[Tech] PHM (Prognostics and Health Management)

 

PHM (Prognostics and Health Management)

설비(자산)의 건전성을 예측하고 예측기반으로 관리 의사결정을 돕는 기술로

시스템이나 장비의 상태를 모니터링하고, 고장을 예측하며, 유지보수 계획을 최적화하기 위한 기술 및 프로세스를 의미한다.

 

 

PHM 구성요소

 

1. 상태 모니터링 (Condition Monitoring)

 

 : 센서를 통해 실시간으로 시스템의 상태 데이터를 수집.
 : 온도, 진동, 소음, 압력 등의 데이터를 분석하여 이상 징후 탐지.

 

핵심 기술

• 센서 네트워크 : 진동, 온도, 전류, 압력, 소음 등 다양한 데이터를 실시간 수집.
  e.g. 가속도계, 온도 센서, 전류 센서.
• 데이터 수집 및 통합: IoT 장비나 엣지 디바이스를 사용하여 데이터를 클라우드나 로컬 서버로 전송.
  e.g. OPC-UA 프로토콜, MQTT를 이용한 실시간 데이터 전송.
• 신호 처리: 데이터의 잡음을 제거하거나, 유의미한 특징(Feature)을 추출.
  e.g. FFT(Fast Fourier Transform), 웨이블릿 변환(Wavelet Transform), 주파수 분석.

 

 

2. 진단 (Diagnostics)

 

 : 현재 고장 상태를 식별하고 문제의 원인을 분석.
 : 고장 모드(Failure Mode)와 원인 분석(Root Cause Analysis)에 초점.

 

핵심 기술 

• 패턴 인식 및 이상 탐지 : 정상 데이터와 비교하여 이상 데이터 식별.
  e.g. Autoencoder, Isolation Forest, LSTM 등.
• 고장 모드와 영향 분석 (Failure Mode and Effects Analysis, FMEA) : 고장 모드(예: 균열, 마모)와 그것이 시스템에 미치는 영향을 평가.
• 분류 알고리즘 : 고장 유형을 분류
  e.g. Support Vector Machine (SVM), Random Forest, CNN(Convolutional Neural Network).

 

세분화 기술

 

(1) 이상탐지 (Anomaly Detection)
- 정의 : 시스템에서 발생하는 데이터의 정상 패턴과 비정상 패턴을 구분하는 과정.
- 목적 : 이상 신호를 조기에 감지하여 문제가 발생하기 전에 대응할 수 있도록 함.
- 방법론:

• 통계적 접근: 평균, 표준편차 기반 이상값 탐지, IQR, Z-Score.
• ML 기반: Isolation Forest, Autoencoder, One-Class SVM 등.
• DL 기반: LSTM, GAN(Generative Adversarial Network).

(2) 이상분류 (Anomaly Classification)
- 정의 : 탐지된 이상 값이 고장(기계적 결함)인지, 아니면 작업자의 실수나 환경적 요인에 의한 비고장적 이상인지 구분하는 과정.
- 목적 : 이상 탐지 후, 문제의 성격을 구체적으로 파악하여 적절한 대응을 결정.
- 방법론:

• 지도학습: 이상 데이터를 라벨링하여 고장과 비고장적 이상을 분류.
  e.g. Random Forest, XGBoost.
• 비지도학습: 이상 데이터를 클러스터링하여 자연스럽게 분류.
  e.g. K-Means, DBSCAN.
• 딥러닝: CNN, RNN 등 복잡한 패턴을 분류.

(3) 결함분리 (Fault Isolation)
- 정의 : 고장이 발생했을 때, 결함이 어느 위치에서 발생했는지 추정하는 과정.
- 목적 : 결함의 발생 위치를 정확히 파악하여 수리 및 유지보수를 효율적으로 수행.
- 방법론:

• 신호 처리: 주파수 분석을 통해 특정 부품에서 발생한 고장을 분리.
• 모델 기반: 시스템의 물리적 모델을 활용해 고장 위치를 계산.
  e.g. Kalman Filter, Observer 설계.
• 데이터 기반: 센서 데이터를 통해 결함 위치를 추정.
  e.g. Bayesian Network, Decision Tree.

(4) 결함 원인 파악 (Root Cause Analysis, RCA)
- 정의 : 결함이 발생한 원인을 분석하여 그 근본적인 이유를 파악하는 과정.
- 목적 : 동일한 문제가 반복되지 않도록 예방 조치를 설계.
- 방법론 :

• FMEA (Failure Mode and Effects Analysis): 고장 모드와 그로 인한 영향을 분석.
• 데이터 기반 RCA: 머신러닝을 사용해 데이터를 분석하고 원인을 추정.
• 인과 관계 모델 : Bayesian Network나 Causal Inference를 통해 원인과 결과 간의 관계 분석.

 

3. 예지 (Prognostics)

 : 장비나 시스템의 잔여 수명(Remaining Useful Life, RUL)을 예측.
 : 고장이 발생하기 전에 유지보수를 수행할 수 있도록 사전 경고.

 

핵심 기술

• 통계 기반 모델 : 이론적 수명을 기반으로 고장 확률을 계산.
  e.g. Weibull 분포, 마르코프 체인.
• 데이터 기반 모델 : 과거 데이터를 학습하여 미래 상태를 예측.
  e.g. LSTM, GRU, RNN과 같은 시계열 예측 모델.
• 물리 기반 모델 : 장비의 물리적 특성을 수학적으로 모델링.
  e.g. 베어링의 마모 모델, 기어박스의 피로 모델.
• 잔여 수명 계산 : 장비의 상태 변화 속도를 기반으로 고장까지의 남은 시간을 계산.
  e.g. 퇴화(degradation) 모델.

 

세분화기술

 

(1) 결함 사전예측 (Fault Prediction)

 

 - 목적 : 고장이 발생하기 전에 조기에 결함 신호를 감지하고, 향후 결함 발생 가능성을 평가.
- 핵심 활동:

• 결함 징후 탐지 : 센서 데이터에서 비정상적인 패턴이나 이상 신호 탐지.
• 결함 발생 가능성 모델링 : 통계적 모델, 머신러닝, 또는 신경망 기반으로 고장 확률 예측.
• 사전 알림 : 결함 발생 가능성이 특정 임계값을 초과할 경우 경고 신호 생성.

- e.g.
모터의 진동 데이터로 베어링 손상 예측.
풍력 터빈에서 특정 부품의 온도 상승을 통해 결함 조기 예측.

 

 

(2) 미래 건전성 상태 예측 (Future Health State Prediction)

- 목적 : 시스템이나 장비의 현재 상태를 바탕으로, 미래의 건전성 상태(Health State)를 예측.
- 핵심 활동:

• 상태 변동 추적 : 현재 상태의 변화 추세(Trend)를 모델링하여 미래 상태를 예측.
• 다단계 예측 : 시간이 지남에 따라 건전성 상태가 어떻게 변화할지 시뮬레이션.
• 건전성 기준 설정 :정상, 주의, 결함 상태를 나타내는 임계값 설정.

- e.g.

항공기 엔진의 압축기 상태를 기반으로 1개월 후 상태 예측.
산업용 로봇의 관절 구동 장치의 마모 상태 예측.

 

 

(3) 수명 예측 (Remaining Useful Life, RUL Prediction)

- 목적 : 장비가 정상적으로 작동할 수 있는 남은 시간(수명)을 예측.
- 핵심 활동:

• 퇴화 모델링(Degradation Modeling) : 장비의 마모 또는 성능 저하를 모델링하여 잔여 수명 계산.
• 데이터 기반 RUL 예측 : 과거 데이터를 학습하여 수명을 계산하는 머신러닝 모델 적용.
• 신뢰도 분석 : 잔여 수명에 대한 확률적 신뢰 구간을 계산.

- e.g.

전기차 배터리의 충방전 데이터를 기반으로 잔여 수명 예측.
철도 차량의 브레이크 패드 마모 상태를 분석하여 교체 시점 예측.

 

 

(4) 고장 모드별 예측 (Failure Mode Specific Prediction)

- 목적 : 특정 고장 모드(예: 마모, 균열, 과열 등)에 따라 예측을 세분화.
- 핵심 활동:

• 고장 모드 식별 : 데이터를 분석해 발생 가능한 고장 모드 분류.
• 모드별 모델링 : 각 고장 모드에 대해 최적화된 예측 모델 생성.
• 모드별 RUL 계산 : 각 고장 모드에 대해 잔여 수명을 독립적으로 계산.

- e.g.

풍력 터빈 기어박스에서 윤활유 열화로 인한 고장 모드 예측.
산업용 펌프에서 캐비테이션(cavitation)으로 인한 수명 단축 예측.

 

 

(5) 복합 상태 예측 (Hybrid Prognostics)

- 목적 : 데이터를 기반으로 하는 예측(Data-driven)과 물리 기반 모델(Physics-based)을 결합하여 더욱 정확한 예측 제공.
- 핵심 활동:

• 물리 기반 모델 :장비의 물리적 특성을 수학적으로 모델링.
• 데이터 기반 모델 : 머신러닝/딥러닝 기반으로 결함 데이터 학습.
• 하이브리드 모델 통합 : 물리적 모델의 예측과 데이터 기반 모델의 결과를 결합.

- e.g.

배터리 충방전 데이터를 물리 기반 모델과 결합하여 수명 예측.
항공기 착륙 장치의 진동 데이터를 기반으로 물리-데이터 혼합 예측 수행.

 

4. 관리 (Management)

 

 : 고장 가능성을 고려해 유지보수 스케줄을 최적화.
 : 생산성을 최대화하고 가동 중단 시간을 최소화.

 

핵심 기술

• 유지보수 최적화 알고리즘 : 고장 위험과 비용을 동시에 고려하여 최적의 유지보수 시점을 계산.
  e.g.강화 학습(RL), 최적화 알고리즘(예: 유전 알고리즘, PSO).
• 실시간 의사결정 시스템 : 고장 가능성이 높아진 장비를 자동으로 유지보수 스케줄에 추가.
  e.g. Rule-based Decision Systems, Reinforcement Learning.
• 자율 유지보수 시스템 : IoT 및 자동화 기술을 활용해 예지 유지보수를 실행.
  e.g. 로봇 팔을 이용한 부품 교체.
• 디지털 트윈 기반 관리 : 장비의 가상 모델을 통해 다양한 시나리오를 시뮬레이션하여 유지보수 계획을 세움.

 

 

공정 최적화 vs PHM

 

1. 공정 최적화 (Process Control Optimization)

 

- 목적 

• 공정의 효율성을 극대화하고 생산 품질을 높이는 것.
• 공정 중 변수(온도, 압력, 속도 등)를 제어하여 실시간 최적 상태를 유지.

- 내용

• 제어 알고리즘 튜닝 (예: PID, MPC).
• 공정 변수 최적화 (온도, 속도 등).
• 실시간 데이터 분석을 통해 공정 조건을 동적으로 조정.
• 에너지, 자원 소비를 최소화하며 생산성을 극대화.

- e.g.

• 화학 공정에서 반응 온도 및 압력 제어.
• 반도체 제조 공정에서 식각 시간 최적화.
• 2차 전지 노칭 공정에서 탭 품질과 생산 속도 조정.

 

2. PHM (Prognostics and Health Management)

 

- 목적 

• 장비의 상태를 모니터링하고 고장을 예측하여 유지보수를 최적화.
• 고장 전 조치를 통해 다운타임과 손실을 최소화.

- 내용

• 장비 상태 데이터 수집(온도, 진동, 전류 등).
• 고장 진단 및 잔여 수명 예측 (RUL).
• 유지보수 계획 최적화(Preventive Maintenance).
• 장비 및 시스템 신뢰성을 높이고 가동률 극대화.

- e.g.

• 항공기 엔진의 이상 진단 및 잔여 수명 예측.
• 제조 공정의 CNC 장비 상태 모니터링 및 고장 예방.
• 풍력 터빈의 부품 상태 모니터링 및 유지보수 계획.

 

3. 공정 최적화와 PHM의 차이점

 

구분	공정 최적화	PHM
초점	공정 효율성, 생산성 극대화	장비 신뢰성, 수명연장
대상	공정 변수 (온도, 속도, 압력 등)	장비나 시스템 상태(모터, 베어링, 센서 등)
시간	실시간 제어를 통한 최적화	미래 고장을 예측, 예방적 조치 수행
결과	생산 품질 개선, 자원 절약, 에너지 최적화	가동 중단 시간 최소화, 유지보수 비용 절감