설비 데이터로 고장을 예측하고
다운타임을 줄인다
예지보전·공정 자동화 솔루션(Customized Factory AI). 온프레미스 에이전트를 제조 현장으로 확장해 이상감지·건전진단·RUL 예측을 수행합니다.
고장은 예고 없이, 손실은 크게
예기치 못한 다운타임
설비 고장이 갑자기 발생해 생산 중단과 손실로 이어집니다.
수작업 점검 한계
사람이 모든 설비·공정을 상시 점검하기 어렵고 편차가 큽니다.
품질 편차·재작업
육안 검사 의존으로 불량·재작업과 납기 지연이 발생합니다.
주요 기능
이상감지
센서·시계열로 이상 징후(Fault Detection)를 실시간 검출합니다.
건전진단
Level1·2 진단으로 고장 위치·원인을 식별합니다.
고장예측(RUL)
잔여수명(RUL)을 예측해 정비 시점을 최적화합니다.
비전검사
컴퓨터비전으로 표면결함을 무인 품질검사합니다.
Digital Twin
공정·설비를 가상화해 시뮬레이션 기반으로 최적화합니다.
Talk 지식 연동
Sphinx AI Talk(Office) 지식·경험 서비스와 연동합니다.
제품 화면 둘러보기
한화오션·삼성중공업 실증 프로젝트에서 실제로 사용된 화면입니다. 설비 데이터 업로드부터 상관관계 분석, 협동로봇 예지보전 대시보드까지의 흐름을 담았습니다.
설비 데이터 CSV 업로드
크레인 와이어 로프 마모도, LNG 화물창 콜드테스트 데이터를 CSV로 업로드하면 자동으로 데이터베이스에 저장됩니다.
여러 호선의 데이터를 한 번에 비교
저장된 파일 중 여러 개를 선택해 통계·결측치·시각화를 한 화면에서 비교합니다.
변수 간 상관관계 히트맵
설비 변수 간 상관계수를 히트맵으로 시각화해 이상 패턴과 연관 변수를 빠르게 파악합니다.
협동로봇 가동률·이상 실시간 대시보드
51Bay 중조립 라인 18대 협동로봇의 가동률·대기·에러 현황과 개별 로봇의 전압·전류 추이를 실시간으로 확인합니다.
실제 적용 시스템 구조
삼성중공업 실증에 적용된 구조입니다. 설비(협동로봇)에서 수집한 데이터가 웹 시스템·DB를 거쳐 AI 분석시스템에서 진단·예측되고, 이상 발생 시 현장에 알람됩니다.
실증 하이라이트
설비 이상탐지·고장예측 실증
2025년 6월~11월(6개월), 크레인 와이어 로프 마모도·LNG 화물창 콜드테스트 데이터 기반 이상탐지 및 고장 예측 시스템을 구축했습니다.
협동로봇 예지보전
51Bay 중조립 협동로봇 대상 실시간 가동률·이상 진단 시스템을 실증했습니다. 목표: 3년 내 32종 약 1,000대 자동화 설비 모니터링·진단·예측.
ICT 예지보전
ICT 서버 모니터링·고장 예지보전 도입을 협의하고 있습니다.