제4회 2023 연구개발특구 AI SPARK 챌린지 - 공기압축기 이상 판단

최종결과: 4위 (353팀 참가)

산업용 공기압축기의 이상 유무를 비지도학습 방식을 이용하여 판정

🎈 대회 주제 소개

■ 범천(주)은 ESG 가치를 담아 산업용 공기압축기를 개발하는 대덕연구개발특구 소재 기업입니다.

제4회 연구개발특구 AI SPARK 챌린지는 산업기기 피로도를 예측하는 문제입니다.
산업용 공기압축기 및 회전기기에서 모터 및 심부 온도, 진동, 노이즈 등은 기기 피로도에 영향을 주는 요소이며, 피로도 증가는 장비가 고장에 이르는 원인이 됩니다.
피로도 증가 시 데이터 학습을 통해 산업기기 이상 전조증상을 예측하여 기기 고장을 예방하고 그로 인한 사고를 예방하는 모델을 개발하는 것이 이번 대회의 목표입니다.

🎓모델 조건 (중요)

1. 본 대회의 모델링은 비지도학습 방식으로 진행됩니다.

2. 향후 실시간 판정에 활용될 수 있도록, 개발된 모델은 다음의 조건을 충족하여야 합니다.

• 입력된 데이터를 정상(0), 이상(1)로 구분하는 이진 분류 모델이어야 합니다.
• 시간 단위로 생성되는 입력 데이터에 대하여 판정을 수행할 수 있는 모델이어야 합니다.
• 신규 데이터로 학습/개선이 가능한 모델이어야 합니다.
• 총 8개의 대상 설비를 모델링하면서, 설비별로 별도의 모델을 학습하는 것은 허용되나 모두 동일한 아키텍처를 사용해야 합니다.
  (예: 설비 1에 사용한 모델 구조를 나머지 설비에도 사용하여야 함)
  
  

데이터 셋 설명

📁 dataset.zip
 ├--- 📃 train_data.csv     --- 학습용 데이터 파일 
 ├--- 📃 test_data.csv      --- 평가용 데이터 파일 
 └--- 📃 answer_sample.csv  --- 정답 양식 파일

• train_data: 학습용 데이터로 모두 정상 case로 이루어진 데이터입니다.
  
• test_data: 평가용 데이터로 정상 case와 이상 case가 함께 포함되어 있는 데이터로, 예측 대상에 해당됩니다.
  
• answer_sample: test_data에 대하여 작성할 제출용 레이블 파일 양식입니다.
  
  
  

📈 데이터 구성

1. 데이터 구성 항목

• air_inflow: 공기 흡입 유량 (^3/min)
• air_end_temp: 공기 말단 온도 (°C)
• out_pressure: 토출 압력 (Mpa)
• motor_current: 모터 전류 (A)
• motor_rpm: 모터 회전수 (rpm)
• motor_temp: 모터 온도 (°C)
• motor_vibe: 모터 진동 (mm/s)
• type: 설비 번호

2. 설비별 특성

• 설비 번호 [0, 4, 5, 6, 7]: 30HP(마력)
• 설비 번호 1: 20HP
• 설비 번호 2: 10HP
• 설비 번호 3: 50HP
  
  

🧑‍🤝‍🧑 팀원 및 역할

이지안	김형준	윤용완	박주은
데이터분석, 모델링	데이터분석, 모델링	데이터분석, 모델링	데이터분석, 모델링

💻 기술 스택

언어

라이브러리

프로그래밍 인터페이스

협업툴