헬로티 –매일 만나는 첨단 산업, 경제, IT 소식

일반뉴스 요꼬가와-MHI, Nippon Foundation 위한 AI 지원 로봇 시스템 프로젝트 착수

요꼬가와와 Mitsubishi Heavy Industries, Ltd(이하 MHI)는 민간 비영리 기금조성 단체인 Nippon Foundation으로부터 선정되어 Nippon Foundation-DeepStar의 공동 연구 프로그램 중 하나인 해양 분야의 탈탄소 촉진을 위한 프로젝트를 수행하게 되었다고 밝혔다. 프로젝트는 6월 1일부터 시작됐다. 이 프로젝트는 로봇을 활용하여 해양 시설의 위험을 식별하고 예측하는 자동 점검 시스템을 개발하는 데 목표를 두고 있다. 무인 작업을 가능하게 하고 해양 플랫폼에서 점검을 수행하는 위험을 줄이기 위해 다양한 로봇을 사용하는 것은 오랫동안 논의되어온 사항이다. 그러나 개별 로봇의 중앙 집중식 조정은 여러 시스템과 데이터를 관리해야 하기 때문에 복잡하다. 요꼬가와는 이미 로봇의 관리를 중앙 집중화하고 이를 기존 제어 시스템과 원활하게 연결하는 로봇 서비스 플랫폼의 연구개발에 참여해 왔다. 연구개발 결과를 활용하여 이 프로젝트에서는 해양 플랫폼 환경에 적합한 통신 인프라와 로봇 시스템을 구축하고, AI 애플리케이션을 활용해 로봇이 획득한 영상과 음향 데이터를 해양 플랫폼 운영에 활용할 수 있도록 변환할 예정이다. 이 프로젝

임근난 기자

2022-06-15 18:56

일반뉴스 요꼬가와-오사카시 수도국, 수처리·분배 시설 운영 지원 등 공동 연구 시작

요꼬가와 자회사 중 제어 사업을 담당하는 요꼬가와 솔루션 서비스 코퍼레이션은 오사카시 수도국과 함께 수처리 및 분배 시설에서 요꼬가와의 시뮬레이션과 AI 기술을 활용한 이상 검출, 운영 지원, 반자율화된 운영의 유효성을 검증하고 평가할 공동 연구 프로젝트를 시작한다고 발표했다. 이 연구는 인적 자원 개발 단계에서 효과적으로 시뮬레이터를 사용하는 방법을 확립하는 것을 목적으로 한다. 오사카시 수도국은 사고 등에 대한 대응력 향상을 목표로 수처리 및 배수 시설의 운영에 대한 중앙 관리 및 모니터링을 구축해왔다. 이는 고도의 기술과 능력을 필요로 하기 때문에 신속하게 이상 검출을 가능하게 하는 효과적인 운영자 지원 시스템과 플랜트 내 인력 양성을 촉진하는 방법을 개발해야 한다. 이 프로젝트는 요꼬가와 시뮬레이션 기술을 사용하여 실제 공정 데이터, 분석 데이터 및 설비 정보를 활용하는 가상 플랜트 디지털 트윈을 구축한다. 이 디지털 트윈과 실제 플랜트의 데이터를 비교하여 시뮬레이션의 정확성을 높이고 AI로 이상 징후를 감지하여 오작동이 발생하기 전에 운영자에게 알릴 수 있는지 검증한다. 또한, 이상 징후 감지 후 중요 지표 예측 및 적절한 운영 지시가 가능한지, 반

임근난 기자

2022-04-19 13:27

데이터 “산업 자율화, 환경 지속 가능성에 큰 영향 미쳐”

헬로티 임근난 기자 | 요코가와 일렉트릭(Yokogawa Electric Corporation)이 공정 제조업을 대상으로 현재와 미래의 산업 자율화 현황에 관한 통찰력을 얻기 위해 실시한 최근 설문조사 결과를 27일 발표했다. 이 조사는 산업 자율화를 이행하고 있는 제조업체 수가 확연히 늘어나고 있고 환경 지속 가능성(Environmental Sustainability)의 기대 이익에 관한 인식이 높아지고 있음을 강조하고 있다. 이번 조사는 7개 시장(중국, 독일, 인도, 일본, 사우디아라비아, 동남아시아 및 미국)을 대상으로 한 글로벌 조사로 화학 및 석유화학, 생명과학, 석유 및 가스, 발전 및 재생에너지 산업 부문 390개 기업 경영진 534명이 응답했다. 환경 지속 가능성과 관련해 응답자의 45%가 산업 자율화가 동적 에너지 최적화와 수자원 관리 및 배기가스 감축에 크게 영향을 미칠 것이라고 답했고 36%는 어느 정도 영향을 미친다고 응답했다. 반면 전혀 영향을 미치지 않을 것이라고 답한 응답자는 6%에 불과했다. 산업 자율화 프로젝트 이행이 속도를 내기 시작한 가운데 응답자의 51%가 현재 복수의 시설과 사업 부문에서 도입을 확대하고 있고 19%는

임근난 기자

2022-02-02 15:36