솔루션

기기고장 예측분석

데이터 학습을 통해 기기 동작에 대한 통찰력을 가질 때, 데이터는 기업의 자산이 될 수 있습니다.
실시간 모니터링, 머신러닝 그리고 패턴인식을 통해 기기 문제를 사전에 예측할 수 있고, 기기를 최적의 상태로 운전할 수 있습니다.

  • 정상 상태의
    설비 데이터 학습
  • 기기 이상 상태 조기 감지
  • 신속한 원인 추적
  • 상태기반 정비 계획 수립

잠재고장 예측분석

고급 패턴 인식을 통한 데이터 학습과 비정상 상태의 조기 파악

잠재고장 예측분석 도식 : 자세한 설명은 아래의 내용을 참고하세요

  • Raw data 입력(원시 데이터 입력)
  • 감독감(학습된 데이터셋, 목표하는 결과) / 알고리즘 → 처리 / 모델 학습
  • 모델 학습 / 학습된 모델 / 입력
  • 정상상태 실시간 모니터링 / 이상 징후의 파악

Benefits of Predictive Analytics

잠재고장을 조기에 발견하여 더욱 효율적이고 안정적으로 플랜트를 운영할 수 있습니다.

  • Asset Health Index설비 건강 상태 확인

    건강지수(%)를 통해 센서, 단위기기, 전체 설비의 건강 상태를 직관적으로 한눈에 파악

  • Real-time Condition Monitoring실시간 상태 모니터링

    제조사 스펙 기준의 상태 추론이 아닌, 머신러닝 기반의 예측치와  실시간 데이터 비교 모니터링

  • An Extensive View of Facility종합적인 설비 모니터링

    설비 상태에 영향을 주는 요소를 종합적으로 고려하여 문제 감지 및 주요 원인을 체계적으로 추적

  • Smart Predictive Maintenance 최적의 유지보수 운영

    계획 예방 정비로 감지하기 어려운 설비의 기능적 결함, 잠재 고장, 숨은 고장의 징후를 사전에 파악

  • 에너지플랜트 구축 상담 042-939-9073 스마트팩토리 구축 상담 042-939-9082
  • 대표이메일 inquiry@bnftech.com
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