기능 01
실시간 이상 탐지
센서 데이터에서 평소와 다른 패턴을 빠르게 감지해 경보를 제공합니다.
- 통계 기반 탐지와 머신러닝 모델을 함께 적용
- 이상 감지 결과를 알림과 운영 대시보드에 즉시 반영
- 이상 징후의 원인 후보를 설명 가능한 형태로 제공
운영 최적화
Predictive Ops
설비 상태를 조기에 감지해 장애와 중단을 줄이는 운영 솔루션
센서 데이터와 설비 이력을 함께 분석해 이상 징후를 조기에 탐지하고, 정비 시점과 운영 우선순위를 더 안정적으로 결정할 수 있게 합니다.
- 적용 산업
- 제조, 인프라, 에너지
- 도입 초점
- 실시간 이상 탐지와 잔여 수명 예측을 결합해 갑작스러운 장애를 줄이고 계획 정비 중심의 운영 체계로 전환합니다.
이 솔루션이 적합한 경우
- 설비 고장으로 생산 차질이나 서비스 중단을 겪는 조직
- 정비 일정과 장애 대응 우선순위를 데이터로 관리하려는 조직
핵심 기능
도입 시 제공되는 기능을 업무 기준으로 구분해 정리했습니다.
기능 02
잔여 수명 예측
정비 시점을 사후 대응이 아닌 계획 정비 기준으로 전환할 수 있게 합니다.
- 설비별 사용 패턴과 이력 데이터 기반 수명 예측
- 정비 우선순위와 일정 조정 기준 제시
- 다운타임과 유지보수 비용 사이의 균형 검토 지원
도입 절차
ZTC Foundry 기준으로 과제 정의부터 운영 적용까지의 흐름을 단계별로 정리했습니다.
단계 01
Foundry Hub
운영 기준 확인
설비 운영 목표와 현재 장애 대응 절차를 기준으로 과제를 정의합니다.
- 가동률, MTBF 등 핵심 지표 확인
- 알림 체계와 정비 프로세스 점검
단계 02
Foundry Lens
이상 패턴 정의
장애와 관련된 신호와 운영 데이터의 중요도를 정리합니다.
- 센서 지표와 이력 데이터 범위 선정
- 설비별 경보 기준과 예외 조건 정의
단계 03
Foundry Lab
탐지·예측 검증
이상 탐지와 수명 예측 모델을 현업 데이터로 검증합니다.
- 탐지 민감도와 오탐률 비교
- 예측 결과를 정비 일정과 교차 검증
단계 04
Foundry Stage
모니터링 운영
대시보드, 알림, 정비 절차에 모델 결과를 연결합니다.
- 실시간 모니터링 화면 구성
- 현장 운영 기준에 맞는 알림 체계 정착
기대 효과
대표 수치와 운영 측면의 기대 효과를 함께 확인할 수 있습니다.
설비 가동률
95%+
운영 안정화 기준
유지보수 비용
25% 절감
계획 정비 기준
다운타임
제로 수준
핵심 라인 운영 기준
운영 관점의 기대 효과
- 갑작스러운 장애보다 사전 대응 중심의 운영이 가능합니다.
- 설비별 정비 우선순위를 명확하게 판단할 수 있습니다.
- 현장 알림과 관리 대시보드를 하나의 흐름으로 연결할 수 있습니다.
적용 사례
유사한 업종에서 어떤 과제를 해결했는지 요약해 소개합니다.
- 적용 기관
- 제조사 B
- 산업
- 제조
도입 배경
설비 고장이 발생하면 라인 전체가 멈추는 구조여서 조기 탐지 체계가 필요했습니다.
적용 방식
센서 데이터를 실시간 분석하여 이상 징후를 조기에 감지하고 정비 시점 판단 기준을 함께 제공했습니다.
주요 결과
- 이상 징후를 장애 발생 전에 포착할 수 있게 되었습니다.
- 핵심 설비의 다운타임을 사실상 제거했습니다.
- 유지보수 비용을 28% 절감했습니다.
기술 환경
모델, 인프라, 운영 도구를 역할별로 구분해 표시했습니다.
AI·분석
- Isolation Forest
- Z-score
- LSTM
- Prophet
- SHAP
데이터·인프라
- Kafka
- 스트리밍 파이프라인
- Docker
- Kubernetes
- Datadog
운영 도구
- React
- Recharts
- Slack·Email 알림
- 모니터링 대시보드