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센서 측정 이해
센서가 자산에 처음 페어링되면 장비에서 수집한 진동 및 온도 데이터를 학습하여 해당 자산의 “정상”을 결정하는 기준을 설정합니다. Amazon Monitron 이 학습을 통해 향후 발생할 수 있는 장애를 탐지할 것입니다.
상황, 운영 시나리오, 사용 사례 및 자산의 듀티 사이클과 같은 다양한 매개변수에 따라 이 기준을 설정하는 데 14일에서 21일 정도 걸릴 수 있습니다. Amazon Monitron 이 초기 학습 및 훈련 단계에서는 자산이 정상인 것으로 간주됩니다.
자산에 대한 기준을 설정한 후 수집한 데이터를 Amazon Monitron 모니터링하여 잠재적 고장을 나타내는 이벤트 또는 추세를 찾습니다. 특히 온도 상승이나 진동 수준 또는 두 가지 모두를 감시합니다. 온도와 진동의 증가는 기계 오작동을 나타내는 두 가지 주요 지표입니다. 기계 이상은 대개 자산에 고장이 나기 시작했음을 나타냅니다.
Amazon Monitron 해당 기계 등급에 대해 국제 표준화 기구 (ISO) 에서 설정한 진동 임계값을 사용합니다. ISO 임계값을 자체 훈련 모델과 함께 적용하여 장비에 맞는 실제 임계값을 평가합니다. 예를 들어, 기계가 약간 뜨겁거나 약간 차갑게 작동하는 경우 또는 표준보다 약간 더 많이 진동하는 경우, 기계가 비정상적으로 작동하는 경우를 더 정확하게 식별할 수 있도록 임계값을 약간 Amazon Monitron 조정합니다.
초기 학습 및 훈련 기간 동안 수신되는 유일한 경보는 ISO 모델(학습 기간이 필요 없음)입니다. 훈련 기간 중에는 다른 경보와 마찬가지로 ISO 경보를 취급해야 합니다. 즉, 경보를 확인하고 필요한 장비 검토를 수행한 다음 적절한 조치 코드를 사용하여 경보를 종료하세요. 그 Amazon Monitron 이후에도 계속해서 기준선을 미세 조정하여 센서가 더 많은 데이터를 수집함에 따라 “정상”을 더 잘 파악할 수 있습니다.
온도 또는 진동 수준이 수정된 임계값 이상으로 일정하지 않게 상승하면 고장이 발생할 수 있지만 곧 발생하지는 않을 것입니다. 이 경우 Amazon Monitron 알림을 보냅니다. Warning
증가량이 지속적으로 임계값을 초과할 경우 상황은 분명히 비정상이며 장애가 발생할 가능성이 훨씬 더 높습니다. 이러한 경우 모바일 또는 웹 앱에 Alarm
알림을 Amazon Monitron 보냅니다.
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이 예시에서는 위치 3 센서가 온도와 진동의 지속적인 상승을 감지했으며, 이는 잠재적 고장을 조사해야 함을 나타냅니다.
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