화학사업 성장을 위한 지원

화학산업 공장은 원재료 투입부터 제품 생산까지 다양한 공정 설비가 서로 유기적인 연결관계를 가지고 있기 때문에 특정 공정에서의 변화가 다른 공정에 영향을 미치고, 결국 제품의 품질까지 영향을 미치게 됩니다. 또한 화재, 폭발 등 다양한 고위험 작업이 발생할 수 있는 현장에서는 사고 예방을 위하여 설비의 상태를 최상으로 유지하며 결함 발생을 미리 예측하는 것이 매우 중요합니다.
각 공정에서의 복합적인 데이터들을 수집하여 상호 연관 관계를 파악하여 하나의 모델을 통해 각종 데이터의 변화를 예측하는 것이 핵심입니다.

추천 영역

- 진동, 유량, 온도 등 설비데이터 변화의 분석을 통한 설비 운전 건전성 예측
- 축적된 현장 경험과 디지털 신기술 응용을 통한 혁신적인 생산성 증대
- 설비 예지보전을 통한 설비 신뢰성 향상
- 대규모 데이터 수집 & 분석을 통한 설비의 최적관리 가능
- 데이터 변동을 통한 품질불량 예측, 선제적인 대응을 통한 불량율 최소화

솔루션 활용 방안

ExRBM은 지난 35년간 각종 산업 현장에서 수집된 데이터를 바탕으로 구성된 진단, 분석 모델을 기반으로 구조화 및 비구조화된 데이터를 경보기, 생산장비 등 다양한 원천에 장비된 센서를 통하여 수집된 데이터를 분석 & 학습화하여 화학공정에서의 설비 패턴 및 이상징후를 감지하거나 예측함으로써 설비의 신뢰도를 향상시키며 엔지니어의 안전하고 편리한 스마트공장 운용을 가능하게 합니다.