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청주공장 회전체 설비 IoT 센서 시계열 데이터셋 (진동·온도·전력)
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기존 사후 대응 중심의 설비 보전을 예지 보전 체계로 전환하기 위해 구축한 회전체 설비 상태 모니터링 데이터셋. 벽지 제조 공정의 냉각팬 베어링, 주요 공정 구동모터, 유틸리티 설비 모터에서 수집한 진동·온도·전력 데이터로 구성. 정상 운전 데이터만으로 이상 징후를 탐지할 수 있어, 고장 데이터 확보가 어려운 회전체 설비 환경에 적합하며, 설비 상태 진단 및 예지 보전 모델 개발에 활용 가능.
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압출 공정 원단 두께 예측을 위한 설비 IoT·두께 실측 시계열 데이터 (PS 발포시트, 25만 건)
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사후에만 확인 가능했던 압출 원단의 두께 이탈을 사전에 예측·제어하기 위해 구축된 데이터셋입니다. 다이 립 갭 변수를 고려하여 절대 두께가 아닌 변화량(ΔT)을 예측하도록 설계되었습니다. 본 데이터셋으로 학습된 분위수 XGBoost 모델은 MAPE 0.574%, R² 0.9936을 달성했으며, 현장 적용 후 공정능력지수(Cpk)가 0.985에서 1.154로 17.2% 향상되었습니다. 프리즈 행, 스파이크 등 40%에 달하던 원시 로그의 데이터 품질 이슈를 10단계 정제 파이프라인으로 완벽히 정제하여 시계열 회귀 및 이상 감지 AI 모델 연구에 바로 활용 가능합니다.
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코팅 공정 두께 예측을 위한 시계열 센서 데이터
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본 데이터셋은 코팅 공정에서 수집된 데이터로 구성됨.
제품 검사 결과를 나타내는 IR 검사 데이터로 전체두께, 원단두께, 코딩두께와 각 위치별 측정값, 관리기준값, 이상 판정값을 포함함.
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코팅 공정 이상 탐지를 위한 시계열 센서 데이터
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본 데이터셋은 코팅 공정에서 수집된 데이터로 구성됨
설비 운전 상태를 나타내는 CTP 공정 데이터로 장력, 속도, 압력, 유량, 건조 Zone 온도/풍량 등 다수의 시계열 센서값을 포함함