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[한화토탈] 제조 지능화 인공지능 AA 교육 컨소시움 (한화토탈-연세대)
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  • 2022-03-11

 EMSEL연구실이 이번 1학기 한화토탈-연세대 사내 제조 지능화 AI/인공지능 AA(Advanced Analytics) 교육 컨소시움 참여

 

​- 회사: 한화토탈 사내 AA교육 (제조 지능화 AI-Advanced Analytics)

- 대상: 회사: 한화토탈 엔지니어 14명

- 내용 : 제조 지능화 인공지능 AA 교육, 1학기 (AA Level 1​:8주 교육 + AA Level 2: 9주 프로젝트)

- AA Level 1 : Data-centric AI, ​Load Forecast​, AI for Predictive Maintenance(PM)

AA Level 2 프로젝트​: Data 기반 ​VA 증류탑 제품 부산물 농도 실시간 소프트센서 개발 (30분, GC소프트센싱) 및 Column Reboiler LS 사용량 최적화

- 교수 : 이론 담당

- 대학원생 : 실습 담당

​​​1일차() – 이론 강의 (8시간강의 주제 및 관련 이론, 예제 풀이 및 QnA

2일차() – 실습 강의 (6시간) : 대형문제 실습, 자체 실습 및 주간 테스트 진행(2시간)

 

목표 : Case 중심 교육을 통해 현업에서 Data Analysis를 수행할 수 있는 전문가 양성

AA Level 1 – Classroom Training, 8주

-기본적인 머신러닝 이해를 바탕으로 다양한 예제 실습을 통해 현업에서의 문제 도출 능력 향상

 

주제 1: Data-centric AI

- Data in process industries

Denoising, Variable/Feature selection, outlier/missing data handling

- data: energy usage and management

주제 2: ​Load Forecast model: Load-Informer
-Multimodal-Ensemble DL
-Transformer/Informer
-data: electricity load, waste load
주제 3:​ AI for Predictive Maintenance(PM)
-PM review
-PM using LSTM : predict the precise failure time in future remaining useful life (RUL)

-data: aircraft, jet engine

 

 AA Level 2 – Field Training, 9주

현업에서 도출한 문제를 토대로 실제 분석/모델링 수행을 통해 문제 해결 역량 확보

 

프로젝트 : Data기반 증류탑 제품 부산물 농도 실시간 소프트센서 개발 (GC소프트센싱, 30분) 및 Column Reboiler LS 사용량 최적화

■ 제조/화학/엔지니어링/반도체/디스플레이 사내 지원/산업/산학 주요 관심사

Autonomous Manufacturing System : 자율보정/자율 pid-tuning/자율제어/자율운전/자율PM/자율설계/탄소중립 

- AI for Manufacturing

- AI for Predictive Maintenance

- AI for Carbon NetZero

 

  주제 :  Functional domain기반  파울링 예측진단   교체 주기 모니터링

 강의

  1) Linear/Nonlinear PCA,  Statistical Process Control(CUSUM, EWMA), Functional PCA/ML, Kalman filtering-based recursive prediction

  2)  Functional XAI 기반  파울링 예측진단   교체 주기 모니터링 AI for PM 

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