AI 기반 혁신 솔루션] 예기치 못한 설비 정지 사전 방지

현대 제조 환경에서 ‘예기치 못한 설비 정지(Unplanned Downtime)’는 생산성과 수익성, 그리고 기업 신뢰도에 막대한 영향을 미치는 주요 리스크 중 하나입니다.

저희는 최신 AI 기술을 바탕으로, 설비 정지를 사전에 예측·방지하여 효율을 극대화하고 지속 가능한 성장을 실현할 수 있는 솔루션을 제안합니다.

AI in manufacturing

제조 현장의 핵심 과제: 반복되는 돌발 정지

많은 제조 공장이 아래와 같은 문제로 어려움을 겪고 있습니다:

막대한 경제적 손실: 설비가 1시간 정지하면 생산 손실, 원자재 낭비, 인건비 증가로 직결되어 수익성이 하락합니다.
생산성 및 OEE 저하: 돌발 정지는 생산 흐름을 방해하고 OEE(설비 종합 효율)를 크게 낮추어 납기 준수와 공급 능력에 악영향을 줍니다.
품질 문제 발생: 설비 이상은 불량률을 높이며, 제품 신뢰도 및 브랜드 이미지에 손상을 입힐 수 있습니다.
응급 유지보수 비용 증가: 긴급 수리는 정기 점검 대비 비용이 크고, 고가 부품의 급한 교체가 필요해 예산을 압박합니다.
원인 분석의 어려움: 복합적인 설비 고장은 수작업 진단으로는 한계가 있으며, 근본 원인 규명 없이 문제가 반복되기도 합니다.

예시: 한 생산 라인이 월 3~4회 정지 시, 총 12시간 이상의 생산 손실이 발생합니다. 이는 전체 밸류체인에 심각한 영향을 미칩니다.

저희의 AI 솔루션은 단순한 ‘예지 보전(Predictive Maintenance)’을 넘어, 전체 생산 과정에서의 병목 원인을 분석하고 사전 대응하는 ‘Bottleneck AI’ 접근 방식을 제공합니다.

이상 소음 감지
- AI가 설비의 정상 작동 소음을 학습하고, 이탈음(이상한 마찰음, 금속 충돌음 등)을 실시간 감지하여 베어링 손상, 모터 불균형, 과도한 마찰 등 초기 결함을 조기에 인지합니다.
진동 분석 (Vibration Analysis)
- 진동의 주파수 및 진폭을 분석하여 회전체 불량, 기어 마모, 샤프트 정렬 이상 등을 진단합니다. 기계적 고장을 사전에 예방하는 핵심 기술입니다.
온도 이상 모니터링
- 센서를 통해 실시간 온도 데이터를 수집하고, 과열(모터 과부하, 냉각 시스템 이상 등)을 조기에 감지하여 사고를 방지합니다.
운전 사이클 및 가동 시간 분석
- 설비의 누적 운전 시간, 사이클 횟수, Uptime/Downtime 데이터를 기반으로 적절한 보전 시기를 예측합니다.
PLC/SCADA 연동 분석
- 공장 자동화 시스템(PLC/SCADA)과 연계하여 압력, 속도, 유량 등 공정 데이터를 통합 분석함으로써 설비 상태를 정밀하게 파악합니다.
영상 분석 기능 (선택적 적용)
- 카메라 영상 기반으로 균열, 누수, 변형 등 시각적 결함을 실시간 탐지할 수 있습니다.

예측 분석(Predictive Analytics)
- 회귀 분석, 결정 트리(Decision Tree), 신경망(Neural Network) 등 머신러닝 기반으로 설비 이상을 정교하게 예측합니다.
시계열 AI 모델(Time-Series ML)
- ARIMA, LSTM 등 시계열 데이터 처리 모델로 트렌드, 주기성, 이상 징후를 식별합니다.
IoT 기반 실시간 수집 체계
- 스마트 센서 및 IoT 기술을 활용해 공장 내 모든 데이터를 실시간으로 수집분석합니다.
대규모 데이터 처리(Big Data Processing)
- 공정 전반의 방대한 데이터를 빠르게 처리하여 중대형 제조 라인에서도 안정적으로 운용 가능합니다.

저희 AI 솔루션은 아래와 같은 실질적인 성과를 입증하고 있습니다:

본 솔루션은 실증적 ROI를 기반으로 설득력이 높으며, 고객은 **PoC(개념 검증)**을 통해 빠르게 효과를 체감할 수 있습니다.

저희는 제조 기업의 지속 가능한 성장을 위한 디지털 전환 파트너로서, 실질적 가치를 제공해 드릴 것을 약속드립니다.