스마트 팩토리를 위한 예측 유지보수

이 플랫폼은 4단계에 걸쳐 10-14주 동안 제공됩니다. 1-2주차에는 자산 중요도 평가, 센서 배치 계획, 기존 PLC/SCADA 통합 지점을 포함한 edge-fog-cloud 데이터 파이프라인의 아키텍처 설계가 수행됩니다. 3-6주차에는 신호 전처리 펌웨어가 포함된 edge gateway를 배포하고, Kafka 기반 텔레메트리 수집 파이프라인을 구축하며, 고주파 진동, 열, 음향 feature vector를 위한 TimescaleDB 저장 계층을 구축합니다. 7-10주차에는 과거 유지보수 기록을 사용하여 장비 클래스별 고장 예측 모델을 훈련하고, 중요 자산을 위한 digital twin simulator를 구현하며, 자동화된 작업 지시 생성을 위한 ERP/CMMS 통합을 통해 maintenance orchestrator를 구축합니다. 11-14주차에는 실시간 장비 데이터를 기반으로 예측 정확도를 검증하고, 오탐지를 최소화하기 위해 경고 임계값을 조정하며, 기술자 교육 및 유지보수 계획 인계와 함께 operator dashboard를 제공합니다.

• Multi-Domain Sensor Fusion: MW는 각 도메인을 개별적으로 모니터링하는 대신, 장비 전반의 진동, 열, 음향 신호를 상호 연관시켜 단일 센서 상태 모니터링 도구가 놓치는 복잡한 고장 패턴을 감지할 수 있습니다.
• Digital Twin-Informed Maintenance Planning: 이 플랫폼에는 다양한 생산 부하에서 자산 열화를 시뮬레이션하는 physics-informed digital twin 모델이 포함되어 있어, 유지보수 계획자가 스케줄링 트레이드오프를 평가하고 실제 생산 제약 조건에 맞춰 개입을 최적화할 수 있습니다.
• Edge-First Architecture for Factory Environments: MW는 edge에서 100ms 미만의 지연 시간으로 신호 처리 및 anomaly detection을 배포할 수 있어, 산업 시설에서 흔히 발생하는 cloud 연결 중단 시에도 중요 경고가 작업자에게 즉시 전달되도록 보장합니다.

• IoT Development — 산업 환경을 위한 센서 통합, edge gateway 펌웨어 및 장치 관리
• AI Development — 고장 예측, anomaly detection 및 잔여 수명 추정을 위한 Custom ML model training
• Cloud Solutions — 확장 가능한 edge-to-cloud 데이터 파이프라인, time-series storage 및 고가용성 배포

• 스마트 빌딩 에너지 관리
• 커넥티드 플릿 관리 시스템
• 농업 IoT 모니터링 및 분석