장비 설계 엔지니어가 알고리즘을 짤 때부터 장비의 오류 가능성이나 수명을 알 수 있다면, 장비의 신뢰성과 내구성, 향후 정비 계획까지 짤 수 있다. 매스웍스가 기계학습, 신호처리에 대한 배경지식이 없는 엔지니어도 쉽게 사용할 수 있는 예측유지 알고리즘을 설계 프로그램을 선보였다. 

매스웍스(지사장 이종민)는 자사 설계프로그램 '매트랩(MATLAB)' 제품군의 '예측 유지 관리 툴박스(Predictive Maintenance Toolbox)를 선보인다고 7일 밝혔다.

매스웍스 '매트랩'의 예측유지관리 툴박스를 이용해 장비 수명을 예상한 화면. /매스웍스

툴박스는 엔지니어가 장비의 상태를 모니터링하거나 예측 유지 관리 알고리즘을 설계하고 테스트할 수 있도록 한다. 유지관리 엔지니어는 데이터 구성, 상태 지표 설계, 기계상태 모니터링, 잔여 수명(RUL) 예측 등을 통해 장비 오류를 방지하기 위한 알고리즘을 설계해야 하는데, 이 제품에는 다양한 라이브러리와 예제가 제공된다. 

기업(공장)이 관리하거나 클라우드에 저장된 파일에서 센서 데이터를 분석하고 레이블을 지정할 수 있다. '시뮬링크(Simulink)' 고장 시뮬레이션을 이용해 고장 레이블을 포함한 데이터도 수집할 수 있다. 스펙트럼 분석, 시계열 분석 기술을 기반으로 신호처리, 동적 모델링 방법을 통해 데이터를 전처리한 다음 기계 상태를 모니터링할 수 있는 특징들을 추출한다. 

엔지니어가 RUL예측을 한다면 기계 오류 시점을 예상할 수 있다. 툴박스가 제공하는 모터, 기어박스, 배터리, 기타 기계 부품 등에 대한 예제를 참조해 각 장비나 공장에 맞는 알고리즘을 개발하면 된다.  

아마존 S3(Amazon S3), 윈도 애저 블랍 스토리지(Windows Azure Blob Storage), 하둡 분산파일 시스템 HDFS(Hadoop Distributed File System) 같은 클라우드 서비스에 접속해 과거 데이터를 활용하고, 장비에서 얻은 물리적인 시뮬레이션 데이터의 오류 사례를 함께 고려해 개발하면 된다. 

폴 필로테(Paul Pilotte) 기술 마케팅 관리자는 "예측 유지 관리는 산업용 사물인터넷(IoT)에 있어 핵심적인 응용 프로그램"이라며 "기계학습이나 신호처리에 대한 배경 지식이 없는 엔지니어는 예측 유지관리를 위한 알고리즘을 설계하는 데 어려움을 겪어왔다"고 말했다.