Maxon, 모터 신호로 이상·마모 감지하는 AI 기반 상태진단 솔루션 ‘maxon MIND’

▲ 모터 신호를 활용하는 ‘maxon MIND’ 상태진단 구조

Maxon의 AI 기반 상태진단 솔루션 ‘maxon MIND’는 모터를 단순한 구동원이 아닌 설비 상태를 파악하는 센서로 활용 한다. 컨트롤러에서 읽어들이는 모터 신호를 분석해 드라이브 시스템의 상태 변화를 파악하고, 마모와 이상 징후를 조기에 감지하는 방식이다.

모터 신호로 드라이브 상태 분석

maxon MIND는 머신러닝을 이용해 기계 운전 중 수집한 모터 신호를 분석하고 정상 상태와의 편차를 감지한다. 단순히 모터 자체만 모니터링하는 것이 아니라 드라이브 시스템 전체의 상태 변화를 파악해 고장으로 이어질 수 있는 이상 징후를 조기에 감지하도록 설계됐다.

머신러닝 모델에는 메카트로닉 시스템의 물리적 관계와 드라이브 시스템에 대한 도메인 지식을 함께 반영한다. 이를 통해 비교적 적은 데이터로도 각 애플리케이션의 특성에 맞는 상태 분석을 수행하며, Explainable AI를 기반으로 진단과 예측 과정을 추적할 수 있도록 했다.

기존 시스템 변경 최소화

maxon MIND는 기존 모터와 전자장치, 컨트롤러를 변경하지 않고 마스터 컨트롤러에 소프트웨어 패키지를 추가하는 방식 으로 적용할 수 있다. 이를 통해 기존 시스템의 변경을 최소화 하면서 상태진단 기능을 추가할 수 있어 신규 장비뿐 아니라 기존 설비의 레트로핏에도 대응한다.

수집된 데이터는 클라우드 기반 maxon MIND 플랫폼으로 전송되며, 머신러닝 모델이 장비 가동 초기의 기준 상태와 이후 운전 데이터를 비교해 편차와 이상을 분석한다. 데이터 수집 주기는 애플리케이션에 따라 설정할 수 있으며, 분석 결과와 상태 정보, 이력 데이터는 API를 통해 기존 대시보드나 플릿 관리 시스템에 연동할 수 있다.

예지보전과 설비 가용성 향상

maxon MIND는 마모와 오작동 징후를 실제 고장으로 이어지기 전에 감지해 상태 기반 유지보수와 예지보전을 지원한다. 생산라인에 서는 하나의 드라이브에서 발생한 작은 이상도 후속 공정에 영향을줄 수 있는 만큼, 상태 변화를 조기에 파악해 계획되지 않은 설비 정지를 줄이는 데 활용할 수 있다.

maxon은 예상치 못한 고장을 조기에 감지해 안전성을 높이거나 설비 정지 시간을 줄여야 하는 애플리케이션에 MIND를 활용할 수 있다고 설명한다. 모터를 구동원과 동시에 상태 정보를 제공하는 센서로 활용함으로써 유지보수 효율과 시스템 가용성을 높이는 데 초점을 맞췄다.

자료제공: Maxon (www.maxongroup.com)