Before01
기업 개요
- 공조 고장이 라인 리스크
- 중단 허용 폭이 좁음
- 수명 연장·정비 효율 과제
AI
멈추지 않는 공장, 데이터를 통해 설비의 미래를 예측합니다
OVERVIEW
사후·예방 정비가 시간을 기준으로 움직인다면, 예지 보전은 설비의 상태를 기준으로 움직입니다.
사후 유지보수
예방 유지보수
예지 보전
KEY FEATURES
실시간 수집부터 원인 진단, 이상 탐지, 잔여 수명 예측까지 이어집니다.
Maintenance Capability
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01
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

실시간 데이터 수집
IoT 센서를 통해 설비의 진동, 온도, 전류 등 상태 데이터를 실시간으로 수집
WORKFLOW
기능마다 처리 순서와, 다음 단계로 넘어가기 전에 확인하는 기준을 정리했습니다.
센서 구성
진동·전류·온도
운전 연결
속도·부하·상태
신호 정리
시간·샘플·품질
기준 축적
정상·이상 운전 이력
함께 남기는 정보
센서·설비 ID
신호·운전조건
샘플 주기·결측
운전 상태별 비교 기준이 있나요?
동일 조건 → 패턴 분석
조건 차이 → 상태별 기준 분리
업무 흐름 예시 · 세부 연계와 판단 기준은 현장에 맞춰 정합니다.
SYSTEM ARCHITECTURE
입력 데이터부터 현장의 결과까지.
01 / INPUT
CONNECTED OPERATIONS
AI Maintenance
03 / OUTPUT
01 / INPUT
CONNECTED OPERATIONS
AI Maintenance
CONNECTED OPERATIONS
AI Maintenance
03 / OUTPUT
METHOD
설비 데이터를 모으고 학습해 정비 시점으로 되돌리는 구조입니다.
Data Ingestion
PLC / CNC
Modbus / OPC-UA
IoT SENSOR
엣지 디바이스 연동
SCADA 연동
실시간 공정 상태
주파수 분석 · 노이즈 제거·정규화
설비 이력 타임스탬프 매핑
Target System
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
운영 가시성
지속적 학습 및 고도화
설비 고장 사전 예측
임계 초과 즉시 알림 / 설비 자동 정지 연동

제조 및 공작 기계

회전 설비

에너지/유틸리티

로봇 및 자동화 라인

운송 및 모빌리티

건물 및 인프라 설비

제조 및 공작 기계

회전 설비

에너지/유틸리티

로봇 및 자동화 라인

운송 및 모빌리티

건물 및 인프라 설비
설비는 멈춘 뒤가 아니라 멈추기 전에 잡습니다.
EFFECT
비계획 정지·정비 비용·부품 재고·설비 가동률에서 어떤 성과로 남는지 정리했습니다.

비계획 정지 감소
이상 징후를 사전에 잡아 돌발 정지를 막고, 최적의 정비 시점을 확보해 계획된 시간에만 설비를 세웁니다.
정비 비용 절감
시간 기반 정비(TBM)를 상태 기반 정비(CBM)로 바꾸고, 고장 후에 붙는 할증 비용을 예방하며, 대형·연쇄 고장을 막습니다.
부품 재고 축소
교체 시점을 예측해 긴급 발주와 과잉 안전 재고를 줄이고, 필요한 부품만 제때 확보합니다.
설비 가동률 향상
이상 발생 시 원인을 즉시 분석해 정비 시간을 줄이고, 설비가 설계 성능을 유지하도록 상시 감시합니다.
CASE STUDY
강화학습으로 최적 운전 정책을 익히고, 이상 진동·소음을 즉시 탐지한 사례입니다.
Before01
After02
구축 효과
설비가 스스로 상태를 진단하는 AI 예지보전 구축