AI-Powered Engine
Fault Monitoring System

차세대 딥러닝 기반 이상 감지와 예지 정비를 통해
산업용 엔진의 다운타임을 최소화하고 운영 효율을 극대화하는 지능형 솔루션

99.2%
AI 정확도
0.15s
실시간 예측
32+
다변량 분석
RUL
수명 예측

AI 통합 모니터링 대시보드

실시간 딥러닝 분석으로 엔진 건전성을 평가하고 이상 징후를 조기 탐지합니다.

AI Health Index
Anomaly Detection
AI 예측 엔진 – Transformer 및 LSTM Autoencoder 기반 다변량 시계열 분석으로
정상 패턴을 학습하고 미세한 이상 징후도 실시간 탐지합니다.

솔루션 개요

산업용 엔진의 센서 데이터를 AI로 분석하여 고장을 사전에 예방합니다.

  • 대상: 디젤/가스 엔진, 발전기, 선박용 엔진, 중장비 등 모든 산업용 동력 시스템
  • 목적: 딥러닝 기반 이상 감지로 예지 정비 실현 및 예상치 못한 다운타임 방지
  • 핵심 기술: Transformer 시계열 분석, LSTM Autoencoder, VAE 잠재 공간 분석, Isolation Forest 앙상블
  • 효과: 고장 예측 정확도 99%+, 평균 고장 감지 시간 30일 전, 유지보수 비용 40% 절감

AI 핵심 기술

최신 딥러닝 및 머신러닝 기법을 적용한 차세대 이상 감지 시스템

Deep Learning

Transformer 이상 감지

  • Self-Attention 기반 시계열 분석
  • 장기 의존성 패턴 학습
  • 다변량 상관관계 자동 추출
  • 실시간 추론 (150ms 이내)
PyTorch Attention
Autoencoder

LSTM Autoencoder

  • 정상 패턴 압축 학습
  • 재구성 오차 기반 이상 탐지
  • 비지도 학습으로 라벨링 불필요
  • 적응형 임계값 자동 조정
LSTM Unsupervised
Ensemble

하이브리드 앙상블

  • Isolation Forest + VAE 조합
  • 다중 모델 투표 시스템
  • False Positive 최소화
  • 신뢰도 점수 제공
Ensemble VAE
AI Health Index 도출 프로세스
  • 1단계: 다변량 센서 데이터 전처리 및 특징 추출 (온도, 압력, 진동, 음향 등)
  • 2단계: Transformer로 시간적 패턴 분석, LSTM Autoencoder로 정상 범위 학습
  • 3단계: Attention Mechanism으로 중요 센서 가중치 자동 계산
  • 4단계: Multi-Task Learning으로 Health Index (0-100), RUL (잔여 수명), 이상 확률 동시 예측
  • 5단계: 베이지안 최적화로 모델 지속 업데이트 및 성능 향상

AI 기반 알람 시스템

다층 이상 감지 알고리즘으로 다양한 유형의 고장을 조기 탐지합니다.

Predictive

예측적 알람

  • RUL Warning: 잔여 수명 30일 미만 시 사전 경보
  • Trend Deterioration: 건강 지수 지속적 하락 패턴 감지
  • Anomaly Score: 이상 점수가 임계값 초과 시 알림
  • Confidence Level: 예측 신뢰도 함께 제공 (70-99%)
Pattern-based

패턴 기반 알람

  • Concept Drift: 운전 패턴 점진적 변화 감지
  • Sudden Shift: 급격한 레벨 변화 (센서 고장 가능성)
  • Cyclic Anomaly: 주기적 이상 패턴 발견
  • Multi-variate Correlation: 센서 간 상관관계 이탈
Classical

전통적 알람 (보조)

  • Threshold Violation: 설정값 초과/미달
  • Rate of Change: 변화율 급증 감지
  • Statistical Outlier: 3-sigma 범위 이탈
  • Sensor Fault: 센서 신호 이상 (단선, 노이즈)
Specialized

특화 알람

  • Wear Indicator: 철분 센서 기반 마모도 증가 추세
  • Vibration Signature: FFT 스펙트럼 이상 주파수 탐지
  • Thermal Imbalance: 실린더 간 온도 불균형
  • Lubrication Degradation: 윤활유 성능 저하 예측
스마트 알람 우선순위 – AI가 알람의 심각도와 긴급도를 자동으로 분류합니다.
Critical (즉시 조치) / Warning (관찰 필요) / Info (정보성)로 구분되며, 과거 이력 기반으로 False Positive를 자동 필터링합니다.

시스템 아키텍처

확장 가능한 마이크로서비스 기반 AI 분석 플랫폼

Data Acquisition

데이터 수집 계층

  • 범용 프로토콜: Modbus TCP/IP, OPC-UA, MQTT
  • 산업용 I/O: NI cDAQ, Siemens S7, Beckhoff EtherCAT
  • 센서 통합: 진동, 온도, 압력, 유량, 음향, 철분
  • 샘플링: 최대 100kHz, 동기화된 다채널 수집
AI Processing

AI 분석 계층

  • 추론 엔진: ONNX Runtime (GPU 가속)
  • 모델 관리: MLflow 버전 관리
  • 실시간 처리: Apache Kafka 스트리밍
  • 배치 분석: Apache Spark 분산 처리
  • 온라인 학습: 적응형 모델 자동 업데이트
Application

응용 계층

  • 대시보드: React 기반 실시간 시각화
  • 알람: Email, SMS, Webhook 다중 채널
  • API: RESTful + GraphQL 지원
  • 리포트: PDF 자동 생성 및 이메일 발송
  • 모바일: iOS/Android 앱 지원
Edge
엣지 처리
99.2%
AI 정확도
150ms
추론 속도
32+
동시 분석
CUDA
GPU 가속
Cloud
하이브리드
하이브리드 배포 – Edge에서 실시간 추론, Cloud에서 모델 훈련 및 업데이트를 수행하는 하이브리드 아키텍처를 지원합니다. 인터넷 연결이 끊겨도 Edge 디바이스에서 독립적으로 작동하며, 연결 복구 시 자동으로 데이터 동기화 및 모델 업데이트를 수행합니다.

기술 사양 · 호환성

항목 내용
적용 대상디젤 엔진, 가스 터빈, 발전기, 컴프레서, 펌프 등 모든 회전 기계류
지원 프로토콜Modbus TCP/RTU, OPC-UA, MQTT, Profinet, EtherNet/IP, BACnet
제어기 호환성Siemens, Allen-Bradley, Schneider, Mitsubishi, Omron, 범용 PLC/DCS
분석 주기데이터 수집 10-100ms, AI 추론 150ms, 트렌드 분석 1초, RUL 예측 1시간
센서 채널최대 128채널 동시 처리 (확장 가능)
AI 모델Transformer, LSTM Autoencoder, VAE, Isolation Forest, Random Forest
데이터베이스InfluxDB (시계열), PostgreSQL (메타), Redis (캐시)
배포 환경On-Premise, Cloud (AWS/Azure/GCP), Hybrid, Kubernetes 지원
운영체제Windows 10/11, Ubuntu 20.04+, Industrial Linux
추천 사양CPU: Intel i7/Xeon, GPU: NVIDIA RTX 3060+, RAM: 32GB, SSD: 1TB NVMe
최소 사양CPU: Intel i5 8세대+, RAM: 16GB, SSD: 500GB (GPU 없이도 동작)
확장성 및 범용성 – 모듈식 설계로 다양한 산업 환경에 신속하게 적용 가능합니다. 엔진 타입, 제어기 제조사, 센서 종류에 관계없이 표준 인터페이스를 통해 연동됩니다. 전이 학습(Transfer Learning)을 통해 신규 엔진 모델에도 최소한의 데이터로 빠르게 적응합니다.

성능 지표

실제 산업 현장에서 검증된 AI 모델 성능

99.2%
정확도
98.7%
재현율
97.5%
정밀도
2.3%
오탐률
0.1s
실시간 감지
40%
비용 절감

실증 사례

  • 선박용 6기통 엔진: 베어링 고장 실시간 예측 성공
  • 철분 센서 기반 실린더 고장 예측 적용
  • 엔진 성능 이상 예측 성공

AI 모델 업데이트

  • 월 1회 자동 재학습 (옵션)
  • 신규 데이터로 지속적 성능 개선
  • A/B 테스트로 안정적 배포

도입/데모 문의

Email
deepai-it@deepai-it.com
Phone
010-6757-4367
Location
Seongnam, Republic of Korea
Ulsan, Republic of Korea