거할 것이며, 제품이 출시된 후에도 지속적으로 장애 동향을 파악하고 원격 대응을 반복하여 장애율을 극도로 낮은 수준으로 유지하는 것을 목표로 하겠습니다

또한 현재 Ene-Farm을 작업 중이지만 온수기와 관련하여 얻을 수 있는 데이터를 통해 고장 징후를 조사하고 있습니다

향후에는 유지 관리를 적극적으로 수행하여 불편을 최소화하고 유지 관리 작업량을 평준화하겠습니다