AI-PHM
Prognostics & Health Management
AI-PHM은 고급 PHM(Prognostics and Health Management) 기술 기반 유지보수 전략을 지원하기 위한 솔루션입니다.
AI-PHM은 진동, 음향, 전류 센서 등을 통해 운용 조건 및 상태의 시계열 데이터를 수집하고 설비나 제품의 실시간 상태를 모니터링하여 고장을 초기 발생 단계부터 탐지합니다. 탐지된 고장에 대해서는 그 위치, 종류, 심각도 등을 포함하는 진단 결과를 제시합니다. 이 진단 결과를 기반으로 건전성 유지를 위한 예측 정비 안내 정보를 제공합니다.
멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)은 제조 현장의 다양한 데이터를 통합 분석하여 PHM의 새로운 지평을 열고 있습니다. 단순히 여러 종류의 데이터를 입력으로 사용하는 것을 넘어, 데이터 간의 깊은 의미론적 연결고리를 발견함으로써 진단과 예측의 정확도를 획기적으로 높일 수 있는 패러다임의 전환입니다.
다양한 구성요소에 대한 고장 탐지
설비 전체를 대상으로 고장을 탐지할 수 있지만, 센서 규모와 모델 규모가 커져 비효율적이므로 고장 빈도 또는 중요도가 높은 구성요소를 중심으로 예지보전을 수행하는 것이 더 적합합니다.
- 설비 규모 대비 필요한 센서 수를 최소화하여 분석 비용 감소
- 주요 구성요소(모터·기어·베어링·펌프·필터 등)를 중심으로 모니터링 설계
- 고장 빈도와 중요도를 기반으로 감시 범위를 최적화
- 구성요소 단위 예지보전 모델을 적용해 효율적 고장 탐지 수행
효율적인 예측 정비
기존 반응·예방 정비만으로는 설비 고장으로 인한 가동 중단과 비용 증가를 막기 어렵기 때문에, 공장은 더 정확한 예측 정비 체계를 필요로 합니다.
- 설비 상태 실시간 모니터링을 통한 고장 즉시 탐지
- 고장 발생 시 위치·직접 원인·고장 정도를 정확히 파악하는 진단 체계 구축
- 설비 미래 상태 및 잔여수명(RUL) 예측 모델 적용
- 반응·예방 정비 대비 높은 비용 절감 효과(예측 정비: 예방 대비 12%, 반응 대비 40%) 확보
설비 수명 연장 및 비용 절감
예방적 유지보수의 정확성 향상으로 정비 효율성이 증대됩니다. 또한 설비 상태에 맞춘 최적의 운영 조건 유지로 자산 수명이 연장됩니다.
- 에너지 사용량 평균 17% 절감
- 설비 가동률 22% 향상
- 품질 불량률 35% 감소
- 신규 설비 투자 지연으로 자본 비용 절감
