A 해결하는 과제
돌발 고장에 따른 가동 손실과 납기 리스크
주기 기반 과잉 정비와 사각지대의 과소 정비
설비 건강 상태를 한눈에 보는 뷰 부재
알람 폭주 속에 묻히는 진짜 고장 징후
B 핵심 역량
신뢰성 지표(RAM)
MTBF·MTTR·가용도·신뢰도 R(t)=exp(-λt)를 운영 데이터에서 자동 산출합니다.
AI 이상탐지·예측
산업 시계열 특화 모델이 태그별 기준선을 학습해 고장 징후를 사전에 잡습니다.
설비 건강 지수
설비별 건강 상태를 지수화해 정비 우선순위를 데이터로 정합니다.
조치 워크플로
이상 감지 → 심각도 분류 → 담당자 확인(Ack) → 대응 리포트까지 파이프라인으로 관리해 누락을 막습니다.
정비 브리핑
AI가 매일·매주 핵심 이슈와 우선 조치 대상을 브리핑으로 정리해 정비 회의를 데이터로 시작합니다.
알람 노이즈 억제
밴드·불리언·CEP 스트림 알람으로 반복 노이즈를 걸러 진짜 징후에 집중합니다.
C 동작 방식
수집
진동·온도·전류 등 고빈도 센서와 PLC 신호를 Edge가 상시 수집합니다.
기준선 학습
태그별 정상 거동을 시계열 모델로 학습해 설비마다 다른 기준선을 만듭니다.
탐지·진단
상시 파이프라인이 이탈을 감지해 심각도를 분류하고, AI가 원인 후보를 진단합니다.
조치
Ack·대응 리포트로 조치를 추적하고, 결과는 다음 기준선과 브리핑에 반영됩니다.
30~50%
비계획 다운타임 감소 (도입 추정)
24/7
상시 이상탐지 파이프라인
MTBF·MTTR
신뢰성 지표 자동 산출
R(t)
신뢰도 함수 기반 예측
D 적용 시나리오
원격지에 흩어진 터빈의 상태를 사람이 순회 점검으로만 파악해 돌발 정지에 사후 대응했습니다.
원격 상시 감시 · 고장 징후 조기 포착
크레인·용접 설비의 돌발 고장이 도크 일정 전체를 흔들었습니다.
핵심 설비 건강 지수 기반 정비 우선순위화
회전체 설비의 미세한 열화 신호가 룰 기반 알람에는 잡히지 않았습니다.
기준선 학습 기반 조기 경보 체계 확보
C 기대 성과
- 비계획 다운타임 30~50% 감소 (도입 추정)
- 정비 효율 개선 · 과잉 정비 축소
- 설비 수명 연장
D 자주 묻는 질문
데이터가 얼마나 쌓여야 시작할 수 있나요?
기존 이력 데이터가 있으면 이를 학습에 활용하고, 없다면 수집을 시작한 뒤 수 주~수개월의 축적으로 태그별 기준선을 만듭니다. 신뢰성 지표(MTBF·MTTR)는 수집 즉시 산출됩니다.
오탐이 많으면 어떻게 하나요?
심각도 분류와 Ack 워크플로로 확인 결과를 축적하고, 임계·민감도를 태그별로 튜닝합니다. CEP·밴드 알람이 반복 노이즈를 사전에 걸러냅니다.
클라우드가 필수인가요?
아니요. 이상탐지 파이프라인과 LLM 모두 사이트 내부(온프레미스)에서 동작하도록 구성할 수 있어 데이터가 외부로 나가지 않습니다.