예측정비
AI 알고리즘 기반의 센서를 통한 설비상태 변화 감지 및 결함발생 원인 진단으로
올바른 시기에정비 업무를 수행하고 가동율과 신뢰도를 높이는 정비 방식입니다.
올바른 시기에정비 업무를 수행하고 가동율과 신뢰도를 높이는 정비 방식입니다.
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- 01Target Setting
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- 02DB Construction
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- 03System Building &
Operation -
기대효과
- 데이터 기반 정확한 설비 상태 분석
- 중요 설비 보호 및 수명 연장
- 불필요 정비 작업 및
정비부품 사용의 Loss 절감 - 상시 생산품질 관리 가능
- 발생가능한 환경/안전상 경영 Risk 관리
도입분야
사례
모니터링 시스템 구축사업
- 현대/기아차 프레스 진동감시 시스템 제작 및 설치, 분석 (2012-2015)
- - 국내 (울산, 아산, 광주, 화성, 소하리)
- 해외(베이징, 염성, 인도, 러시아, 터키, 브라질, 슬로바키아, 조지아, 멕시코) - JG SUMMIT VMS 시스템 시스템 엔지니어링 (2013)
- 남부발전 삼척그린파워 CMMS 시스템 시스템 엔지니어링 (2016)
- 한국 중부 발전 보령발전본부 PMMS 예측 진단 시스템 구축 (2014-2022)
- NIA 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 (2021)
- 한솔제지 초지기 진동 감시 시스템 구축 (2022)
- CJ BIO Malaysia VCMS 진동 자동 진단 온라인 시스템 구축 (2022)
- CJ BIO America VCMS 진동 자동 진단 온라인 시스템 구축 (2022)
설비 진단 사업
- 서부발전 태안화력 컨베이어 시스템 진단 (2015)
- 포스코건설 코크란 BFP 진단 (2016)
- 쌍용 CnB 초지기 진단 (2021)
- 한국전력기술 열화상 및 초음파 진단 (2021)
연구 개발 사업
- 포스코건설 진동진단 프로세스 구축 (2015-2016)
- 한국수력원자력 자동예측진단(1단계, 2단계) 기술개발 (2017-2024)
- 한국중부발전 회전기기 자동예측진단 플랫폼 구축 연구과제 (2020-2022)
- 한국중부발전 석탄취급설비 AI 기반 열화상 감시 시스템 수축 연구과제 (2020-2022)
- 한국수력원자력 예천양수 지능형 설비 상태감시 및 예측진단 시스템 개발 (2022-2024)
- 한국수력원자력 통합예측진단(AIMD)센터 운영 및 최적화 기술 사업 (2022-2023)
