AI

설비 예지 보전

멈추지 않는 공장, 데이터를 통해 설비의 미래를 예측합니다

OVERVIEW

고장이 난 뒤가 아니라,고장이 나기 전에 정비합니다

사후·예방 정비가 시간을 기준으로 움직인다면, 예지 보전은 설비의 상태를 기준으로 움직입니다.

  • 사후 유지보수

    핵심 개념
    고장 후 수리
    다운타임 시점
    고장 발생 직후
    비용 효율
    낮음
    데이터 활용
    없음
  • 예방 유지보수

    핵심 개념
    일정 주기별 점검/교체
    다운타임 시점
    계획된 정기 점검일
    비용 효율
    보통
    데이터 활용
    경험/매뉴얼(정기 주기)
  • 예지 보전

    핵심 개념
    상태 기반 실시간 예측
    다운타임 시점
    고장 징후 포착 시점
    비용 효율
    높음
    데이터 활용
    센서, AI 모델, 과거 데이터

KEY FEATURES

설비 상태를 읽어내는 네 가지 기능

실시간 수집부터 원인 진단, 이상 탐지, 잔여 수명 예측까지 이어집니다.

Maintenance Capability

01 / 04

01

실시간 데이터 수집 / 모니터링

설비에 부착된 고감도 센서를 통해 24시간 진동, 소음, 전류 등 핵심 지표를 정밀하게 수집합니다. 수집된 대용량 시계열 데이터는 클라우드 기반 플랫폼으로 즉시 전송되어 통합 모니터링 환경을 구축합니다.

Management Scope

  • 다채널 센서 통합 측정
  • 실시간 관제
  • 미세 신호 포착
  • 데이터 전처리
  • 데이터 유실 방지
  • 표준 통신 프로토콜 지원
실시간 데이터 수집 및 모니터링 화면

실시간 데이터 수집

IoT 센서를 통해 설비의 진동, 온도, 전류 등 상태 데이터를 실시간으로 수집

WORKFLOW

기능별로 이어지는 실제 업무 흐름

기능마다 처리 순서와, 다음 단계로 넘어가기 전에 확인하는 기준을 정리했습니다.

부하가 다른 설비 신호를 맥락과 함께

  1. 01

    센서 구성

    진동·전류·온도

  2. 02

    운전 연결

    속도·부하·상태

  3. 03

    신호 정리

    시간·샘플·품질

  4. 04

    기준 축적

    정상·이상 운전 이력

함께 남기는 정보

01

센서·설비 ID

02

신호·운전조건

03

샘플 주기·결측

운영 확인

운전 상태별 비교 기준이 있나요?

YES

동일 조건 → 패턴 분석

NO

조건 차이 → 상태별 기준 분리

업무 흐름 예시 · 세부 연계와 판단 기준은 현장에 맞춰 정합니다.

SYSTEM ARCHITECTURE

무엇을 연결하고,어떤 업무로 이어질까요?

입력 데이터부터 현장의 결과까지.

01 / INPUT

01상태 신호진동 · 전류 · 온도
02운전 맥락속도 · 부하 · 가동 상태
03정비 이력고장 · 점검 · 교체·복구

CONNECTED OPERATIONS

AI Maintenance

정상 패턴·이상 편차
고장 유형·추세 판단
점검·정비 우선순위

03 / OUTPUT

✓설비 상태이상 구간·추세
✓정비 근거위험 유형·관련 신호
✓보전 실행점검 지시·결과 이력
공통 식별자 · 기준정보 · 이력으로 연결결과 확인 → 다음 운영에 반영
주요 사용자설비 보전팀생산 관리자설비기술 담당

METHOD

기술 구현 방식

설비 데이터를 모으고 학습해 정비 시점으로 되돌리는 구조입니다.

수집 단계01 →

Data Ingestion

PLC / CNC

Modbus / OPC-UA

IoT SENSOR

엣지 디바이스 연동

SCADA 연동

실시간 공정 상태

진동 / 소음온도 / 압력전류 / 전력입자 오염도
신호 처리STFT / FFT

주파수 분석 · 노이즈 제거·정규화

시간동기화NTP/PTP

설비 이력 타임스탬프 매핑

Target System

시계열 DBTimescale
데이터 레이크Raw waveform
메타데이터정비 이력
모델링 분석 단계02 →

AI/ML Modeling

예지보전 엔진

이상탐지 모델

XGBoost·Isolation Forest

고장 유형 분류

CNN, YOLO

RUL 예측

LSTM AutoEncoder

복합 원인 분석

멀티모달

피드백/고도화

우선순위 자동 산출
디지털 트윈
MLOps 재학습
서비스 단계03

운영 가시성

Dashboard
KPI report

지속적 학습 및 고도화

강화 학습(RLHF)
지능형 유지보수

설비 고장 사전 예측

임계 초과 즉시 알림 / 설비 자동 정지 연동

설비 이상 징후를 사전에 탐지하여 운영 연속성을 보장합니다.

  • 제조 및 공작 기계 현장

    제조 및 공작 기계

  • 회전 설비 현장

    회전 설비

  • 에너지/유틸리티 현장

    에너지/유틸리티

  • 로봇 및 자동화 라인 현장

    로봇 및 자동화 라인

  • 운송 및 모빌리티 현장

    운송 및 모빌리티

  • 건물 및 인프라 설비 현장

    건물 및 인프라 설비

설비는 멈춘 뒤가 아니라 멈추기 전에 잡습니다.

  • 진동
  • 온도·전류
  • 가동 이력
  • 정비 이력
  • 부품 수명
AI Maintenance
  1. 이상 징후 탐지
  2. 잔여 수명 예측
  3. 정비 시점 추천
  • 비계획 정지
  • 정비 비용
  • 부품 재고
  • 설비 가동률

EFFECT

구축 효과

비계획 정지·정비 비용·부품 재고·설비 가동률에서 어떤 성과로 남는지 정리했습니다.

  • 공장 설비와 검사 장비, 데이터 보드를 중앙 홀로그램 구체로 잇는 3D 일러스트
  • 01

    비계획 정지 감소

    이상 징후를 사전에 잡아 돌발 정지를 막고, 최적의 정비 시점을 확보해 계획된 시간에만 설비를 세웁니다.

    돌발 정지MTBF정비 시점
  • 02

    정비 비용 절감

    시간 기반 정비(TBM)를 상태 기반 정비(CBM)로 바꾸고, 고장 후에 붙는 할증 비용을 예방하며, 대형·연쇄 고장을 막습니다.

    정비 비용할증 비용연쇄 고장
  • 03

    부품 재고 축소

    교체 시점을 예측해 긴급 발주와 과잉 안전 재고를 줄이고, 필요한 부품만 제때 확보합니다.

    안전 재고긴급 발주자재 회전
  • 04

    설비 가동률 향상

    이상 발생 시 원인을 즉시 분석해 정비 시간을 줄이고, 설비가 설계 성능을 유지하도록 상시 감시합니다.

    가동률MTTR설계 성능

CASE STUDY

구축 사례

강화학습으로 최적 운전 정책을 익히고, 이상 진동·소음을 즉시 탐지한 사례입니다.

자동차와 커넥팅 로드

도입기업 업종

고다층 PCB(MLB) 제조업

  • AI 데이터센터용 MLB
  • 공조 설비 운영
  • 정밀 공정 제어

Before01

기업 개요

  • 공조 고장이 라인 리스크
  • 중단 허용 폭이 좁음
  • 수명 연장·정비 효율 과제

After02

구축 내용

  • 설비 센서 데이터 수집
  • 강화학습 기반 운전 정책
  • 실시간 비교로 이상 탐지

구축 효과

  • 비계획 설비 중단 최소화
  • 무부하 유지로 수명 연장
  • 보수 비용 절감

설비가 스스로 상태를 진단하는 AI 예지보전 구축