산업 현장에서의 설비 관리는 안전성과 효율성을 좌우하는 핵심 요소로 자리잡았다. 특히 인더스트리4.0 시대에 접어들며 예지보전 기술의 중요성이 더욱 대두되고 있다. 이와 같은 흐름 속에서 원프레딕트의 설비 예지보전 솔루션인 ‘가디원 pdx’가 주목받고 있다. 가디원 pdx는 기존의 개별 설비 관리 방식에서 벗어나, 공정과 공장 전체를 아우르는 통합 예지보전 기술을 제공하며, MLOps 시스템을 통해 지속적으로 성장할 수 있는 솔루션을 구현했다. 이 글은 원프레딕트가 제공하는 가디원 pdx 솔루션이 산업 현장에 어떠한 변화를 일으키고 있는지, 그리고 가디원 pdx의 구체적인 기능과 성공 사례들을 심층 분석한다. 디지털 전환과 인공지능 기술이 제조 및 산업 현장에 스며들면서 효율적인 설비 관리와 생산성 향상이 중요 과제로 떠오르고 있다. 특히, 설비의 예측 가능한 고장을 미리 파악하고 대응할 수 있는 ‘예지보전(Predictive Maintenance)’ 기술은 기업들이 안전성과 효율성을 유지하며 비용을 절감할 수 있도록 돕는 핵심 솔루션으로 주목받고 있다. 그러나 현실적으로 예지 보전은 데이터의 분산, 도메인 지식 부족, 인적 자원의 한계와 같은 다양한 문제에
초정밀 공정으로 세대가 넘어갈수록 공정 기간과 비용이 지속적으로 증가하고 있다. AI 기반 공정 최적화는 생존을 위한 필수 기술로 자리 잡고 있다. AI 기술은 매우 정확하고 효율적인 인사이트를 제공할 만큼 고도화됐지만, 현장의 87%는 AI 도입에 실패하고 있다. 그 원인을 박진우 알티엠 부대표는 ‘현장의 불확실성’이라고 진단했다. 제조AI 실패의 원인을 극복하기 위해서는 어떤 대안이 있을지, 지난 5월 10일 열린 AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스에서 알티엠 박진우 부대표가 발표한 내용을 정리했다. 현장의 제조 기업은 어떤 AI 기능과 기술을 필요로 하고 있을까? RTM이 2020년부터 2022년 국내 중견 제조기업 및 장비기업 대상으로 조사한 결과 △불량 탐지 △AI 기반 양질 검사 △스케쥴링 예측 △시뮬레이션 등의 AI 기술 등이 필요 요소로 꼽혔다. 초정밀 공정으로 변하면서 nm 단위 3D 공정, 수전 개 제조 공정, 오랜 생산 기간, 수많은 제조 설비 등의 공정 복잡도가 증가했다. 복잡한 공정을 모니터링하기 위해 수많은 센서가 부착되고 이로 인해 수많은 데이터가 발생하기 시작했다. 모니터링할 수 있는 수많은 데이터는 AI와 머신러닝을 적용하기 최적
요꼬가와 자회사 중 제어 사업을 담당하는 요꼬가와 솔루션 서비스 코퍼레이션은 오사카시 수도국과 함께 수처리 및 분배 시설에서 요꼬가와의 시뮬레이션과 AI 기술을 활용한 이상 검출, 운영 지원, 반자율화된 운영의 유효성을 검증하고 평가할 공동 연구 프로젝트를 시작한다고 발표했다. 이 연구는 인적 자원 개발 단계에서 효과적으로 시뮬레이터를 사용하는 방법을 확립하는 것을 목적으로 한다. 오사카시 수도국은 사고 등에 대한 대응력 향상을 목표로 수처리 및 배수 시설의 운영에 대한 중앙 관리 및 모니터링을 구축해왔다. 이는 고도의 기술과 능력을 필요로 하기 때문에 신속하게 이상 검출을 가능하게 하는 효과적인 운영자 지원 시스템과 플랜트 내 인력 양성을 촉진하는 방법을 개발해야 한다. 이 프로젝트는 요꼬가와 시뮬레이션 기술을 사용하여 실제 공정 데이터, 분석 데이터 및 설비 정보를 활용하는 가상 플랜트 디지털 트윈을 구축한다. 이 디지털 트윈과 실제 플랜트의 데이터를 비교하여 시뮬레이션의 정확성을 높이고 AI로 이상 징후를 감지하여 오작동이 발생하기 전에 운영자에게 알릴 수 있는지 검증한다. 또한, 이상 징후 감지 후 중요 지표 예측 및 적절한 운영 지시가 가능한지, 반
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