KR102054743B1 - Methods, systems and programs of remote diagnosis of equipment - Google Patents
Methods, systems and programs of remote diagnosis of equipment Download PDFInfo
- Publication number
- KR102054743B1 KR102054743B1 KR1020187008680A KR20187008680A KR102054743B1 KR 102054743 B1 KR102054743 B1 KR 102054743B1 KR 1020187008680 A KR1020187008680 A KR 1020187008680A KR 20187008680 A KR20187008680 A KR 20187008680A KR 102054743 B1 KR102054743 B1 KR 102054743B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- facility
- information
- data
- expert
- noise
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 35
- 238000004171 remote diagnosis Methods 0.000 title claims description 20
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 24
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 23
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 17
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 6
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 6
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 5
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 abstract description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
- G01H17/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves, not provided for in the preceding groups
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
본 발명의 설비의 원격 진단 방법, 시스템 및 프로그램에 관한 것이다. 본 발명은, 서버가 센서장치로부터 진동정보 또는 소음정보를 수신하여 저장하고, 일정시간 단위마다 진동데이터 또는 소음데이터에 대한 추세선을 생성하되, 상기 센서장치는 설비에 설치되어 진동 또는 소음을 계측하는, 추세선 생성 단계; 서버가 상기 진동데이터 또는 소음데이터에 대한 추세선을 기반으로 전문가 단말기에 알람을 제공하는 단계; 및 서버가 상기 전문가 단말기로부터 상기 설비에 대한 진단정보 또는 조치정보를 수신하는 단계;를 포함한다.A remote diagnostic method, system and program for a facility of the invention. The present invention, the server receives and stores the vibration information or noise information from the sensor device, and generates a trend line for the vibration data or noise data every predetermined time unit, the sensor device is installed in the facility to measure the vibration or noise Generating a trend line; Providing an alarm to an expert terminal based on a trend line of the vibration data or the noise data by the server; And receiving, by the server, diagnostic information or action information about the facility from the expert terminal.
Description
본 발명의 설비의 원격 진단 방법, 시스템 및 프로그램에 관한 것이다.A remote diagnostic method, system and program for a facility of the invention.
일반적으로, 공장의 각종 공정을 담당하고 있는 설비들은 모터와 같은 회전체를 포함하고 있다.In general, facilities in charge of various processes of a factory include a rotating body such as a motor.
이러한 회전체(예: 히터, 쿨러, 컴프레셔, 팬 등)를 구비하고 있는 설비들은 공장 자동화의 핵심적인 역할을 수행하고 있는데, 장시간 사용에 따라 내구도가 감소하고 이에 따라 이상이 발생하는 등의 문제가 생길 수 있다.Facilities equipped with such rotating bodies (e.g. heaters, coolers, compressors, fans, etc.) play a key role in the factory automation. Can occur.
또한, 장치의 특정 부품에 이상이 발생할 경우 진동이나 소음이 발생하여 큰 고장으로 이어지거나, 수율이 떨어지거나, 사고가 발생하는 등의 문제가 생길 수 있다.In addition, when an abnormality occurs in a specific part of the device, vibration or noise may occur, which may lead to a large failure, a decrease in yield, or an accident.
이를 위해서 설비에 진동 또는 소음을 감지하는 센서를 마련하고 모니터링하는 방식이 적용되고 있지만, 진동, 소음 분석은 그 분야의 전문가가 아니면 원인을 밝히기 어렵기 때문에 결국은 전문가가 방문하여 점검을 실시한다.For this purpose, a method of preparing and monitoring a sensor that detects vibration or noise is being applied to the facility, but since vibration and noise analysis is difficult to identify the cause unless it is an expert in the field, an expert visits and inspects it in the end.
하지만, 전문가가 방문하여 점검을 실시하는데는 큰 비용이 발생하고, 실제로 전문가가 방문하여 점검을 실시한 후 단순 오류, 혹은 일시적인 현상으로 밝혀지는 경우도 종종 발생한다.However, it is expensive to visit and perform an inspection by an expert, and sometimes it turns out to be a simple error or a temporary phenomenon after the inspection is performed by an expert.
이를 위해서, 전문가가 원격으로 설비들을 진단하는 방법에 요구되는 상황이지만, 기업 측에서는 설비의 정보를 외부인에게 제공하는 것이 쉽지 않기 때문에 이를 해결하기 위한 방법이 없는 상황이다.For this purpose, the situation is required for the expert to diagnose the facilities remotely, but there is no way to solve this problem because it is not easy for companies to provide the information of the facilities to outsiders.
본 발명의 배경이 되는 기술은 대한민국 등록특허 10-1498527호 등에 개시되어 있으나, 자체적인 시스템을 통해 측정 결과를 분석할 뿐이기 때문에, 상술한 문제점에 대한 근본적인 해결책은 제시되고 있지 못하는 실정이다.The background art of the present invention is disclosed in Korean Patent Registration No. 10-1498527, etc., but since only the measurement result is analyzed through its own system, a fundamental solution to the above-mentioned problem is not presented.
상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명은 설비의 진동 또는 소음정보를 통해 추세선을 생성하여 분석하고, 추세선을 기반으로 전문가 단말기에 알람을 제공하여 전문가가 원격으로 진단정보 또는 조치정보를 제공하는 설비의 원격 진단 방법, 시스템 및 프로그램을 제공할 수 있다.The present invention for solving the problems described above is to generate and analyze the trend line through the vibration or noise information of the facility, and to provide an alarm to the expert terminal on the basis of the trend line to provide the diagnostic information or action information remotely Remote diagnostic methods, systems and programs of the facility can be provided.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Problems to be solved by the present invention are not limited to the above-mentioned problems, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 원격 진단 방법은, 서버가 센서장치 또는 상기 센서장치와 연결된 로컬서버로부터 진동정보 또는 소음정보를 수신하여 저장하고, 일정시간 단위마다 진동데이터 또는 소음데이터에 대한 추세선을 생성하되, 상기 센서장치는 설비에 설치되어 진동 또는 소음을 계측하는, 추세선 생성 단계; 서버가 상기 진동데이터 또는 소음데이터에 대한 추세선을 기반으로 전문가 단말기에 알람을 제공하는 단계; 및 서버가 상기 전문가 단말기로부터 상기 설비에 대한 진단정보 또는 조치정보를 수신하는 단계;를 포함한다.In the remote diagnosis method of the facility according to an embodiment of the present invention for solving the above problems, the server receives the vibration information or noise information from the sensor device or a local server connected to the sensor device, and stores, every predetermined time unit Generating a trend line for vibration data or noise data, wherein the sensor device is installed in a facility to measure vibration or noise; Providing an alarm to an expert terminal based on a trend line of the vibration data or the noise data by the server; And receiving, by the server, diagnostic information or action information about the facility from the expert terminal.
또한, 상기 알람을 제공하는 단계는, 서버가 상기 추세선을 모니터링하되, 상기 진동데이터 또는 소음데이터의 추세선 기울기가 기 설정된 각도 이상이 될 경우, 상기 전문가 단말기로 알람을 제공한다.In the providing of the alarm, the server monitors the trend line and provides an alarm to the expert terminal when the slope of the trend line of the vibration data or the noise data becomes equal to or greater than a preset angle.
또한, 서버가 상기 전문가 단말기로부터 상기 알람에 대응하는 이상상태에 대한 질문코멘트를 수신하여 담당자 단말기에 제공하는 단계; 및 서버가 상기 담당자 단말기로부터 상기 질문코멘트에 대한 답변코멘트를 수신하여 상기 전문가 단말기로 제공하되, 상기 답변코멘트는 설비 상태 현황에 대한 정보로서, 상기 이상상태에 매칭되어 저장되는 것인, 답변코멘트 제공 단계;를 더 포함한다.The method may further include: receiving, by the server, a question comment about an abnormal state corresponding to the alarm from the expert terminal and providing the question terminal to the person in charge; And a server receiving an answer comment for the question comment from the person in charge of the person in charge and providing the expert comment to the expert terminal, wherein the answer comment is stored in accordance with the abnormal state as information on the status of the facility status. It further comprises ;.
또한, 서버가 상기 소음데이터 또는 진동데이터와 상기 진단정보 또는 조치정보를 매칭하여 학습데이터를 형성하는 단계;를 더 포함하고, 상기 학습데이터는 설비보전 모델의 학습에 이용되는 것이고, 상기 설비보전 모델은 심층신경망으로 형성되는 것이다.The method may further include forming, by the server, learning data by matching the noise data or the vibration data with the diagnosis information or the action information, wherein the learning data is used for learning a facility maintenance model. Is a deep neural network.
또한, 서버가 담당자 단말기로부터 관리자의 방문 요청 메시지를 수신할 경우, 상기 전문가 단말기로 방문 요청 메시지를 전송하는 단계;를 더 포함한다.The server may further include transmitting a visit request message to the expert terminal when the server receives a visit request message from the manager.
또한, 상기 추세선 생성 단계는, 서버가 센서장치로부터 진동정보 또는 소음정보를 수신하여 진동데이터 또는 소음데이터로 변환하는 단계; 및 서버가 일정시간 단위마다 상기 진동데이터 또는 소음데이터에 대한 추세선을 생성하는 단계;를 포함한다.The generating of the trend line may include: converting, by the server, vibration information or noise information from a sensor device into vibration data or noise data; And generating, by the server, a trend line for the vibration data or the noise data every predetermined time unit.
또한, 상기 변환하는 단계는, 서버가 센서장치로부터 진동정보 또는 소음정보를 수신하고, 상기 진동정보 또는 소음정보에 포함된 노이즈를 제거하고 진동데이터 또는 소음데이터로 변환한다.In the converting, the server receives vibration information or noise information from a sensor device, removes noise included in the vibration information or noise information, and converts the vibration data or noise data into vibration data or noise data.
또한, 서버가 전문가 단말기로부터 수신된 전문가 정보와 업체 클라이언트로부터 수신된 업체 정보를 매칭하여 상기 전문가와 업체를 연결하는 단계;를 더 포함하며, 상기 전문가 정보는 전문가의 담당 가능 지역, 담당 가능 업체 개수, 계약 조건 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 업체 정보는 업체별 보유장비 개수 또는 계약 기간에 대한 정보를 포함한다.The method may further include connecting the expert and the company by matching the expert information received from the expert terminal with the company information received from the company client. Including at least one of the contract conditions, the company information includes information on the number of equipment or contract period for each company.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 원격 진단 서버는, 서버를 통해 설비의 담당자와 설비 진단 전문가가 설비의 상태에 대하여 커뮤니케이션을 할 수 있도록 하는 시스템에 있어서, 설비에 설치되어 진동 또는 소음을 계측하는 센서장치 또는 상기 센서장치와 연결된 로컬서버로부터 진동정보 또는 소음정보를 수신하여 저장모듈에 저장하고, 일정시간 단위마다 진동데이터 또는 소음데이터에 대한 추세선을 생성하는 추세선 생성모듈; 상기 추세선을 모니터링하며, 상기 추세선의 기울기가 일정 각도 이상이 되는 경우 해당 설비에 이상상태가 감지된 것으로 판단하고 전문가 단말기로 알람을 제공하는 알람모듈; 상기 전문가 단말기로부터 수신된, 상기 설비의 상태 현황에 대한 전문가의 질문인 질문코멘트를 상기 담당자 단말기로 제공하며, 상기 담당자 단말기로부터 수신된 답변코멘트를 상기 전문가 단말기로 제공하고, 상기 전문가 단말기로부터 상기 설비의 이상상태에 대한 진단정보 또는 조치정보를 수신하는 코멘트모듈; 상기 소음데이터 또는 진동데이터와 상기 진단정보 또는 조치정보를 매칭하여 학습데이터를 형성하는 학습모듈을 포함하며, 상기 서버는, 상기 담당자 단말기로부터 방문 요청메시지가 수신된 경우, 상기 전문가 단말기로부터 입력된 일정을 확인하여 방문 가능 시간에 예약하고, 상기 전문가 단말기로 방문 요청 메시지를 전송하고, 빅데이터를 수집하고 학습데이터를 형성함으로써, 상기 추세선을 분석하여 상기 전문가 단말기로 알람을 제공할 상황인지 여부를 판단하고, 상기 진단정보 또는 조치정보는 상기 전문가가 상기 설비의 진동데이터 또는 소음데이터에 대한 추세선과 상기 답변코멘트를 검토하여 상기 설비에 대하여 진단 또는 조치를 내린 것이고, 상기 학습데이터는 심층신경망으로 형성되는 설비보전 모델의 학습에 이용되는 것이다.The remote diagnosis server of a facility according to an embodiment of the present invention for solving the above problems, in the system that enables the person in charge of the facility and the facility diagnostic expert to communicate about the status of the facility, Installed to receive vibration information or noise information from the sensor device for measuring vibration or noise or a local server connected to the sensor device to store in the storage module, generating a trend line for generating a trend line for the vibration data or noise data every predetermined time unit module; An alarm module for monitoring the trend line and determining that an abnormal state is detected in a corresponding facility when the slope of the trend line becomes more than a predetermined angle and provides an alarm to an expert terminal; Providing a question comment, which is a question of an expert on the status of the facility, received from the expert terminal, to the person in charge of the person in charge, and providing the answer comment received from the person in charge of the person in charge, to the expert device, A comment module for receiving diagnostic information or action information on an abnormal state of the; And a learning module configured to form learning data by matching the noise data or vibration data with the diagnosis information or action information. The server may include a schedule input from the expert terminal when a visit request message is received from the person in charge of the person in charge. By checking the reservation at the time available for a visit, sending a visit request message to the expert terminal, collecting big data and forming learning data, analyzing the trend line to determine whether to provide an alarm to the expert terminal. The diagnosis information or action information may be provided by the expert to examine the trend line and the answer comment on the vibration data or the noise data of the facility, and to make a diagnosis or action on the facility, and the learning data may be formed of a deep neural network. It is used to train facility maintenance model.
이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공될 수 있다.In addition, a computer readable recording medium for recording another method for implementing the present invention, another system, and a computer program for executing the method may be further provided.
본 발명의 다른 실시예에 따른 설비의 원격 진단 프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 상기 언급된 설비의 원격 진단 방법을 실행하며, 매체에 저장된다.The remote diagnostic program of a facility according to another embodiment of the present invention is combined with a computer which is hardware to execute the above-mentioned remote diagnosis method of the facility and is stored in a medium.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 설비에 이상상태가 발생한 것으로 예상될 경우, 전문가로부터 이상상태에 대한 질문코멘트를 수신하고, 설비 담당자가 설비의 상태 현황에 대해서 정보를 제공함으로써, 설비의 이상상태 외에 발생한 소소한 이슈로 인한 전문가 방문을 최소화할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention as described above, when an abnormal condition is expected to occur in the facility, by receiving a question comment about the abnormal condition from the expert, the facility manager provides information on the status of the facility, in addition to the abnormal state of the facility It is effective to minimize expert visits due to minor issues.
또한, 본 발명은 계약 가능한 전문가에 대한 정보를 제공하여 계약을 체결할 수 있도록 하고, 원격 진단 결과에 따라서 전문가의 방문을 요청할 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention provides an information about a contractable expert to conclude a contract, and has the effect of requesting a visit by an expert according to the results of the remote diagnosis.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Effects of the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
도 1 및 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 설비의 원격 진단 방법의 개략도.
도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 설비의 원격 진단 방법의 흐름도.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 설비의 원격 진단을 예시한 예시도.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 질문 코멘트 및 답변 코멘트를 예시한 예시도.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 서버가 업체와 관리자의 계약을 연결해주는 것을 예시한 예시도.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 설비의 원격 진단 서버에 대한 블록도.1 and 2 are schematic views of a method of remote diagnosis of a facility according to an embodiment of the present invention.
3 and 4 are flowcharts of a method for remote diagnosis of a facility according to an embodiment of the present invention.
5 is an exemplary diagram illustrating remote diagnosis of a facility according to an embodiment of the present invention.
6 is an exemplary diagram illustrating a question comment and an answer comment according to an embodiment of the present invention.
7 is an exemplary diagram illustrating a server connecting a contract between a company and an administrator according to an exemplary embodiment of the present invention.
8 is a block diagram of a remote diagnostic server of a facility according to an embodiment of the invention.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.Advantages and features of the present invention, and methods for achieving them will be apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below but may be embodied in various different forms, only the present embodiments are intended to complete the disclosure of the present invention, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains. It is provided to fully inform the skilled person of the scope of the invention, which is defined only by the scope of the claims.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. In this specification, the singular also includes the plural unless specifically stated otherwise in the phrase. As used herein, “comprises” and / or “comprising” does not exclude the presence or addition of one or more other components in addition to the mentioned components. Like reference numerals refer to like elements throughout, and "and / or" includes each and all combinations of one or more of the mentioned components. Although "first", "second", etc. are used to describe various components, these components are of course not limited by these terms. These terms are only used to distinguish one component from another. Therefore, of course, the first component mentioned below may be the second component within the technical spirit of the present invention.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used in the present specification (including technical and scientific terms) may be used in a sense that can be commonly understood by those skilled in the art. In addition, terms that are defined in a commonly used dictionary are not ideally or excessively interpreted unless they are specifically defined clearly.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described an embodiment of the present invention;
설명에 앞서 본 명세서에서 사용하는 용어의 의미를 간략히 설명한다. 그렇지만 용어의 설명은 본 명세서의 이해를 돕기 위한 것이므로, 명시적으로 본 발명을 한정하는 사항으로 기재하지 않은 경우에 본 발명의 기술적 사상을 한정하는 의미로 사용하는 것이 아님을 주의해야 한다.Prior to the description, the meaning of terms used in the present specification will be briefly described. However, it is to be noted that the description of the terms is intended to help the understanding of the present specification, and therefore, the terms are not used to limit the technical spirit of the present invention unless explicitly stated as limiting the present invention.
설비: 모터, 터빈, 그리고 기계, 기구, 로봇 등과 같이 회전장치(모터, 터빈)를 포함하여 진동 또는 소음이 발생할 수 있는 장치를 의미한다.Facilities: Means devices that can generate vibrations or noise, including motors, turbines, and rotating devices (motors, turbines) such as machines, instruments, and robots.
전문가: 업체 측에 소속되어 있지 않은 제3자로, 설비 진단 전문가, 설비의 진동 또는 소음 진단 전문가, 설비 진단 자격증 보유자 등과 같이 설비의 진동 또는 소음 데이터를 확인하여 원인을 분석할 수 있는 전문 인력을 의미한다.Expert: A third party who is not affiliated with a company, and means a professional person who can analyze the vibration or noise data of the facility and analyze the cause, such as facility diagnosis specialist, facility vibration or noise diagnosis specialist, and facility diagnosis certificate holder. do.
담당자: 업체 측의 인력으로, 직원, 관리자, 연구원, 엔지니어와 같이 설비를 담당하고 있는 사람을 의미한다.Person in charge: A person on the company's side who is in charge of the facility, such as employees, managers, researchers and engineers.
도 1 및 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 설비의 원격 진단 방법의 개략도이다.1 and 2 are schematic diagrams of a remote diagnosis method of a facility according to an embodiment of the present invention.
도 1 및 도 2를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 설비(900)의 원격 진단 방법에 대해서 간략하게 설명하도록 한다.1 and 2 to briefly describe the remote diagnosis method of the
센서장치(910)는 발전소, 변전소, 공장 등에 설치되어 있는 각종 설비(900)에 설치되어 해당 설비(900)의 진동, 소음 또는 온도 등을 센싱하고, 센싱된 정보를 서버(100)로 전송한다.The
서버(100)가 센서장치(910) 또는 센서장치(910)와 연결된 로컬서버(930)로부터 수신된 정보를 통해서 일정시간 단위마다 진동데이터, 소음데이터 또는 온도데이터에 대한 추세선을 생성하고, 추세선을 실시간으로 모니터링하여 분석을 실시한다.The
이때, 서버(100)가 추세선을 통해서 이상상태를 감지했을 경우, 전문가 단말기(500)로 알람을 제공하고, 전문가와 담당자가 서버(100)의 코멘트모듈(150)을 통해서 설비(900)에 대한 커뮤니케이션을 진행하게 되고, 그에 따라서 전문가가 조치정보 또는 진단정보를 제공하게 된다.At this time, when the
그리고, 관리자 단말기는 관리자가 소지하고 있는 단말기를 의미하고, 담당자 단말기는 설비 담당자가 소지하고 있는 단말기를 의미하며, 서버에서 제공하는 어플리케이션, 프로그램이 설치되어 구동될 수 있다.The manager terminal refers to a terminal possessed by the manager, and the person in charge of the manager means a terminal possessed by the person in charge of the facility, and an application and a program provided by the server may be installed and driven.
이때, 관리자 단말기(500)와 담당자 단말기(300)가 동일한 어플리케이션을 사용하되, 로그인 정보를 인식하여 관리자와 담당자를 구분하여 정보를 제공할 수도 있고, 관리자 단말기(500)와 담당자 단말기(300)가 서로 다른 어플리케이션이 설치되어 정보가 제공될 수도 있다.At this time, the
이와 같은 설비의 원격 진단에 대해서, 공장 설비의 모터를 예로 들어 설명하도록 한다.The remote diagnosis of such a facility will be described by taking a motor of a factory facility as an example.
모터 제조사는 모터 자체를 직접 설계하고, 제작하기 때문에 모터에 대해서는 전문가이지만, 실제 모터가 포함되어 있는 설비에 대해서는 잘 모르는 경우가 많다.Motor makers are experts in motors because they design and build the motors themselves, but they are often unaware of the equipment in which they are actually included.
그리고, 공정에 대한 설비 전문가는 공정 및 설비에 대해서는 전문가이지만, 모터 자체에 대해서는 잘 모르는 경우가 많다.In addition, although the facility expert for a process is an expert about a process and an installation, it is not known about the motor itself in many cases.
따라서, 본 발명의 실시예에 따른 담당자 단말기(300) 측인 업체 측에서는 위의 두 분야의 전문가들에게 상황에 따라서 원격 점검을 받게 되는 것을 의미한다.Therefore, the company side of the person in charge of the terminal 300 according to an embodiment of the present invention means that the experts in the above two fields are subject to remote check according to the situation.
또한, 업체는 보유하고 있는 설비들에 마련된 센서장치들로부터 진동정보 또는 소음정보를 수신하여 업체 측의 로컬서버(930)에 저장하고, 로컬서버(930)에 저장된 정보를 서버(100)로 전송한다. 그리고, 서버(100) 측에서 수신된 정보를 통해 추세선을 생성, 분석하여 설비의 원격 진단을 수행하게 된다.In addition, the company receives the vibration information or noise information from the sensor devices provided in the facilities possessed and stored in the
따라서, 서버(100)는 도 1과 같이 설비에 설치되어 진동 또는 소음을 계측하는 센서장치(910)로부터 진동정보 또는 소음정보를 수신하여 저장할 수도 있고, 도 2와 같이 로컬서버(930)로부터 진동정보 또는 소음정보를 수신하여 저장할 수도 있다.Accordingly, the
이하 첨부된 다른 도면을 통해서 본 발명의 실시예에 대해서 보다 상세하게 설명하도록 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 설비(900)의 원격 진단 방법의 흐름도이다.3 is a flow chart of a remote diagnostic method of a
도 3을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 설비의 원격 진단 방법에 대해서 설명하도록 한다.Referring to Figure 3 will be described with respect to the remote diagnosis method of the facility according to an embodiment of the present invention.
먼저, 서버(100)가 센서장치(910) 또는 센서장치(910)와 연결된 로컬서버(930)로부터 진동정보 또는 소음정보를 수신하여 저장하고, 일정시간 단위마다 진동데이터 또는 소음데이터에 대한 추세선을 생성한다. (S510단계)First, the
이때, 센서장치(910)는 설비(900)에 설치되어 진동 또는 소음을 계측하는 장치를 의미한다.In this case, the
보다 상세하게는, 센서장치(910)는 설비(900)에서 발생하는 진동, 소음, 온도 중 적어도 하나 이상을 계측할 수도 있고, 진동센서, 소음센서, 온도센서 각각이 마련될 수도 있다.In more detail, the
그리고, 센서장치(910)는 유선으로 연결되어 현장에 마련되어 있는 중계기를 통해서 서버(100)로 정보를 전송할 수도 있고, 무선으로 연결되어 중계기를 통해서 서버(100)로 정보를 전송할 수도 있으며, 무선으로 서버(100)에 정보를 직접 전송할 수도 있다.In addition, the
이러한 통신방식은 다양한 방식이 적용될 수 있으므로, 센서장치(910)에서 서버(100)로 정보를 전송할 수 있는 방법이라면 무엇이든 적용이 가능하다.Since such a communication method may be applied in various ways, any method that may transmit information from the
다만, 센서장치(910)가 마련되어 점검을 실시하는 장비들은 대부분 그 중요도가 높고, 고가의 장비일 수 있으므로, 도중에 통신이 끊어지는 현상을 최소화할 수 있는 방식으로 연결하는 것이 바람직하다.However, since the equipment for which the
다른 예로, 센서장치(910)에는 통신 상태를 체크할 수 있는 기능 또는 장치가 추가로 마련되어 통신 상태가 불량할 경우, 담당자 단말기(300)로 통신 불량 정보를 제공할 수 있다.As another example, the
또한, 서버(100)가 센서장치(910)로부터 수신되는 정보를 데이터로 활용하기 위해서 정보를 데이터로 변환하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, the
예를 들어, 서버(100)가 센서장치(910)로부터 진동정보 또는 소음정보를 수신하여 진동데이터 또는 소음데이터로 변환하는 단계, 서버(100)가 일정시간 단위마다 진동데이터 또는 소음데이터에 대한 추세선을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.For example, the
보다 상세하게는, 서버(100)가 센서장치(910)로부터 진동정보 또는 소음정보를 수신하고, 진동정보 또는 소음정보에 포함된 노이즈를 제거하고, 진동데이터 또는 소음데이터로 변환하도록 한다.In more detail, the
추세선이란, 진동 또는 소음의 추세를 직선으로 나타낸 것으로, 진동 또는 소음의 주파수 또는 파형의 추세를 일정단위 시간마다 선으로 나타낸 데이터를 의미한다.The trend line indicates a trend of vibration or noise in a straight line, and refers to data showing a trend of a frequency or waveform of vibration or noise as a line at a predetermined unit time.
S510단계 다음으로, 서버(100)가 진동데이터 또는 소음데이터에 대한 추세선을 기반으로 전문가 단말기(500)에 알람을 제공한다. (S540단계)In operation S510, the
보다 상세하게는, 서버(100)가 추세선을 모니터링하고, 추세선의 기울기가 일정 각도 이상이 될 경우, 전문가 단말기(500)로 알람을 제공하여 설비(900)의 이상 상태가 의심되어 자문을 구하는 것을 의미한다.More specifically, the
S540단계 다음으로, 서버(100)가 전문가 단말기(500)로부터 설비(900)에 대한 진단정보 또는 조치정보를 수신한다. (S570단계)In operation S540, the
전문가가 전문가 단말기(500)로 수신된 알람을 확인하고, 설비(900)의 진동데이터 또는 소음데이터에 대한 추세선을 확인하여 증상에 따라서 진단정보 또는 조치정보를 입력하여 서버(100)로 전송하는 것을 의미한다.The expert checks the alarm received by the
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 설비의 원격 진단 방법의 흐름도이다.4 is a flowchart of a method for remotely diagnosing a facility according to an embodiment of the present invention.
도 4를 참조하여 도 3에서 추가된 실시예에 대해서 설명하도록 한다.An embodiment added in FIG. 3 will be described with reference to FIG. 4.
서버(100)가 센서장치(910)로부터 진동정보 또는 소음정보를 수신하여 저장하고, 서버(100)가 센서장치(910)로부터 수신된 진동정보 또는 소음정보에 대한 추세선을 생성한다. (S510단계)The
서버(100)가 추세선을 통해서 실시간을 설비(900)에 대한 모니터링을 실시한다. (S520단계)The
서버(100)가 추세선 모니터링 도중, 설비(900)의 이상상태를 감지한다. (S530단계)The
보다 상세하게는, 서버(100)가 추세선을 모니터링하되, 진동데이터 또는 소음데이터의 추세선 기울기가 기 설정된 각도 이상이 될 경우, 이상상태가 감지된 것으로 판단한다.More specifically, the
서버(100)가 전문가 단말기(500)로 이상상태 감지에 대한 알람을 제공한다. (S540단계)The
다음으로, 서버(100)가 전문가 단말기(500)로부터 알람에 대응하는 이상상태에 대한 질문코멘트를 수신하여 담당자 단말기(300)에 제공한다. (S550단계)Next, the
이때, 질문코멘트는 전문가 단말기(500)로 입력된 설비(900)의 상태 현황에 대한 질문을 의미한다.In this case, the question comment refers to a question about the status of the
보다 상세하게는, 전문가가 전문가 단말기(500)를 통해서 설비(900)의 진동데이터 또는 소음데이터의 추세선을 확인한 결과, 이상상태가 발견한 것으로 판단되는데 설비(900)의 현재 상황이 어떠한지 담당자에게 질문하는 것을 의미한다.More specifically, when the expert checks the trend line of the vibration data or the noise data of the
다음으로, 서버(100)가 담당자 단말기(300)로부터 답변코멘트를 수신하여 전문가 단말기(500)에 제공한다. (S560단계)Next, the
이때, 답변코멘트는 설비(900) 상태 현황에 대한 정보로서, 질문코멘트에 매칭되어 저장되는 것을 의미한다.In this case, the answer comment is information on the status of the
보다 상세하게는, 관리자의 질문에 대한 답변으로, 설비(900) 상태 현황에 대한 정보를 의미한다.More specifically, in response to the administrator's question, it means information about the status of the
다음으로, 서버(100)가 전문가 단말기(500)로부터 설비(900)에 대한 진단정보 또는 조치정보를 수신한다. (S570단계)Next, the
이때, 설비(900)에 대한 진단정보 또는 조치정보는 전문가가 설비(900)의 진동데이터 또는 소음데이터에 대한 추세선, 담당자 단말기(300)로부터 수신된 답변코멘트를 검토하여 진단 또는 조치를 내리는 것을 의미한다.At this time, the diagnostic information or action information for the
예를 들어, "설비 가동을 중지해 주십시오", "설비 상태 이상 없음", "방문 점검 필요" 등과 같은 조치정보 또는 진단정보가 될 수 있다.For example, it may be action information or diagnostic information such as "Please stop the operation of the equipment", "No abnormal condition of the equipment", "Need visit inspection".
그리고, 추가적으로 서버(100)가 담당자 단말기(300)로부터 관리자의 방문 요청 메시지를 수신할 경우, 전문가 단말기(500)로 방문 요청 메시지를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, when the
이때, 관리자는 하나의 업체를 담당할 수도 있고, 다수 개의 업체를 담당하고 있을 수도 있다. 따라서, 관리자가 타 업체의 설비(900)를 점검하는 중일 수도 있기 때문에, 서버(100)는 전문가 단말기(500)로 입력된 관리자의 일정을 확인하여 방문 가능 시간에 관리자에게 방문을 예약하고 방문 요청 메시지를 전송하도록 할 수 있다.In this case, the manager may be in charge of one company or may be in charge of a plurality of companies. Therefore, since the manager may be checking the
또 다른 예로, 서버(100)가 소음데이터 또는 진동데이터와 진단정보 또는 조치정보를 매칭하여 학습데이터를 형성하는 단계를 더 포함할 수 있다.As another example, the
이때, 학습데이터는 설비보전 모델의 학습에 이용되는 것이고, 설비보전 모델은 심층신경망으로 형성되는 것이다.At this time, the training data is used to learn the facility maintenance model, the facility maintenance model is formed of a deep neural network.
이와 같이, 서버(100)가 빅데이터를 수집하고, 학습데이터를 형성함으로써, 추후에 실제 적용이 가능할 정도로 많은 데이터가 수집되면 알람모듈(140)이 자체적으로 전문가 단말기(500)로 알람을 제공할 상황인지 아닌지에 대해서 판단할 수 있게 된다.As such, when the
이로 인해, 담당자와 관리자의 불필요한 업무 부하를 줄임으로써, 효율적인 업무 관리가 이루어지도록 하는 효과가 있다.Thus, by reducing unnecessary work load of the person in charge and the manager, there is an effect that efficient work management is achieved.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 설비의 원격 진단을 예시한 예시도이며, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 질문 코멘트 및 답변 코멘트를 예시한 예시도이다.5 is an exemplary diagram illustrating a remote diagnosis of a facility according to an embodiment of the present invention, Figure 6 is an exemplary diagram illustrating a question comment and an answer comment according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 어플리케이션의 UI를 통해서 센서장치(910)가 설치되어 있는 장치 목록이 표시되고 있고, 센싱 목록이 표시되고 있다.Referring to FIG. 5, a device list in which a
그리고, 아래에 추세선의 그래프가 표시되어 실시간 모니터링이 이루어지는 것을 확인할 수 있다.In addition, a graph of the trend line is displayed below to confirm that real-time monitoring is performed.
도 5에서는 장치 목록 중에서 모터설비가 선택되어 있으며, 진동데이터에 대한 추세선이 표시되고 있는 것을 예시하고 있다.In FIG. 5, the motor equipment is selected from the device list, and a trend line for the vibration data is displayed.
그리고, 2018년 3월 22일 14시 25분에 추세선의 기울기가 기 설정된 각도 이상이 되어 서버(100)가 이상상태를 감지하였고, 전문가 단말기(500)로 알람을 제공하는 것을 예시하고 있다.And, on March 22, 2018 at 14:25, the slope of the trend line becomes more than a preset angle, thereby illustrating that the
서버(100)는 전문가 단말기(500)로 위와 같은 장치 목록, 센싱 목록, 추세선, 코멘트에 대한 정보를 제공하여, 관리자가 설비(900)에 대한 원격 점검을 할 수 있도록 한다.The
도 6을 참조하면, 코멘트모듈(150)이 질문코멘트와 답변코멘트를 표시하고 있는 것을 예시하고 있다.Referring to FIG. 6, the
관리자가 전문가 단말기(500)를 통해서 도 5의 2018년 3월 22일 14시 25분에 발생한 모터설비의 이상상태에 대한 알람을 수신하고, "#모터설비 진동 발생, 장비 확인헤주세요."라는 질문코멘트를 입력하여 서버(100)로 전송하였다.The manager receives an alarm on an abnormal condition of the motor equipment which occurred on March 22, 2018 14:25 of FIG. 5 through the
그리고, 담당자가 담당자 단말기(300)를 통해 질문코멘트를 확인한 후에, "#모터설비 금일 오후 부품 교체 일정, 17:00 종료 예정."이라는 답변코멘트를 입력하여 서버(100)로 전송하였다.Then, after the person in charge checks the question comment through the person in charge of the person in charge of the terminal 300, the response comment "# motor equipment this afternoon parts replacement schedule, 17:00 scheduled to end." Was sent to the
따라서, 관리자는 담당자로부터 현재 모터설비가 점검 중이라는 답변을 수신했기 때문에, 현재 발생한 이상상태가 모터설비의 부품 교체 때문에 발생하고 있는 것을 인지하고, 설비(900)에 이상이 발생하지 않은 것으로 결론을 내리게 된다.Therefore, since the manager has received an answer from the person in charge that the motor equipment is being checked, the manager recognizes that the current abnormal condition is caused by the replacement of the parts of the motor equipment, and concludes that the
그리고, 추가적으로 담당자는 17:01에 "#모터설비 점검 완료"라는 답변코멘트를 제공하고, 관리자가 점검이 완료된 것을 확인하고 설비(900)의 추세선을 진단하여 이상이 없음을 확인한 후에 "#모터설비 정상 상태 확인"이라는 코멘트를 제공하게 된다.In addition, the person in charge provides a comment "# motor equipment check completed" at 17:01, and the manager confirms that the inspection is completed, diagnoses the trend line of the
이와 같이, 서버(100)와 단말기를 통해서 관리자와 담당자가 커뮤니케이션을 진행하여 관리자의 불필요한 방문 점검 횟수를 줄이기 때문에, 업체 측에서는 방문 점검에 대한 예산을 절약할 수 있는 효과가 있다.As such, since the manager and the person in charge communicate with each other through the
그리고, 관리자 측에서는 설비(900) 고장이 아닌 이유로 방문 점검을 실시하는 횟수를 줄일 수 있기 ?문에, 효율적인 방문을 실시할 수 있고, 이로 인해 더 많은 업체와 설비(900)를 담당할 수 있게 된다.In addition, since the manager side can reduce the number of visit inspections for reasons other than the failure of the
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 서버가 업체와 관리자의 계약을 연결해주는 것을 예시한 예시도이다.7 is an exemplary diagram illustrating a server connecting a contract between a company and an administrator according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 7을 참조하면 서버(100)가 전문가 단말기(500)로부터 수신된 전문가 정보와 업체 클라이언트로부터 수신된 업체 정보를 매칭하여 전문가와 업체를 연결하는 단계를 더 포함한다.Referring to FIG. 7, the
이때, 전문가 정보는 전문가의 담당 가능 지역, 담당 가능 업체 개수, 계약 조건 중 적어도 하나를 포함하는 것이고, 업체 정보는 업체별 보유장비 개수 또는 계약 기간에 대한 정보를 포함하는 것이다.At this time, the expert information is to include at least one of the area in charge of the expert, the number of companies can be in charge, contract terms, the company information includes information about the number of equipment or contract period for each company.
보다 상세하게는, 서버(100)에는 업체들의 목록이 저장되어 있으며, 각 업체들의 보유장비 개수, 원하는 계약 기간에 대한 정보가 저장되어 있다.In more detail, the
그리고, 서버(100)에는 관리자들의 담당 가능 지역, 담당 가능 업체 개수, 담당 가능 설비(900) 대수, 계약 조건 등에 대한 정보가 저장되어 있다.In addition, the
예컨대, 관리자의 위치가 A지역일 경우, A지역에서 가까운 업체들을 연결해주는 것이 빠른 현장 방문을 실시할 수 있는 이점이 있기 때문에 서버(100)는 업체의 위치와 관리자들의 위치를 확인하여 최단거리 또는 동일 지역에 위치한 업체와 관리자를 연결해주는 것이 바람직하다.For example, if the location of the manager is in the A region, connecting the close companies in the A region has the advantage of performing a quick site visit, so the
또한, 관리자의 능력 또는 경력에 따라서 담당할 수 있는 업체 개수, 담당할 수 있는 설비(900) 대수가 제한될 수 있으므로, 이에 대한 정보를 이용하여 업체와 관리자를 연결하도록 한다.In addition, since the number of companies that can be in charge and the number of
예컨대, A 업체의 설비(900)가 10대이고, B 관리자의 잔여 가능 담당 설비(900) 대수가 7대, C 관리자의 잔여 가능 담당 설비(900) 대수가 10대일 경우, A 업체와 C 관리자를 연결하여 계약을 체결하도록 하는 것을 의미한다.For example, if Company A has 10
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 설비의 원격 진단 서버에 대한 블록도이다.8 is a block diagram of a remote diagnosis server of a facility according to an embodiment of the present invention.
도 8을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 설비(900)의 원격 진단 서버(100)는 통신모듈(110), 저장모듈(120), 추세선 생성모듈(130), 알람모듈(140), 코멘트모듈(150), 변환모듈(160), 계약모듈(170) 및 학습모듈(180)을 포함한다.Referring to FIG. 8, the
통신모듈(110)은 센서장치(910)로부터 진동정보 또는 소음정보를 수신하여 저장모듈(120)에 저장한다.The
변환모듈(160)은 센서장치(910)로부터 수신된 진동정보 또는 소음정보를 진동데이터 또는 소음데이터로 변환한다.The
보다 상세하게는, 변환모듈(160)은 센서장치(910)로부터 수신된 진동정보 또는 소음정보를 진동정보 또는 소음정보에 포함된 노이즈를 제거하고, 진동데이터 또는 소음데이터로 변환한다.More specifically, the
추세선 생성모듈(130)은 진동데이터 또는 소음데이터에 대한 추세선을 생성한다. 보다 상세하게는, 진동 또는 소음의 주파수 또는 파형의 추세를 일정단위 시간마다 선의 데이터로 생성하는 것을 의미한다.The trend
알람모듈(140)은 진동데이터 또는 소음데이터에 대한 추세선을 기반으로 전문가 단말기(500)에 알람을 제공한다.The
상세하게는, 알람모듈(140)은 진동데이터 또는 소음데이터의 추세선을 실시간으로 모니터링하고, 진동데이터 또는 소음데이터의 추세선 기울기가 기 설정되어 있는 각도 이상이 될 경우, 전문가 단말기(500)로 알람을 제공하도록 한다.In detail, the
코멘트모듈(150)은 전문가 단말기(500)로부터 설비(900)에 대한 진단정보 또는 조치정보를 수신한다.The
보다 상세하게는, 코멘트모듈(150)은 전문가 단말기(500)로부터 알람에 대응하는 이상상태에 대한 질문코멘트를 수신하여 담당자 단말기(300)에 제공한다.In more detail, the
또한, 담당자 단말기(300)로부터 질문코멘트에 대한 답변코멘트를 수신하여 전문가 단말기(500)로 제공한다.In addition, the response to the question comments from the person in charge of the terminal 300 is provided to the
학습모듈(180)은 소음데이터 또는 진동데이터와 진단정보 또는 조치정보를 매칭하여 학습데이터를 형성한다.The
계약모듈(170)은 전문가 단말기(500)로부터 수신된 전문가 정보와 업체 클라이언트로부터 수신된 업체 정보를 매칭하여 전문가와 업체를 연결한다.The
이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 설비의 원격 진단 방법은, 하드웨어인 서버와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.The remote diagnosis method of a facility according to an embodiment of the present invention described above may be implemented as a program (or an application) and stored in a medium to be executed in combination with a server which is hardware.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.The above-described program may include C, C ++, JAVA, machine language, etc. which can be read by the computer's processor (CPU) through the computer's device interface in order for the computer to read the program and execute the methods implemented as the program. Code may be coded in the computer language of. Such code may include functional code associated with a function or the like that defines the necessary functions for executing the methods, and includes control procedures related to execution procedures necessary for the processor of the computer to execute the predetermined procedure. can do. In addition, the code may further include memory reference code for additional information or media required for the computer's processor to execute the functions at which location (address address) of the computer's internal or external memory should be referenced. have. In addition, if the processor of the computer needs to communicate with any other computer or server remotely in order to execute the functions, the code may be used to communicate with any other computer or server remotely using the communication module of the computer. It may further include a communication related code for whether to communicate, what information or media should be transmitted and received during communication.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.The stored medium is not a medium for storing data for a short time such as a register, a cache, a memory, but a semi-permanent data, and means a medium that can be read by a device. Specifically, examples of the storage medium include, but are not limited to, a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical data storage device, and the like. That is, the program may be stored in various recording media on various servers to which the computer can access or various recording media on the computer of the user. The medium may also be distributed over network coupled computer systems so that the computer readable code is stored in a distributed fashion.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.The steps of a method or algorithm described in connection with an embodiment of the invention may be implemented directly in hardware, in a software module executed by hardware, or by a combination thereof. The software module may include random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory, hard disk, removable disk, CD-ROM, or It may reside in any form of computer readable recording medium well known in the art.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.In the above, embodiments of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, but those skilled in the art to which the present invention pertains may realize the present invention in other specific forms without changing the technical spirit or essential features thereof. I can understand that. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are exemplary in all respects and not restrictive.
100: 서버 110: 통신모듈
120: 저장모듈 130: 추세선 생성모듈
140: 알람모듈 150: 코멘트모듈
160: 변환모듈 170: 계약모듈
180: 학습모듈 300: 담당자 단말기
500: 전문가 단말기 900: 설비
910: 센서장치 930: 로컬서버100: server 110: communication module
120: storage module 130: trend line generation module
140: alarm module 150: comment module
160: conversion module 170: contract module
180: learning module 300: person in charge terminal
500: expert terminal 900: equipment
910: sensor device 930: local server
Claims (10)
설비에 설치되어 진동 또는 소음을 계측하는 센서장치 또는 상기 센서장치와 연결된 로컬서버로부터 진동정보 또는 소음정보를 수신하여 저장하고, 일정시간 단위마다 진동데이터 또는 소음데이터에 대한 추세선을 생성하는 단계;
상기 추세선을 모니터링하며, 상기 추세선의 기울기가 일정 각도 이상이 되는 경우 해당 설비에 이상상태가 감지된 것으로 판단하고 전문가 단말기로 알람을 제공하는 단계;
상기 전문가 단말기로부터 수신된 질문코멘트를 담당자 단말기로 제공하되, 상기 질문코멘트는 상기 설비의 상태 현황에 대한 상기 전문가의 질문인, 단계;
상기 담당자 단말기로부터 수신된 답변코멘트를 상기 전문가 단말기로 제공하는 단계;
상기 전문가 단말기로부터 상기 설비의 이상상태에 대한 진단정보 또는 조치정보를 수신하되, 진단정보 또는 조치정보는 상기 전문가가 상기 설비의 진동데이터 또는 소음데이터에 대한 추세선과 상기 답변코멘트를 검토하여 상기 설비에 대하여 진단 또는 조치를 내린 것인, 단계;
상기 소음데이터 또는 진동데이터와 상기 진단정보 또는 조치정보를 매칭하여 학습데이터를 형성하는 단계; 및
상기 담당자 단말기로부터 방문 요청메시지가 수신된 경우, 상기 전문가 단말기로부터 입력된 일정을 확인하여 방문 가능 시간에 예약하고, 상기 전문가 단말기로 방문 요청 메시지를 전송하는 단계를 포함하며,
상기 학습데이터는 심층신경망으로 형성되는 설비보전 모델의 학습에 이용되는 것이고,
상기 서버는,
빅데이터를 수집하고 학습데이터를 형성함으로써, 상기 추세선을 분석하여 상기 전문가 단말기로 알람을 제공할 상황인지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는, 설비의 원격 진단 방법.In the method carried out by the server, and the person in charge of the facility and the facility diagnosis specialist to communicate about the status of the facility through the server,
Receiving and storing vibration information or noise information from a sensor device installed in a facility and measuring vibration or noise from a local server connected to the sensor device, and generating a trend line for vibration data or noise data every predetermined time unit;
Monitoring the trend line and determining that an abnormal state is detected in a corresponding facility when the slope of the trend line becomes more than a predetermined angle and providing an alarm to an expert terminal;
Providing a question comment received from the expert terminal to a person in charge, wherein the question comment is a question of the expert about the status of the facility;
Providing an answer comment received from the contact terminal to the expert terminal;
Receive diagnosis information or action information on the abnormal condition of the facility from the expert terminal, the diagnosis information or action information is sent to the facility by the expert by reviewing the trend line and the response comment on the vibration data or noise data of the facility Diagnosed or acted upon;
Forming learning data by matching the noise data or vibration data with the diagnosis information or action information; And
When the visit request message is received from the person in charge of the terminal, checking the schedule input from the expert terminal to make a reservation at the available time, and transmitting the visit request message to the expert terminal,
The learning data is to be used for learning a facility maintenance model formed of a deep neural network,
The server,
Collecting big data and forming learning data, analyzing the trend line to determine whether or not to provide an alarm to the expert terminal, remote diagnosis method of the facility.
상기 추세선 생성 단계는,
상기 센서장치로부터 수신된 진동정보 또는 소음정보를 진동데이터 또는 소음데이터로 변환하는 단계; 및
일정시간 단위마다 상기 진동데이터 또는 소음데이터에 대한 추세선을 생성하는 단계를 포함하는, 설비의 원격 진단 방법.The method of claim 1,
The trend line generation step,
Converting vibration information or noise information received from the sensor device into vibration data or noise data; And
And generating a trend line for the vibration data or the noise data every predetermined time unit.
상기 변환 단계는,
상기 센서장치로부터 수신된 진동정보 또는 소음정보에 포함된 노이즈를 제거하고 진동데이터 또는 소음데이터로 변환하는 것을 특징으로 하는, 설비의 원격 진단 방법.The method of claim 6,
The conversion step,
And removing noise included in the vibration information or the noise information received from the sensor device and converting the noise into vibration data or noise data.
상기 전문가 단말기로부터 수신된 전문가 정보와 업체 클라이언트로부터 수신된 업체 정보를 매칭하여 상기 전문가와 업체를 연결하는 단계;를 더 포함하며,
상기 전문가 정보는 전문가의 담당 가능 지역, 담당 가능 업체 개수, 계약 조건 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 업체 정보는 업체별 보유장비 개수 또는 계약 기간에 대한 정보를 포함하는, 설비의 원격 진단 방법.The method of claim 1,
And matching the expert information received from the expert terminal and the company information received from the company client to connect the expert and the company.
The expert information includes at least one of the area where the expert can take charge, the number of companies that can take charge, and the contract terms
The company information includes information on the number of equipment or contract period for each company, remote diagnosis method of the facility.
설비에 설치되어 진동 또는 소음을 계측하는 센서장치 또는 상기 센서장치와 연결된 로컬서버로부터 진동정보 또는 소음정보를 수신하여 저장모듈에 저장하고, 일정시간 단위마다 진동데이터 또는 소음데이터에 대한 추세선을 생성하는 추세선 생성모듈;
상기 추세선을 모니터링하며, 상기 추세선의 기울기가 일정 각도 이상이 되는 경우 해당 설비에 이상상태가 감지된 것으로 판단하고 전문가 단말기로 알람을 제공하는 알람모듈;
상기 전문가 단말기로부터 수신된, 상기 설비의 상태 현황에 대한 전문가의 질문인 질문코멘트를 상기 담당자 단말기로 제공하며, 상기 담당자 단말기로부터 수신된 답변코멘트를 상기 전문가 단말기로 제공하고, 상기 전문가 단말기로부터 상기 설비의 이상상태에 대한 진단정보 또는 조치정보를 수신하는 코멘트모듈;
상기 소음데이터 또는 진동데이터와 상기 진단정보 또는 조치정보를 매칭하여 학습데이터를 형성하는 학습모듈을 포함하며,
상기 서버는,
상기 담당자 단말기로부터 방문 요청메시지가 수신된 경우, 상기 전문가 단말기로부터 입력된 일정을 확인하여 방문 가능 시간에 예약하고, 상기 전문가 단말기로 방문 요청 메시지를 전송하고,
빅데이터를 수집하고 학습데이터를 형성함으로써, 상기 추세선을 분석하여 상기 전문가 단말기로 알람을 제공할 상황인지 여부를 판단하고,
상기 진단정보 또는 조치정보는 상기 전문가가 상기 설비의 진동데이터 또는 소음데이터에 대한 추세선과 상기 답변코멘트를 검토하여 상기 설비에 대하여 진단 또는 조치를 내린 것이고,
상기 학습데이터는 심층신경망으로 형성되는 설비보전 모델의 학습에 이용되는 것인, 설비의 원격 진단 시스템.In a system that allows a person in charge of a facility and a facility diagnosis expert to communicate about the status of a facility through a server,
Receiving vibration information or noise information from a sensor device installed in a facility to measure vibration or noise or a local server connected to the sensor device, and storing the vibration information or noise information in a storage module, and generating a trend line for vibration data or noise data every predetermined time unit. A trendline generation module;
An alarm module for monitoring the trend line and determining that an abnormal state is detected in a corresponding facility when the slope of the trend line becomes more than a predetermined angle and provides an alarm to an expert terminal;
Providing a question comment, which is a question of an expert on the status of the facility, received from the expert terminal to the person in charge of the person in charge, and providing the answer comment received from the person in charge of the person in charge to the expert device, and from the expert terminal. A comment module for receiving diagnostic information or action information on an abnormal state of the;
And a learning module configured to form learning data by matching the noise data or vibration data with the diagnosis information or action information.
The server,
When the visit request message is received from the person in charge of the terminal, checks the schedule input from the expert terminal, makes a reservation at a visitable time, and transmits the visit request message to the expert terminal.
Collecting big data and forming learning data, analyzing the trend line to determine whether to provide an alarm to the expert terminal,
The diagnosis information or action information is that the expert examines the trend line and the response comment on the vibration data or the noise data of the facility and diagnoses or measures the facility.
The learning data is to be used for learning a facility maintenance model formed of a deep neural network, remote diagnosis system of the facility.
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/KR2018/003587 WO2019189950A1 (en) | 2018-03-27 | 2018-03-27 | Method, system, and program for remote diagnosis of facility |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102054743B1 true KR102054743B1 (en) | 2020-01-22 |
Family
ID=68058242
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020187008680A KR102054743B1 (en) | 2018-03-27 | 2018-03-27 | Methods, systems and programs of remote diagnosis of equipment |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102054743B1 (en) |
| WO (1) | WO2019189950A1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20220013256A (en) * | 2020-07-24 | 2022-02-04 | 한국전자통신연구원 | Method and system for diagnosing abnormality of a plurality of apparatus based on sequential learning |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20220000800A (en) * | 2020-06-24 | 2022-01-04 | 테크와이드 주식회사 | Equipment diagnostic methods, programs and systems |
| CN114244866A (en) * | 2021-12-02 | 2022-03-25 | 浙商银行股份有限公司 | Production equipment supervisory systems based on thing networking |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20020000937A (en) * | 2000-06-22 | 2002-01-09 | 탁승호 | Method of remote diagnosis for vehicle equipped with ECU using internet and system therefor |
| KR100361168B1 (en) * | 2000-01-06 | 2002-11-18 | 이병래 | Neural network model with node-expansion learning |
| KR20160082716A (en) * | 2014-12-26 | 2016-07-11 | 주식회사 아이티매직 | Method and apparatus of machine diagnosis using sound signal |
| KR101647423B1 (en) * | 2015-12-30 | 2016-08-23 | 주식회사 알씨엔파워 | System, server and method for diagnosing electric power equipments automatically |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100354786B1 (en) * | 2000-03-24 | 2002-10-05 | 주식회사 극동케이디아이 | Integrated management system in HVAC equipment by networking and control method thereof |
| JP2006277185A (en) * | 2005-03-29 | 2006-10-12 | Osaka Gas Co Ltd | Failure predictive diagnosis support system |
| JP5129725B2 (en) * | 2008-11-19 | 2013-01-30 | 株式会社日立製作所 | Device abnormality diagnosis method and system |
| KR101595549B1 (en) * | 2015-04-22 | 2016-02-22 | 김광우 | Managing method for equipment diagnosing system |
| KR101691125B1 (en) * | 2016-04-05 | 2016-12-29 | 주식회사 오엠시스템 | After-sales service system for apparatus in remote area |
-
2018
- 2018-03-27 WO PCT/KR2018/003587 patent/WO2019189950A1/en active Application Filing
- 2018-03-27 KR KR1020187008680A patent/KR102054743B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100361168B1 (en) * | 2000-01-06 | 2002-11-18 | 이병래 | Neural network model with node-expansion learning |
| KR20020000937A (en) * | 2000-06-22 | 2002-01-09 | 탁승호 | Method of remote diagnosis for vehicle equipped with ECU using internet and system therefor |
| KR20160082716A (en) * | 2014-12-26 | 2016-07-11 | 주식회사 아이티매직 | Method and apparatus of machine diagnosis using sound signal |
| KR101647423B1 (en) * | 2015-12-30 | 2016-08-23 | 주식회사 알씨엔파워 | System, server and method for diagnosing electric power equipments automatically |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20220013256A (en) * | 2020-07-24 | 2022-02-04 | 한국전자통신연구원 | Method and system for diagnosing abnormality of a plurality of apparatus based on sequential learning |
| KR102497586B1 (en) | 2020-07-24 | 2023-02-10 | 한국전자통신연구원 | Method and system for diagnosing abnormality of a plurality of apparatus based on sequential learning |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2019189950A1 (en) | 2019-10-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109001649B (en) | Intelligent power supply diagnosis system and protection method | |
| US9703754B2 (en) | Automatic remote monitoring and diagnosis system | |
| KR102054743B1 (en) | Methods, systems and programs of remote diagnosis of equipment | |
| US10533920B2 (en) | Automatic rotating-machine fault diagnosis with confidence level indication | |
| US10729382B2 (en) | Methods and systems to predict a state of the machine using time series data of the machine | |
| EP2687935A2 (en) | Baseline predictive maintenance method for target device and computer program product thereof | |
| KR102265423B1 (en) | Battery safety status diagnostic monitoring system using ultrasonic sensor | |
| CN108848008B (en) | Online fault diagnosis method for telecontrol device of transformer substation | |
| CN106855711A (en) | Remote diagnosis management system and operation method thereof | |
| US20220308572A1 (en) | System and method for determining a health condition and an anomaly of an equipment using one or more sensors | |
| US20140032079A1 (en) | Diagnostic and control system and method | |
| Siddhartha et al. | IoT enabled real-time availability and condition monitoring of CNC machines | |
| JP6667664B2 (en) | Plant management apparatus, plant management method, and program | |
| CN106662869A (en) | System and method for advanced process control | |
| Bucci et al. | An IoT condition monitoring system for resilience based on spectral analysis of vibration | |
| KR20220000800A (en) | Equipment diagnostic methods, programs and systems | |
| WO2021042233A1 (en) | Remote diagnosis system, apparatus and method for power tool | |
| KR20090119471A (en) | Condition diagnosis system using various signals for shoot blasting impeller motors | |
| de Villiers et al. | Smart maintenance system for inner city public bus services | |
| Daum | Principles, concepts and assessment of structural health monitoring | |
| KR101733184B1 (en) | Method and system for integrated monitoring | |
| KR102676859B1 (en) | Motor management device and motor management method | |
| US20230090896A1 (en) | Cable status management system | |
| Kumari et al. | A Thing Speak IoT Based Vibration Measurement and Monitoring System Using an Accelerometer sensor | |
| KR20210019652A (en) | SYSTEM AND METHOD FOR NOTIFYING CONSUMER OF STATUS ANALYSIS INFORMATION ABOUT IoT HOME APPLIANCES IN REAL TIME BASED ON BIG DATA |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |