💻 Smart bearing condition monitoring service

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

💡 Project Introduce

• 2023.07.26 - 2023.08.23
• 스마트 팩토리 시스템 환경에서의 이상 탐지와 RUL 예측 서비스는 산업 분야에 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다. 기계의 고장은 생산 라인 중단과 비용 증가로 이어질 수 있기 때문에, 기계의 상태를 모니터링하고 조기에 이상을 감지하며 필요한 유지보수를 수행하는 것이 매우 중요합니다. 이를 통해 생산성을 향상시키고 비용을 절감할 수 있습니다.
  
  

🧞‍♂️ Service

• 대시보드 서비스

• 회원 관리 화면

• 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

📄 Project Docs

• Notion Link
• GitHub Organization
  
  

📁 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
     
     

🤖 Model

• CNN encoder
• CNN-LSTM model
  
  

📋 Service Sequence

- Bearing data work flow

- Log in & out work flow

- Employee

- Notification

📈 Service Structure

⚙️ CI/CD Architecture

🛠️ Tech Stack

Frontend

Backend

Data engineering & Modelling

Server Infra

Team Tools

👥 Member

박성부	김찬영	최병훈
Team Leader Modeling Data Engineering	Modeling	Modeling
@parksboo	@Cksdud123	@choi4624

김정호	방가윤	윤정우
Modeling Data Engineering	Data Engineering	Data Engineering
@KimJeongHo	@novzs	@Yoon-jeongwoo

김다은	이낙규	조희연
Backend	Backend Frontend	Backend Frontend
@DaeunKim9	@naku2	@chy0503

Acknowledgement

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