이 글에서는 기존의 전문가 지식 기반 PHM기술의
한계점에서 벗어나 인공지능에 기반한 PHM기술을 딥
러닝, 상호학습, 앙상블과 같은 사례를 통해 확인하였다. 해가 거듭될수록 기계시스템은 더욱이 복잡해지고
기술 분야 또한 세분화되고 있으며, IoT(Internet of
Things) 기술의 확산으로 방대한 데이터를 취득하고
있기 때문에 인공지능에 기반한 PHM기술은 현대 공
학시스템 관리 분야에서 핵심적인 요소로 대두될 것이다.
실제로 산업인터넷 플랫폼계의 선두주자인
GE(General Electric)는 Predix라는 제품의 핵심 역
량을 확보하기 위해 인공지능 기반의 스타트업들을 다
수 인수한 것으로 보도되었다. 인공지능기술을 활용하
여 PHM기술을 개발하는 경우 특징인자를 자동적으로
추출할 수 있고, 다차원 데이터를 분석할 수 있다는 장
점이 있다.
하지만 물리적 지식 없이 고장 진단 및 예
측 모델을 만들기 위해서는 수많은 데이터가 필요하
고, 데이터를 처리하는 데 많은 시간이 걸린다는 문제
가 있다. 따라서 향후에는 기계공학적 전문가 지식과
인공지능을 결합한 PHM기술을 개발함으로써 그 효용
성을 증가시킬 것으로 기대된다.
원문 보기 :
http://ksme.or.kr/UploadData/Editor/EmBody/201703/F6A1D3059B054
8398951F658D7A90D1B.pdf