Before01
기업 개요
- 클린룸 공조 비중 과다
- 공급망 탄소 데이터 요구
- 수동 제어에 따른 운영 편차
OPTIMIZATION
에너지 효율 최적화
데이터 기반의 지능형 제어로 실현하는 에너지 비용 최적화
OVERVIEW
에너지를 쓰는 만큼이 아니라,가장 적게 쓰도록 제어합니다
사용량을 보는 데서 그치지 않고, 설비 운전 조건까지 AI가 제어 범위로 가져갑니다.
예시 시나리오
하루 전력 부하 (kW)
- 기존 운전
- AI 최적 운전(낮음 → 높음)
- 경부하
- 중간부하
- 최대부하
KEY FEATURES
에너지를 최적화하는 네 가지 기능
실시간 모니터링부터 설비 효율화, 수요 예측, 탄소 관리까지 이어집니다.
Capability Index04
Energy Capability
01 / 04
01
실시간 에너지 모니터링
설비 효율 최적화
에너지 수요 예측
탄소 배출 통합 관리
공장 내 주요 설비와 라인의 전력 사용량을 실시간으로 수집하고 가시화합니다. 에너지 소비 현황을 한눈에 파악하여 낭비 요소를 즉시 포착하고, 전력 피크 시간대를 관리하여 비용 절감을 실현합니다.
Management Scope
- 설비별 전력 수집
- 실시간 소비 현황판
- 전력 피크 제어
- 이상 소비 알람
- 에너지 데이터 저장
- 기간별 비교 분석
실시간 에너지 모니터링
공장 전체 및 주요 설비의 전력, 가스, 스팀 등 에너지 사용량을 실시간으로 추적
WORKFLOW
기능별로 이어지는 실제 업무 흐름
기능마다 처리 순서와, 다음 단계로 넘어가기 전에 확인하는 기준을 정리했습니다.
생산계획을 에너지 수요와 함께 읽기
- 01
이력 수집
시간대별 사용량
- 02
맥락 연결
생산·기상·운전조건
- 03
수요 예측
부하·피크 위험
- 04
실측 비교
예측 오차·기준 보정
함께 남기는 정보
01
에너지·생산 기간
02
운전·환경 변수
03
예측·실측 이력
운영 확인
현재 조건이 학습 범위 안에 있나요?
YES
유효 범위 → 수요 전망
NO
새 조건 → 불확실성·재검토
업무 흐름 예시 · 세부 연계와 판단 기준은 현장에 맞춰 정합니다.
SYSTEM ARCHITECTURE
무엇을 연결하고,어떤 업무로 이어질까요?
입력 데이터부터 현장의 결과까지.
01 / INPUT
01에너지 이력전력·가스·요금·피크
02생산 조건생산량·품목·가동계획
03운전 환경온도·부하·설정값
CONNECTED OPERATIONS
AI Energy
부하·수요 패턴 예측
낭비·유휴 운전 탐색
운전·부하 분산 추천
03 / OUTPUT
✓수요 전망시간대별 부하 위험
✓운영 대안기동 순서·설정값
✓개선 검증생산 보정·원단위 비교
01 / INPUT
01에너지 이력전력·가스·요금·피크
02생산 조건생산량·품목·가동계획
03운전 환경온도·부하·설정값
CONNECTED OPERATIONS
AI Energy
부하·수요 패턴 예측
낭비·유휴 운전 탐색
운전·부하 분산 추천
CONNECTED OPERATIONS
AI Energy
부하·수요 패턴 예측
낭비·유휴 운전 탐색
운전·부하 분산 추천
03 / OUTPUT
✓수요 전망시간대별 부하 위험
✓운영 대안기동 순서·설정값
✓개선 검증생산 보정·원단위 비교
공통 식별자 · 기준정보 · 이력으로 연결결과 확인 → 다음 운영에 반영
주요 사용자에너지 관리자설비 운영자생산계획 담당
METHOD
기술 구현 방식
현장 에너지 데이터를 모으고 분석해 설비 운전으로 되돌리는 구조입니다.
수집 단계01 →
Data Ingestion
PLC
Modbus / OPC-UA
SENSOR
4-20mA / RS-485
IoT 게이트웨이
MQTT / HTTP
부하 패턴온습도 / 압력전력 소비량생산량
신호 처리
이상치 제거 · 결측 보간 · 단위 집계
시간동기화NTP 기준
타임스탬프 공정 · 계량기 시각 정렬
Target System
시계열 DBInfluxDB, Timescale
데이터 레이크Raw waveform
메타데이터LOT, 작업지시, 설비 상태
모델링 분석 단계02 →
AI/ML Modeling
분석 및 예측
에너지 낭비 탐지
XGBoost · LightGBM
최적 스케줄링
강화 학습
수요 예측
LSTM AutoEncoder
탄소 배출 예측
피드백/고도화
모델 성능 평가
디지털 트윈
MLOps 재학습
서비스 단계03
에너지 절감 KPI
Dashboard
KPI Report
탄소 중립 리포트
Scope 1/2/3 배출량
ESG 자동 보고서
알림 및 처방
이상 감지 즉시 알림 / 조치 가이드 제공
불필요한 에너지 소비를 최소화하고 비용을 절감합니다.
전력 관리
공조 시스템
스마트 빌딩
재생 에너지
데이터 센터
조명 및 유틸리티
전력 관리
공조 시스템
스마트 빌딩
재생 에너지
데이터 센터
조명 및 유틸리티
에너지는 아껴 쓰는 것이 아니라 언제 쓸지 정하는 것입니다.
- 전력·연료 사용량
- 설비 운전조건
- 생산계획
- 요금제·피크
- 재생에너지 발전량
AI Energy
- 설비별 에너지 원단위 분석
- 부하·피크 예측
- 운전·전환 시나리오 추천
- 에너지 원단위
- 전력 피크
- 에너지 비용
- 재생에너지 활용률
EFFECT
구축 효과
에너지 원단위·전력 피크·에너지 비용·재생에너지 활용률에서 어떤 성과로 남는지 정리했습니다.
- 01
에너지 원단위 절감
생산량당 에너지 사용을 공정별로 분해해 낭비 구간을 찾아내고, 설비별 최적 설정값으로 대기 손실을 줄입니다.
원단위대기 손실최적 설정값 - 02
전력 피크 저감
부하가 겹치는 구간을 예측해 설비 가동을 분산하고, 계약전력을 넘기는 순간을 사전에 차단합니다.
피크 전력부하 분산계약전력 - 03
에너지 비용 절감
피크 요금과 대기 손실을 함께 줄이고, 요금제와 가동 계획을 맞춰 같은 생산에 드는 전력·가스 비용을 낮춥니다.
전력 요금가스 비용가동 계획 - 04
재생에너지 활용률 향상
발전량 예측과 부하 계획을 맞춰 자가 발전분을 먼저 소비하고, 재생에너지 비중과 인증 실적을 함께 관리합니다.
재생 비중자가 소비인증 실적
CASE STUDY
구축 사례
모델 예측 제어로 공조 에너지를 15~30% 줄이고 탄소 데이터까지 함께 관리한 사례입니다.
도입기업 업종
고다층 PCB(MLB) 제조업
After02
구축 내용
- 환경·공조 데이터 수집
- MPC 기반 최적 운전
- PMV·VAV 제어
구축 효과
공조 에너지를 AI가 스스로 최적화하는 에너지 효율화 구축
- 공조 에너지 소비량
- 도입 전 100 (기준), 도입 후 70~85 (15~30% 절감)
도입 전 에너지 소비량을 100으로 둔 상대값입니다.