플랜트/자동화 설비 예측 분석 AI 도입 사례

국내 중견 제조사 A사는 전국 5개 플랜트에서 자동화 생산설비를 운영하며, 고장을 사전에 예측하고 운영 효율을 높이기 위해 AI 예측 분석 시스템을 도입했습니다.

기업 개요

다수의 센서 데이터를 수집 중이었지만, 기존 시스템은 단순 저장 또는 알람 조건에만 의존해 고장 사전 예측에 한계가 있었습니다.
이에 따라 AI 기반 예측 분석 시스템을 통해 설비 이상 감지, 고장 예측, 에너지 효율 개선 등을 목표로 추진하였습니다.

(1) 설비 예측 분석 AI 도입 목표

• 실시간 센서 데이터를 기반으로 설비의 이상 징후 사전 탐지
• Predictive Maintenance 체계로 불시 고장 최소화
• 성능 분석을 통한 에너지 절감 및 생산성 향상

(2) AI 분석 시스템 구축 과정

• 데이터 수집 및 전처리: 진동, 온도, 압력, 유량 등 센서 데이터 수집 및 노이즈 제거, 정규화 처리
• AI 모델 학습: LSTM, AutoEncoder 등으로 정상/이상 상태 구분
• 예측 시나리오 설정: 예: 진동+온도 상승 → 베어링 마모 경고
• 운영 시스템 연동: MES/SCADA와 연동된 대시보드 및 경보 알림

(3) 도입 효과

• 설비 이상 사전 예측: 고장률 30% 이상 감소
• 생산성 향상: 불필요한 정지시간 감소 → 평균 가동률 3~5% 향상
• 정비 비용 절감: 비계획 정비 감소, 에너지 절약
• 데이터 기반 의사결정: 정량적 지표 확보 및 경영보고 체계화

(4) 어떤 업종에 효과적인가?

• ✅ 플랜트/제조업: 회전체, 펌프, 열교환기 등 다수 보유 공정
• ✅ 에너지/발전 산업: 터빈, 보일러 등 고비용 설비 운영
• ✅ 반도체/정밀화학: 미세 이상 감지가 중요한 고정밀 장비
• ✅ 물류 자동화: 컨베이어, 리프트 등 지속 운영 설비
• ✅ 중소 제조 스타트업: 전문 인력 부족 시 운영 자동화에 효과적