프로젝트 설명
■ 주요 기능
CPS 기반 스마트 팩토리 운영 및 공정 최적화
└ IoT 센서를 통해 생산 설비 데이터를 수집하고, CPS와 디지털 트윈을 연동하여 공정을 시뮬레이션·최적화
Kafka 기반 실시간 데이터 수집·저장
└ 오븐 온도, 압력, 소음, 진동, 속도 등 시계열 데이터를 Apache Kafka로 스트리밍 처리
AI LSTM 기반 시계열 분석
└ PyTorch 기반 LSTM 딥러닝 모델을 적용해 데이터 패턴을 학습하고, 이상 징후를 조기 감지하여 품질 예측
NestJS·Python API 연동 실시간 제어
└ Kafka → MySQL 저장 → Python 분석 → NestJS API → CPS 제어로 이어지는 데이터 파이프라인 구축
디지털 트윈 모니터링 및 자동화 제어
└ 디지털 트윈 환경에서 실시간 상태를 시각화하고, CPS를 통해 자동으로 온도·압력 조정 및 장비 제어
* Backend 및 AI 관련된 기술만 담당하였습니다.
기술 스택
Pythonubuntu,nodejs(ts),pytorch,nestjs,apache kafka,mysql
