2026.08.24

[설비 예지보전 시스템] 센서 데이터부터 AI 진단까지, 엣지에서 완성하는 무중단 공장

문서상품소개서스마트팩토리·SDFAINNNEO

설비 예지보전 시스템은 스마트팩토리 자동화 설비에 대한 고장 진단 및 예지 보전기능을 제공합니다. 이기종 센서로 설비 상태를 모니터링하고, Edge CMS의 딥러닝 학습 모델로 설비 고장을 예측합니다. 설비 다운타임 최소화, 유지보수 비용 절감의 가치를 제공합니다.

상품 구성도

데이터수집

AI진단
고장예측

Edge CMS 디바이스 內

사전대응

유지비용
절감

설비

로봇암 · 리프터 · 컨베이어 등 대상 설비

▼

PHM 시스템 구성

Edge CMS 디바이스와 PHM 플랫폼으로 구성됩니다

▼

Edge CMS 디바이스

PHM 플랫폼

🤖

🏗️

📦

⋯⋯⋯

센서 연결

진동 센서

〰️

가속도 센서

📈

전류 센서

⚡

데이터수집

아날로그 신호
📶

디지털 샘플링
📊

신호처리

속도 샘플링
전처리

전류 샘플링
전처리

진동 샘플링
전처리

노이즈 개선
〰️

고장 판단 / AI 모델 활용

⚠ 이상 감지

정상 이상

설비 이상 징후 탐지

소음
관련

진동
관련

···

전류
관련

속도
관련

···

시각화 및 연동

모니터링 및 他시스템 연계

💻

모니터링 대시보드

↕

🗄️

데이터 저장소

↻ CoreNect

↻ IoT

연계

🗄️

他 연계
시스템

💡 이 내용은 상품소개서의 일부 페이지입니다. 전체 세부 내용은 아래 첨부파일에서 확인하실 수 있습니다.

[현대오토에버]설비예지보전_상품소개서.pdf

이 글의 핵심 Q&A

설비 예지보전 시스템은 어떤 설비와 센서를 대상으로 하나요?

로봇암(3종), 리프터, 컨베이어와 같은 자동화 설비를 대상으로 하며, 진동 센서·가속도 센서·전류 센서 등 이기종 센서를 통해 설비 상태를 모니터링합니다.

Edge CMS 디바이스는 어떤 단계를 거쳐 고장을 진단하나요?

① 아날로그 신호와 디지털 샘플링 데이터를 수집하는 데이터수집 단계, ② 속도·전류·진동 샘플링을 전처리하고 노이즈를 개선하는 신호처리 단계, ③ AI 모델을 활용해 설비 이상 징후를 탐지하는 고장 판단 단계로 구성됩니다. 고장 진단 모델은 소음·진동·전류·속도 관련 항목별로 마련되어 있습니다.

Edge CMS는 어떤 제품 라인업으로 확장 가능한가요?

설비 진단(구동 모터, 속도, 진동)을 수행하는 A type, OT 통신 진단(PLC, RTU, 설비 PC/서버, HMI)을 수행하는 N type, 그리고 향후 물류 창고 캐리어 등에 적용될 무선형 W type으로 라인업이 확장될 예정이며, CoreNect를 통해 CMS 내 적합한 진단 알고리즘을 추가 탑재할 수 있습니다.

이 시스템만의 차별화된 특장점은 무엇인가요?

① 공정/설비별 HW 라인업(A/N/W Type) 및 데이터 수집 대상별 UI/UX 제공, ② 고객사 적용 로봇·설비(조립라인 로봇, AMR, 물류설비 등)에 최적화된 신호·데이터 수집과 CMS 연계 자체 센서 개발, ③ 디바이스 자체에 AI 진단 모델을 탑재하고 GPU를 적용해 처리 성능을 극대화하는 엣지 컴퓨팅, ④ 당사 스마트팩토리 솔루션과 연계된 설비 보전·관리 서비스 및 알고리즘 배포까지 4가지로 요약됩니다.

PHM 플랫폼은 어떤 기술 요소로 구성되어 있나요?

통합 모니터링·설비 상태진단·수명예측·사전대응 기능을 제공하는 Rest API, 고장유형 이력관리·진동/소음/전류 이상검출 등 기능 모듈, TCP/IP·MQTT·CoAP·HTTP 통신 프로토콜, 로봇 고장예지·통신NW 예지보전·전장품 수명관리 알고리즘을 제공하는 CoreNect, 그리고 TensorFlow 기반 딥러닝 모델 학습 체계로 구성됩니다.

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