자동차 도장공정 환기 팬 이상탐지 : 정확도 20% 향상 인공지능을 기반으로 자동차 도장 공정 내 환기 팬(ventilation fan)에 사용되는 모터의 이상을 탐지하여 생산 라인의 다운타임을 단축합니다. 예지보전 자동차
PLC 실시간 데이터 기반 제조 특화 AI 시스템 구축 PLC 실시간 데이터를 활용한 AI 시스템(Runway)을 구축해 제조 데이터 특성을 손쉽게 반영하고, 높은 해상도의 데이터도 사용할 수 있는 지속가능한 AI 프로세스를 구축합니다. AI 플랫폼 예지보전 제조
CO2 레이저드릴 이상탐지 : 한달 전 이상징후 예측·탐지율 93% CO2 레이저드릴에 특화된 딥러닝 기반 이상탐지 모델로 이상징후를 사전에 탐지해 반도체 후공정의 다운타임을 단축합니다. 예지보전 반도체
산업용 모터 이상탐지: 7일 이내 데이터 체계 구축 안정적인 데이터 수집 체계와 다량의 장비에 대응할 수 있는 AI 운영 체계(MLOps)를 구축해 모터 고장으로 인한 생산라인의 다운타임을 단축합니다. 예지보전 제조
산업용 로봇 이상탐지: 5일 전 고장 예측, 400+대 로봇 적용 1만대 이상 로봇팔이 구동되는 자동차 조립 공정에 AI 운영 환경(MLOps)을 구축해 이상탐지 모델을 확장 적용해 중대 고장을 사전에 예측하고 비가동 시간을 단축합니다. 로보틱스 예지보전 자동차
PP공정 긴급조업중단(ESD) 예측: 7일 전 조기 탐지 석유 화학 폴리프로필렌(PP) 연속 공정 반응로에 딥러닝 기반 이상탐지 모델을 적용해 ESD(Emergency Shut Down)을 사전에 예측하고 이상 특성에 대한 인사이트를 제공합니다. 예지보전 화학
에너지 저장 시스템(ESS) 이상탐지: 12시간 전 이상 예지 ESS(Energy Storage System)의 열폭주를 탐지할 수 있는 AI 모델을 기반으로 안전성 지표를 제공하고 화재 발생 전 이상 징후를 예측하고 모니터링합니다. 예지보전 에너지
반도체 생산 장비 이상 전조 탐지: 정탐률 90%, 최대 24시간 전 이상 예지 반도체 생산 장비에서 나오는 최소한의 데이터를 활용해 레시피 변경에도 신속히 대응할 수 있는 이상탐지 모델로 이상 징후와 고장에 걸리는 시간을 예측합니다. 예지보전 반도체
