ExRBM

    ExRBM

    설비 결함 자동 진단 예지보전 솔루션

    ExRBM은 센서를 통해 실시간으로 수집된 데이터를 분석,
    결함 메커니즘 빅데이터와 설비 전문가 지식기반 AI알고리즘을 적용하여
    신뢰도 98%이상의 정확도로 결함을 자동으로 진단하여 결함원인과 대처방법을 제공합니다

    Why ExRBM?

    직관적인 화면 구성으로 쉽고 정확하게

    • 3D 이미지와 4단계 알람을 통해 설비의 위치 별 정확한 상태 실시간 확인 가능
    • 비전문가도 쉽게 설비의 상태를 직관적으로 이해

    정밀 자동 필터링 기술로 신뢰성 높은 데이터 추출

    • 무의미한 데이터를 선별하여 신뢰성 높은 데이터 추출
    • 적은 시간 더 많은 데이터 분석이 가능한 자동 분석 기능

    One-Click 자동 진단으로 간편하게

    • 단 한번의 클릭으로 진단 결과, 결함 원인, 유지보수 대책까지 한 눈에 확인

    높은 호환성으로 합리적 구축 가능

    • 기존에 구축된 VMS 시스템과 호환하여 합리적인 비용으로 구축 가능
    • 진동·온도·전류·전압·습도 등 다양한 센서와 병용 가능

    독자적인 STF복합 분석 기능으로
    정확도 98%

    • 진동 스펙트럼뿐 아니라 경향 분석, 결함 주파수의 복합분석으로 정확도 98% 확보
    • 공정 환경에 따른 다양한 데이터도 함께 통합 분석하여 정확한 진단

    ExRBM 도입 효과

    s-ds-img-01
    설비 안정성 확보로 전체 공정 운영 효율성 향상
    설비의 돌발 고장은 경제적 손실, 사고 및 심각한 재해 등 많은 리스크 야기
    ExRBM은 고장 및 수명을 사전에 파악, 고장 발생 전에 미리 보수할 수 있도록 하여
    설비의 갑작스러운 가동 중지와 고장을 예방하고 설비의 안정성 확보
    s-ds-img-02
    보수 비용 절감 효과를 통한 수익 향상
    설비의 이상이 경미한 상태일 때 미리 보수 가능
    필요한 상황에서만 보수가 이루어 질 수 있도록 해 불필요한 보수 활동 제거
    효율적인 유지보수 계획 수립을 통한 유지보수 비용 절감 효과
    s-ds-img-03
    설비 가동 중단 손실로부터 보호
    막대한 비용 손실을 초래하는 설비 가동 중단(Down-time)의 위험을 방지
    설비의 가동률과 신뢰성 향상으로 제조 경쟁력 확보
    s-ds-img-04
    스마트팩토리 조성으로 ESG 경영 효율적 수행 가능
    설비 돌발 고장으로 인한 보수 작업 중 발생할 수 있는 안전 사고 예방
    효과적인 설비 수명관리 및 공정 자동화를 통해 탄소 배출 절감
    작업자의 작업 환경과 노동 환경 개선 가능
    s-ds-img-05
    설비 통합 관리가 가능
    설비, 공장의 중요 데이터를 관련 부서, 유관 담당자와 편리하게 공유
    통계 분석을 통합 설비 통합 관리로 효율적인 업무 협업 가능
    s-ds-img-01
    설비 안정성 확보로 전체 공정 운영 효율성 향상
    설비의 돌발 고장은 경제적 손실, 사고 및 심각한 재해 등 많은 리스크 야기
    ExRBM은 고장 및 수명을 사전에 파악, 고장 발생 전에 미리 보수할 수 있도록 하여
    설비의 갑작스러운 가동 중지와 고장을 예방하고 설비의 안정성 확보
    s-ds-img-02
    보수 비용 절감 효과를 통한 수익 향상
    설비의 이상이 경미한 상태일 때 미리 보수 가능
    필요한 상황에서만 보수가 이루어 질 수 있도록 해 불필요한 보수 활동 제거
    효율적인 유지보수 계획 수립을 통한 유지보수 비용 절감 효과
    s-ds-img-03
    설비 가동 중단 손실로부터 보호
    막대한 비용 손실을 초래하는 설비 가동 중단(Down-time)의 위험을 방지
    설비의 가동률과 신뢰성 향상으로 제조 경쟁력 확보
    s-ds-img-04
    산업 안전사고 예방으로 ESG 대응
    설비 돌발 고장으로 인한 보수 작업 중 발생할 수 있는 안전 사고 예방
    ESG 경영 계획 수립에 직관적으로 대응 가능
    s-ds-img-05
    설비 통합 관리가 가능
    설비, 공장의 중요 데이터를 관련 부서, 유관 담당자와 편리하게 공유
    통계 분석을 통합 설비 통합 관리로 효율적인 업무 협업 가능

    FAQ

    ExRBM의 결함 진단 결과를 신뢰할 수 있나요?
    현재 진단 전문가들이 진단하는 방법은, 설비에서 진동을 측정하고 전문가의 경험에 따라 설비의 결함을 진단하고 있습니다.
    따라서 전문가에 따라 동일한 결함도 각각 다르게 진단할 수 있습니다. 심지어는 전혀 다른 결과로 오진을 하는 경우가 자주 발생하고 있습니다.
    의사들이 환자를 각각 다르게 진단하는 경우와 같다고 볼 수 있습니다. 퓨처메인에서는 이러한 문제점을 가장 심각하게 생각하고 이를 보완하기 위한 플랫폼을 개발했습니다.
    먼저, 설비에서 발생하는 모든 결함의 종류와 메커니즘을 분석하고, 이들 결함을 일으키는 각 원인들을 총 10단계로 분류하여, 인공지능(신경망 이론) 알고리즘을 설계하였습니다.
    따라서 진단 전문가보다도 더 정확한 진단을 내릴 수 있도록 신뢰성을 확보하였습니다. 또한, 한국산업기술시험원(KTL)과 함께 실제로 운영되고 있는 설비에
    ExRBM을 적용, 설비를 진단해 신뢰성 평가를 진행하여 98.3%의 정확도를 증명했으며, 총 120건이 넘는 사례를 대상으로 ExRBM의 신뢰성을 검증했습니다.
    설비가 공장마다 다 다르고 다양한데, ExRBM이 어떻게 적용이 가능한가요?
    ExRBM에서는 설비 및 설비 구성 부품별로 분리하여 결함 메커니즘을 분석하고 이를 기반으로 진단 알고리즘을 구축, 설비를 진단할 수 있도록 설계되었습니다.
    공장에서 가장 많이 사용되고 있는 단일 설비로는 회전 및 왕복운동 설비들이며, 이 설비를 구성하는 전동기, 펌프, 팬 및 블로워, 원심형 압축기, 왕복동 압축기 및 터빈을 ExRBM의 주 대상 설비로 하였습니다.
    사용목적과 기능이 전혀 다른 설비인 발전기의 경우도 전동기와 동일한 구조를 갖고 있기 때문에 동일하게 결함 메커니즘이 적용되었으며, 그 밖의 다른 공장들도 이들 설비 각각의 조합으로 구성되어 있습니다.
    예를 들어, Booster Feed Pump의 경우, 구동 전동기와 펌프로 구성되어 있어 이들 각각의 결함 메커니즘을 적용하면 설비 전체의 결함을 찾아낼 수 있습니다.
    그러므로 공장에 존재하는 모든 설비들의 결함 진단이 가능하다는 장점이 있습니다. 또한 설비의 각 부품에 대한 결함 메커니즘을 분석한 알고리즘도 플랫폼에 적용되어 이를 기반으로 설비를 진단할 수 있도록 했습니다.
    플랫폼에 포함된 부품으로는 구름 베어링, 미끄럼 베어링, 단순기어, 유성기어, 실(Seal), 커플링, 벨트 등으로 설비가 이루어져 있으며 결함을 나타낼 수 있는 모든 부품이 ExRBM의 대상 부품으로 설정되어 있어 진단이 가능합니다.
    이 밖에도, ExRBM은 위에서 제시한 설비나 부품 외에 새로이 제작되는 설비는 따로 플랫폼에 추가하여 진단할 수 있도록 하는 커스터마이징 기능이 포함되어 있어 어떠한 공장이든, 공정이든 상관없이 사용이 가능합니다.

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