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

    퓨처메인은 어떤 기업인가요?

    퓨처메인은 38년 엔지니어링 도메인 빅데이터와 자체 AI 알고리즘을 통해 차세대 설비 예지보전 및 자산 관리 솔루션을 제공하는 전문 기업입니다. 결함 원인의 무인 자동 판별부터 설명 가능한 AI(XAI) 기반 진단 근거, 잔존 수명(RUL) 예측, 현장 맞춤형 정비 지원까지 아우르는 기술력으로 국내외 주요 산업 전반의 설비 현장 디지털 전환(DX)을 선도하고 있습니다.

    퓨처메인의 주요 사업 분야와 제품 라인업은 어떻게 되나요?

    퓨처메인은 산업 현장의 설비를 최적으로 관리할 수 있도록 ExRBM(실시간 예지보전 솔루션), ExRBM Portable+(휴대용 AI 설비 진단 장비), AI Smart Manual(생성형 AI 현장 운영 가이드) 및 엔지니어링 컨설팅을 제공하고 있습니다.

    ExRBM의 결함 진단 결과를 신뢰할 수 있나요?

    ExRBM은 한국산업기술시험원(KTL)의 공인 성능 평가에서 98.3%의 결함 진단 정확도를 인증받았으며, 120건 이상의 현장 실증을 통해 신뢰성을 검증 받았습니다.

    기존 사람 진단 방식과 비교했을 때 ExRBM만의 차별점은 무엇인가요?

    ExRBM은 설비 결함 메커니즘을 10단계로 정밀 체계화한 자체 AI기술을 적용해, 엔지니어의 경험에 의존하던 전통적인 진단 한계를 해결합니다. 작업의 숙련도 차이로 발생하는 오진단 위험을 최소화하여 일관되고 객관적인 진단 결과를 도출하며, 복잡한 수동 분석 없이 실시간으로 설비 결함 원인과 대응 가이드를 제공합니다.

    ExRBM 도입 시 공장 운영과 유지보수에 실질적인 효과가 있나요?

    고장 발생 3~4개월 전 초기 단계부터 결함을 감지해 돌발 다운타임(Unplanned Downtime)을 사전에 차단합니다. 불필요한 과잉 정비를 줄여 유지보수 비용을 30%이상 절감하며, 설비 잔존 수명(RUL) 예측을 통해 최적의 계획 정비 체계로 전환할 수 있습니다.

    ExRBM은 어떤 종류의 설비에 적용할 수 있나요

    ExRBM은 다양한 산업 현장에서 운용되는 회전 설비 및 왕복동 설비 전반을 지원합니다.

    공장마다 설비 규격과 제조사가 다른데, 어떻게 진단하나요?

    특정 제조사나 규격에 관계없이, 단위 부품별 결함 메커니즘으로 분석합니다.

    특수 제작한 설비나 신규 규격 설비도 진단이 가능한가요?

    유연한 커스터마이징 기능을 통해 현장 맞춤형 설비 추가가 가능합니다.

    기존 공장에 설치된 센서나 VMS와도 연동이 가능한가요?

    네, 가능합니다. ExRBM은 기존 공장에 구죽되어 있는 VMS 및 SCADA/DCS 시스템과 호환가능합니다. 진동, 온도, 전류, 압력 등 다양한 센서 데이터를 수집·분석할 수 있어 추가적인 인프라 교체 없이 합리적으로 도입할 수 있습니다.

    ExRBM 도입비용과 구축 방식은 어떻게 되나요?

    공장 보안 및 운영 환경에 따라 사내 구축형(On-Premise)과 클라우드형(SaaS) 중 선택하여 도입하실 수 있습니다. 설비 규모 및 대상 기기 수에 맞춰 단계별 도입이 가능하며, 세부 견적은 현장 설비 진단 후 맞춤형으로 제공됩니다.

    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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