ExRBM

[공학저널 김하늬 기자] 최근 국내 제조기업의 생산 효율화를 위한 설비 최적 관리 및 예지보전 플랫폼이 주목받고 있다. 특히 빅데이터와 AI를 융합해 설비의 고장을 자동으로 진단해주는 ‘ExRBM(이엑스알비엠)’은 현재 발전소, 석유 화학 플랜트, 조선을 비롯한 다양한 제조기업에 적용되고 있다.

이러한 솔루션은 설비 이상으로 공장이 멈추면 생산에 큰 타격을 받을 수 있는 중소·중견기업에서 전문 인력 없이도 신속한 대응이 가능하다는 점에서 더욱 각광 받을 전망이다.

기존 제조 현장 설비 모니터링·진단 솔루션은 데이터를 기반으로 이상이 발생하는 패턴을 분석해 이상을 감지해 알려준다. 하지만 이 경우, 설비에 발생한 이상이 어느 부품에, 어떤 고장이 발생했는지 등의 근본적인 원인을 찾아내는 것에는 한계가 있었다. 때문에 설비 고장 시 전문가가 직접 방문해 데이터의 특성 분석을 수행하는데 드는 시간과 비용이 소모돼 효율적이지 못한 경우가 대부분이었다.

이에 반해 최근 다양한 제조 현장에 적용되고 있는 ExRBM은 엔지니어링 데이터를 기반으로 AI가 이상 단계를 생성해 단계에 따른 이상 원인을 찾고 이에 대한 대안까지 제시한다는 점에서 차별화된 기술로 손꼽히고 있다.

특히 이 솔루션을 개발한 퓨처메인㈜이 설비 진단 엔지니어링 분야 및 실제 현장에서 37년간 축적한 전문지식을 디지털화해 플랫폼에 적용한 것은 이 기술의 가장 큰 장점이자 기존 기술과의 차별점이라고 할 수 있다.

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