AI · CBM
AI 예지보전
진동·전류·온도 데이터 학습 → 이상 징후 사전 알림 · 산업 AI 전문 파트너 협업
WHO THIS IS FOR
지금 라인에서 이런 문제를 겪고 있다면
- 01
공조기·모터·펌프가 갑자기 정지하면서 라인 전체 손실이 발생한다.
- 02
정기 PM(Preventive Maintenance)만으로는 돌발 정지를 막을 수 없다.
- 03
설비별 진동·온도 데이터를 수집해도 분석할 사람이 없다.
타스코의 접근
이렇게 해결합니다
AI 예지보전(CBM, Condition-Based Maintenance)은 진동·전류·온도 등 센서 데이터를 머신러닝 모델로 학습해 이상 징후를 사전 감지합니다. 산업 AI 전문 파트너와의 공동 개발로 한풍제약 과립공정·공조기 라인에서 검증되었습니다.
CORE FEATURES
라인에 직접 닿는 기능들
다채널 센서
진동(Eddy Current)·전류·온도·압력 동시 수집.
머신러닝 모델
정상 상태 학습 → 이상 패턴 자동 감지. 설비별 맞춤 모델.
RUL 산출
잔존 수명(Remaining Useful Life) 예측. 정비 시점 최적화.
사전 알림
임계 도달 전 단계별 알림 (Watch · Warning · Critical).
현장 대시보드
설비별 상태·트렌드·예측 대시보드. 모바일 알림 연동.
산업 AI 파트너 협업
산업 AI 전문 파트너와 공동 개발. TASCO 도메인 + 파트너 기술 결합.
OUTCOMES
도입 후 달라지는 것
6주
베어링 마모 평균 사전 감지 (CBM 적용 라인)
40%
비계획 정지 분기 평균 감축
3단계
알림 임계 (Watch / Warning / Critical)
4~8주
초기 정상 상태 학습 기간
FAQ
자주 묻는 질문
Q. 어떤 설비에 적용 가능한가요?+
회전 설비(공조기·모터·펌프·터빈) 우선 적합. 진동·온도 센서 부착 가능한 설비라면 대부분 가능.
Q. 설치하면 즉시 학습이 되나요?+
초기 학습 데이터 수집 기간이 필요(설비별 4~8주). 이 기간 동안 정상 상태 패턴을 학습한 후 이상 감지가 활성화됩니다.
AI 예지보전 도입 상담
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