회전기계 PHM

설비가
멈추기 전에
먼저 압니다

진동·전류·공정값을 실시간으로 읽어 베어링 결함과 불평형을 조기에 찾아냅니다. 센서에서 대시보드까지, 하나의 플랫폼에서.

냉각수 펌프 #1 · 구동측 베어링 방금 전
이상 점수
7.6σ
건전성
42
진동 RMS
4.38mm/s
진단 알람 활성 3건
베어링 충격성 결함 의심 08:35
진동 과대 · ISO 20816-3 C구역 08:35
베어링 온도 상승 08:42
파이프라인

센서에서 대시보드까지

각 단계가 독립적이라 설비가 늘어도 구조는 그대로입니다.

01

센서

진동·전류·온도로 상태와 운전 조건을 잽니다.

02

게이트웨이

현장에서 FFT로 특징량만 뽑아 올립니다. 원파형은 따로 둡니다.

03

서버

규격으로 즉시 판정하고, 학습한 모델로 이상 점수와 예측을 냅니다.

04

대시보드

상태·추세·건전성·임계 도달을 한 화면에서. 알람은 부품에서 설비로 전파됩니다.

진단

같은 4.0 mm/s 라도
어떤 기계는 정상이고
어떤 기계는 고장입니다

진동을 판정하는 방법은 세 번 바뀌었습니다. 뒤의 것이 앞의 것을 대신하지 못해서, 셋을 함께 씁니다.

① 규격에 견준다

ISO 20816-3 구역(A/B/C/D)으로 심각도를 나눕니다. 첫날부터 쓸 수 있습니다.

한계 — 기계마다 정상 수준이 다릅니다.

② 그 기계의 평소에 견준다

정상 구간을 기준선으로 잡고, 지금 값이 자기 기준선의 몇 배인지 봅니다.

한계 — 값을 하나씩만 봅니다.

③ 학습한 정상에 견준다

구간을 잘라 여러 갈래의 ‘평소’ 를 배웁니다. 어느 갈래에도 없으면 이상입니다.

점수는 σ. 여러 값을 함께 보므로 조합이 처음 보는 모양일 때 잡힙니다.

고장 사례 없이, 정상 데이터만으로 배웁니다.

플랫폼

찾는 데서
끝나지 않습니다

무엇이 달랐는지, 얼마나 남았는지, 무엇부터 볼지까지 답합니다.

이상탐지 화면 — 설비 순위표와 날짜별 발생 히트맵
이상탐지

평소에서 몇 σ 벗어났나

구간을 잘라 정상을 여러 갈래로 배웁니다. 어느 값이 얼마나 벗어났는지까지 풀어 줍니다.

예측 화면 — 설비별 건전성과 임계까지 남은 일수
예측

임계에 언제 닿나

추세를 앞으로 늘여 남은 일수를 냅니다. 주기가 있으면 그 모양까지 이어 그립니다.

데이터 탐색 화면 — 시간 변화 그래프와 통계표
데이터 탐색

데이터부터 살펴본다

값이 실제로 어떻게 움직이는지 코드 없이 봅니다. 말로 물어도 됩니다.

KPI 빌더 화면 — 식으로 만든 지표와 설비별 상태
KPI 빌더

기존 값으로 새 지표를 만든다

식 하나로 만들고, 결과를 텔레메트리로 저장해 대시보드와 알람에서 그대로 씁니다.

화면 도우미 — 지금 보고 있는 화면의 값을 읽어 답하고, 조작 버튼을 내놓습니다
도우미 · 권한

묻고, 시키고, 만들기

지금 보이는 값에 대해 묻습니다. 만들 계획을 먼저 보여 주고, 눌러야 만듭니다.

근거

숫자로
확인했습니다

예지보전은 틀려도 한참 뒤에야 압니다. 그래서 확인하는 방법을 제품 안에 넣었습니다. 아래는 공개 데이터와 배포된 코드에서 직접 잰 숫자입니다.

우리가 틀렸던 것까지 진단 방법론 에 적어 두었습니다.

검증 리포트

알고리즘마다 잘 틀리는 데가 다릅니다. 그래서 8종이 각자 판정하고, 몇 종이 동의했는지를 봅니다. 아래는 Paderborn 베어링 데이터에서 탐지율을 100% 로 맞춘 뒤 오탐만 비교한 값입니다.

단독 알고리즘 10%
8종 합의 5%
판정 방식오탐 · 탐지
8종 합의5%100%채택
마할라노비스10%100%단독
kNN10%100%단독
그 밖에 재는 것2
엣지 − 서버 최대차0.000087 σ
예측 사후 채점뒤 25% 가려 두고
예측 화면의 사후 채점 — 이 모델은 단순 유지보다 63.8배 부정확했다고 표시
예측이 빗나갔을 때 화면에 이렇게 뜹니다.
신호

어떤 값을 읽나

회전기계 진단에서 실제로 쓰는 값입니다. 원파형은 올리지 않습니다.

지표단위무엇을 알려주나
vib_rmsmm/s전반적 진동 심각도 — ISO 20816-3 기준 판정
vib_kurtosis충격성 신호 — 베어링 초기 결함에 민감
vib_bpfog포락선 외륜 결함주파수 성분 — 외륜 손상
vib_bpfig내륜 결함주파수 성분 — 내륜 손상
vib_ord_1xmm/s회전주파수 1차 성분 — 불평형
vib_ord_2xmm/s2차 성분 — 정렬불량 (1X 대비 비율로 판정)
cur_motordB전동기 전류 — 부하 변화·회전자 바 결함(측대역)
temp_bearing°C베어링 온도 — 윤활 이상·과부하
4
화면·설명서 언어
8
진동·전기 특징량
4
자산 계층
MQTT
CoAP · HTTP
보안 · 온프레미스

데이터는 공장 밖으로
나가지 않습니다

서버부터 추론까지 전부 사내망 안에서 돕니다. 밖으로 나가는 경로가 설계에 없습니다.

사내망 안에 있는 것

플랫폼 전체가 여기 있습니다.

  • 설비 데이터 · 진동 특징량 · 원파형
  • 진단 규칙과 알람 이력
  • ML 학습 데이터와 추론 서버
  • 계정 · 권한 · 감사 로그

밖으로 나가는 것

나가는 것이 없습니다.

  • 외부 클라우드 전송
  • 사용량 · 텔레메트리 수집
  • 온라인 라이선스 인증
  • 벤더 원격 접속

테넌트 격리

공장·사업장 단위로 데이터가 분리됩니다. 다른 테넌트의 설비는 조회 자체가 되지 않습니다.

전송 구간 암호화

디바이스는 MQTTS·CoAPS로, 브라우저는 HTTPS로 붙습니다. 게이트웨이 인증서로 기기를 식별합니다.

원파형 분리 보관

고주파 원파형은 플랫폼에 넣지 않고 별도 저장소에 두고 참조 키만 올립니다. 조회 속도와 보존 정책을 따로 관리합니다.

자주 묻는 질문

자주 묻는 것들

Trendz Analytics 같은 분석 애드온을 따로 사야 하나요?
따로 구독하지 않습니다. 다만 범용 차트와 다변수 예측은 Trendz 쪽이 아직 넓습니다.
사용량처럼 요일·시간대에 따라 오르내리는 값도 예측되나요?
됩니다. 하루·일주일 주기를 배워 이어 그립니다. 매일 스치는 것과 실제로 나빠지는 것을 갈라서 보여 줍니다.
예측이 맞는지는 어떻게 확인하나요?
학습 구간 뒤 25%를 가려 두고 맞혀 봅니다. 못 이겼으면 도달 일수를 믿지 말라고 화면이 먼저 말합니다.
센서를 어떻게 붙이나요?
센서가 MQTT·CoAP·HTTP 중 하나로 보내면 됩니다. 기존 브로커를 쓰고 계시면 토픽만 연결합니다. 제어 계통은 건드리지 않습니다.
학습할 고장 데이터가 없는데 ML을 쓸 수 있나요?
쓸 수 있습니다. 고장 사례가 아니라 정상 데이터만으로 배웁니다. 그 전에도 ISO 20816-3 판정은 첫날부터 동작합니다.
오탐이 많으면 현장에서 안 봅니다. 어떻게 줄이나요?
세 단계로 거릅니다. 규격으로 명확한 것만 올리고, 지속 시간 조건으로 순간적인 튐을 버리고, 같은 판정이 반복해 올라오지 않게 묶습니다.
진동 원파형까지 다 저장해야 하나요?
아니요. 현장에서 FFT로 뽑은 특징량만 올리고, 원파형은 별도 저장소에 두고 참조 키만 남깁니다. 시계열 DB는 구간을 통째로 읽는 데 맞지 않기 때문입니다.
어떤 센서를 써야 하나요? 지정된 제품이 있나요?
없습니다. 표준 프로토콜로 받으므로 제조사는 자유롭게 고르시면 되고, 기존 계측기가 있으면 그대로 씁니다.
설비가 늘어나면 구조를 다시 짜야 하나요?
아니요. 규칙을 프로파일에 붙이므로, 같은 종류가 늘면 프로파일만 지정하면 됩니다. 알람은 부품에서 설비로 자동 전파됩니다.
인터넷이 없는 폐쇄망에도 설치되나요?
됩니다. 온라인 인증이나 외부 통신에 기대는 부분이 없습니다. 자세한 내용은 보안 · 온프레미스 항목을 참고하세요.
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구성안을 드립니다

설비 종류와 대수, 현재 계측 상태를 알려주시면 구성안과 예상 일정을 정리해 회신드립니다. 폐쇄망 설치도 상담 가능합니다.

진단 대상회전기계 — 펌프·전동기·송풍기·압축기
연동MQTT · CoAP · HTTP
설치온프레미스 — 폐쇄망 지원
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  • 기존 PLC·SCADA 연동 필요 여부

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