예지보전 (PdM) — 멈추기 전에 아는 기술
진동·전류·온도 신호에서 고장의 전조를 읽습니다. 사후 수리에서 예지 정비로 — 설비 데이터가 정비 계획을 결정합니다.
왜 예지보전인가
고장 후 수리(사후정비)는 비계획 정지를, 주기적 교체(예방정비)는 과잉 정비를 낳습니다. 예지보전은 설비 신호에서 고장의 전조를 미리 읽어 "필요한 때, 필요한 정비"만 수행하는 접근으로, 글로벌 제조업의 표준 전략이 되고 있습니다.
* 산업·설비·기존 정비 수준에 따라 결과는 크게 다르며, 위 수치는 외부 기관이 보고한 일반 범위입니다.
핵심 기술
2024~2026년 예지보전 기술의 최전선 — 휴디어스가 추적하고 구현하는 흐름입니다.
진동·전류 신호 딥러닝 진단
신호를 시간-주파수 이미지로 변환해 CNN이 국소 패턴을, Transformer가 시간 의존성을 읽는 하이브리드 구조가 베어링·모터·기어박스 진단의 주류입니다.
시계열 파운데이션 모델
대규모 사전학습 모델(TimesFM·Chronos 등)로 고장 이력이 부족한 설비에도 zero-shot/few-shot 진단을 적용 — 데이터 부족이라는 최대 장벽을 우회합니다.
잔여수명(RUL) 예측
LSTM·Transformer 계열로 설비의 남은 수명을 신뢰구간과 함께 예측합니다. 불확실성 정량화가 최근 연구의 핵심 — 정비 시점을 확률로 계획합니다.
무선 센서 + 엣지 판정
배선 공사 없는 무선·배터리 센서를 붙이고, 정상이면 슬립하는 엣지 판정으로 배터리를 아낍니다. 노후 설비에도 비침습으로 설치되는 가장 빠른 도입 경로입니다.
디지털 트윈 연계
실시간 센서 데이터로 구동되는 가상 설비가 열화 궤적을 상시 시뮬레이션하고, 기준 이탈 시 잔여수명 계산과 정비 작업지시 발행까지 이어집니다.
정비 어시스턴트
설비 이력·매뉴얼을 학습한 LLM이 현장 작업자에게 자연어로 트러블슈팅을 안내합니다 — 글로벌 산업 소프트웨어가 일제히 채택 중인 방향입니다.
표준과 도입 경로
국제 표준 준거
ISO 20816(기계 진동 평가) · ISO 13374(상태감시 데이터 아키텍처: 수집→가공→상태탐지→건전성평가→예지→권고) · ISO 17359(상태기반 정비 절차)를 참조 구조로 설계합니다.
중소 제조 현장의 현실적 경로
① 병목 설비 1~2대 파일럿 → ② 무선 센서 비침습 설치 → ③ 엣지 판정 + 클라우드 분석 하이브리드 → ④ 효과 검증 후 단계 확산. 전담 IT 인력 없이 시작할 수 있어야 합니다.
휴디어스의 구현
현장에서 판정하는 엣지 AI
ETRI 기술이전 기반 NPU 엣지 디바이스에서 진단 모델을 직접 구동 — 클라우드 왕복 없이 현장에서 실시간 판정합니다.
산업단지 AIoT 실증
광주 산업단지 제조기업과 예지보전·에너지관리를 하나로 묶은 AIoT 통합 모니터링 실증을 추진하고 있습니다.
드리프트 대응 재학습
설비 노후화로 "정상"의 정의가 이동해도, 자체 MLOps 파이프라인의 챔피언/챌린저 체계가 모델을 재학습·재배포합니다.
현장의 데이터로 시작하세요
현장 규모와 적용 분야를 알려주시면, 가능한 구성을 안내해 드립니다.