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산업분야 · 예지보전

고장이 나기 전에
이상 징후를 먼저 봅니다

진동·전류·온도는 설비가 보내는 신호입니다. 이 신호를 끊김 없이 모으면, 베어링 마모나 부하 이상 같은 징후를 고장 전에 포착할 수 있습니다. 정비를 사후 대응에서 상태 기반으로 바꿉니다.

엣지 게이트웨이
진동·전류·온도
다중 신호 수집
고빈도
끊김 없는 수집
상태 기반
정비 방식 전환
조기 포착
이상 징후 감지

현장 과제

멈춘 뒤에 아는 고장은 비용이 큽니다

사후 정비는 비계획 다운타임을, 시간 기준 예방 정비는 멀쩡한 부품 교체를 부릅니다. 둘 다 설비의 실제 상태를 모르기 때문에 생기는 비용입니다.

비계획 정지

갑작스러운 고장은 생산 중단과 긴급 정비, 후속 손상까지 연쇄 비용을 만듭니다.

과잉 정비

달력 기준 정비는 아직 쓸 수 있는 부품도 교체해 자재와 인력을 낭비합니다.

데이터 부재

순간적인 진동·전류 변화는 저빈도 수집으로는 놓쳐, 분석할 입력 자체가 없습니다.

Nodi 적용

고빈도 수집이 분석의 입력을 만듭니다

이상 탐지는 좋은 데이터에서 시작합니다. 엣지 게이트웨이가 현장에서 고빈도 신호를 끊김 없이 수집해, 분석 모델이 쓸 수 있는 깨끗한 입력을 확보합니다.

수집 기반은 엣지 게이트웨이가 담당합니다.

진동·전류·온도 센서와 설비 컨트롤러를 연결해, 징후가 드러나는 고빈도 데이터를 끊김 없이 모읍니다. 연결이 끊겨도 엣지에 보존했다 복구합니다.

진동 센서 (가속도)
전류 · 전력 신호
온도 · 베어링 온도
회전수 · 부하
PLC · 설비 상태값
기존 상태감시 연계

도입 효과

정비 방식이 바뀝니다

설비 상태가 데이터로 보이면, 언제 정비할지를 달력이 아니라 실제 상태로 정할 수 있습니다.

가동률

다운타임 최소화

징후를 미리 잡아 계획된 시점에 정비해 비계획 정지를 줄입니다.
정비 효율

상태 기반 정비

실제 상태에 맞춰 정비해 과잉 교체와 긴급 출동을 줄입니다.
자산 관리

수명 데이터 축적

설비별 상태 이력이 쌓여 교체·투자 판단의 근거가 됩니다.