본 논문은 철강 압연 공정의 고장 예측을 위한 머신 비전 기반 이상 감지 시스템의 장기적 배포 연구를 제시한다. 산업용 카메라를 통합하여 장비 작동, 정렬, 핫바(hot bar) 움직임을 실시간으로 모니터링한다. 딥 러닝 모델을 사용하여 중앙 집중식 비디오 서버에서 라이브 비디오 스트림을 처리하여 장비 고장 및 공정 중단을 조기에 예측, 계획되지 않은 고장 비용을 절감한다. 서버 기반 추론은 산업 공정 제어 시스템(PLC)의 계산 부하를 최소화하여 추가 리소스 없이 생산 라인 전반에 걸쳐 확장 가능한 배포를 지원한다. 데이터 수집 시스템의 센서 데이터와 시각적 입력을 공동 분석하여 고장의 위치와 가능한 근본 원인을 식별, 사전 예방적 유지 보수를 위한 실행 가능한 통찰력을 제공한다.
