💻 Smart bearing condition monitoring service

• phm-2012dataset을 통해 학습한 인공지능 모델로 베어링 열화 모니터링 서비스를 구현 및 스마트 팩토리 시스템 구현 프로젝트

🧞‍♂️ Service

• 센서 데이터의 실시간 수집과 모델의 예측 결과를 효과적으로 연동하는 시스템을 구현

• CNN-LSTM 기법모델을 활용하여 Bearing의 상태 변화와 남은 수명 간의 패턴을 식별하고 예측하는 모델서비스을 구축

• 연구에 그치는 것이 아닌 현업에서 부품의 수명 주기 관리 및 안전성 향상을 위한 중요한 도구로 활용 가능한 서비스 개발 틀 배포
  
  

📋 MSA structure

📁 Directories

1. Data_preprocessing
   • 데이터셋의 증강 및 전처리 과정
2. DB_server
   • DB 서버 구현 및 API 통신
3. modeling_inferServer
   • Neural network modeling 및 최적화, prediction 기능을 하는 서버 구축
4. web_service
   • Web 서비스에 필요한 서버 및 프론트 구현
     
     

👥 Member

🤹🏻‍♂️ 모델링 : 김찬영, 최병훈

⚙️ 데이터 엔지니어링 : 박성부, 방가윤, 김정호, 윤정우

🖥 백엔드 & 프론트엔드 : 조희연, 김다은, 이낙규

📋 Service Sequence

- Bearing data work flow

- Log in & out work flow

- Employee

- Notification

📈 Service Structure

📄 Project Docs

• notion link
• git repository
  
  

🛠️ Tech Stack

Frontend

Backend

Data engineering & Modelling

Server Infra

Team Tools

Acknowledgement

“본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW전문인재양성사업의 연구결과로 수행되었음“(2022-0-01127)