가공공정 데이터 분석 모니터링

가공공정 데이터를 Python 엔진으로 진단하는 설비 정밀 분석 솔루션

CNC 공작기계와 DAQ 센서에서 발생하는 데이터를 수집·분석·진단하는 데이터 분석 특화 솔루션입니다.
가공 현장의 진동·음향·주파수 등 원시(Raw) 데이터를 다중 병렬 구조의 Python 분석 엔진으로 처리하며, FFT 스펙트럼·3D 라인 등 9종의 전문 시각화 차트로 가공공정 데이터를 직관적으로 보여줍니다.

시스템 구조

CNC·DAQ 수집부터 Python 분석 엔진·전문 시각화까지 통합 시스템

설비데이터 분석 모니터링 시스템 구조도 수집 · 분석 · 가시화/저장 3단계와 gRPC 서버 연결 구조 01 수집 CNC · DAQ 센서 장비 TDMS · Database · 실시간 수집 이중 버퍼링으로 끊김 없는 스트리밍 02 Py 분석 Python 분석 엔진 최대 5개 알고리즘 병렬 실행 사용자 스크립트 자동 분석 · 탑재 03 가시화·저장 전문 차트 · DB · 파일 저장 FFT · STFT · 3D Line 등 9종 전문 차트 Database · TDMS 이중 저장 gRPC 서버 실시간 데이터 통신 · 안정적 스트리밍

주요기능

실시간 감지부터 사후 분석까지

실시간 감지부터 사후 분석까지, 하나의 도구로

CNC·DAQ 장비에서 실시간으로 수집한 데이터를 바로 분석할 수 있고, TDMS 파일이나 데이터베이스에 저장해둔 데이터를 필요할 때 불러와 분석할 수도 있습니다. 현장의 즉각적인 이상 감지부터 과거 데이터 기반의 정밀 분석까지 하나의 시스템에서 수행되며, 이중 버퍼링(Dual Buffering) 구조로 대용량 센서 데이터도 끊김 없이 안정적으로 처리합니다.

사용자 정의 Python 분석 엔진

사용자 정의 Python 분석 엔진

엔지니어가 작성한 Python 분석 알고리즘을 그대로 불러와 바로 적용할 수 있습니다. 시스템이 스크립트 코드를 자동으로 읽어 함수와 입출력 데이터를 인식하므로 별도의 연동 작업이 필요 없으며, 최대 5개의 분석을 병렬로 동시 실행해 처리 속도와 분석 품질을 함께 확보합니다. 예를 들어 가속도 센서·스핀들 회전수 등 수집 데이터를 입력하면 채터 지수·주파수 등 분석 결과를 자동으로 반환합니다.

가공공정 데이터 분석을 위한 전문 시각화 차트

가공공정 데이터 분석을 위한 전문 시각화 차트

단순한 라인 차트를 넘어 현장 진단에 최적화된 전문 차트를 제공합니다. 진동·음향의 주파수 성분을 실시간으로 분석하는 FFT 스펙트럼·STFT 스펙트로그램, 복합적인 움직임 패턴을 관찰하는 3D 라인차트 등을 지원하며, 임계값에 따라 자동으로 색상이 변하는 게이지와 상태 버튼으로 현장운영자가 즉각적으로 이상 유무를 파악할 수 있습니다.

전문 시각화 차트

진동·주파수 분석부터 실시간 상태 모니터링까지, 현장 진단에 최적화된 9종 차트를 제공합니다.

주파수·궤적 분석

진동·음향 신호의 주파수 성분과 장비 움직임의 공간 궤적을 분석합니다.

FFT Spectrum

FFT Spectrum

주파수 대역별 에너지 분포 실시간 분석

STFT Spectrogram

STFT Spectrogram

시간-주파수 2차원 히트맵으로 신호 변화 추적

3D Line

3D Line

3축 좌표계 궤적으로 진동·움직임 패턴 시각화

시계열·분포 분석

시간에 따른 값의 추이와 데이터 분포 패턴을 파악합니다.

Line Chart

Line Chart

지정 시간 범위 기반 값의 추이 표시

Scatter

Scatter

2차원 좌표계 실시간 점 분포 추적

Bar Chart

Bar Chart

카테고리별 크기·임계값 색상 표시

상태·조회 인터페이스

현장 운영자를 위한 실시간 상태 표시와 상세 데이터 조회를 지원합니다.

Gauge

Gauge

RPM·토크·온도 등 운영 파라미터 아날로그 표시

Status LED

Status LED

임계값 기반 상태 색상·텍스트 표시

Data Grid

Data Grid

시간순 정렬·필터링 기반 수치 데이터 조회

도입 효과

실시간 가공공정 모니터링

CNC·DAQ 데이터를 실시간으로 수집·가시화하여 가공 중 공정 상태를 즉시 파악할 수 있습니다.

데이터 기반 원인 분석

축적된 센서 데이터로 가공 불량의 원인을 추적·분석하여, 경험이 아닌 데이터에 근거한 공정 개선을 지원합니다.

유연한 분석 환경 구성

Python 스크립트와 차트 레이아웃을 자유롭게 설정할 수 있어, 현장 요구에 맞는 분석 환경을 빠르게 구성할 수 있습니다.

사후 분석 기반 확보

수집·분석 데이터를 DB와 TDMS로 이중 저장하고, 공정 사이클 단위로 분리 저장하여 사후 분석과 데이터 재활용을 지원합니다.

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