모터 · 회전체 진동 기반 예지보전
- 문제
- 정지가 난 뒤에야 확인되는 회전체 이상
- 접근
- AI 에이전트가 진동 · 전류 추세에서 이상을 읽어 전조를 일찍 잡고, 원인 추정과 다음 조치를 근거 이력과 함께 제시합니다.
- 성과
- 설비 다운타임 감소와 생산 안정성 확보
프레스 · 차체 · 도장 · 조립 라인에서 반복되는 문제입니다.
프레스 · 차체 · 도장 · 조립이 연속으로 물려 있어 설비 하나의
이상이 라인 전체 정지로 번집니다.
큰 전력을 쓰는 설비와 미세한 제어가 한 라인에 섞여 있어
한쪽을 맞추면 다른 쪽이 흔들립니다.
전동화와 품질 기준 강화로 셋을 함께 봐야 하는데 데이터가
각각의 시스템에 남아 이어지지 않습니다.
자동차 제조 현장에서
Refinery가 실제로
하는 일입니다.
현장 데이터가 의미를 얻고 의사결정으로 이어지는 흐름입니다.
기존 MES/PLC가 있으면 걷어내지 않고 그 위에 얹어 양방향 연동하고, 없는 현장은 수집부터 새로 구축합니다.
자동차 제조 현장에서 흔히 쓰는 시스템 · 프로토콜과 연결됩니다.
목록에 없는 시스템도 표준 프로토콜 · API로 연동 가능합니다. 자세한 내용은 문의해 주세요.
운영 · 기술 · 경영 관점 모두에서 얻는 이점입니다.
회전체 진동에서 이상을 미리 잡아
생산 안정성을 확보합니다.
라인별 전력 패턴을 비교해
비효율 공정을 식별합니다.
생산 대비 에너지 효율을
숫자로 드러냅니다.
환경 조건과 품질 결과를 이어
공정 조건을 맞춥니다.