설비관리 자동화

공장 내 설비들의 수명은 작동 시간, 온도, 진동 등 수많은 센서에서 수집되는 다양한 데이터를 분석하여 예측합니다. 분석을 수행하는 사람의 Human error 를 고려하면 설비예측의 정확도는 떨어지며, 만약 예측 실패로 시기를 놓치면 막대한 비용 손실이 발생합니다.

각 설비에 대한 데이터와 수명, 점검일자 등을 함께 학습하여 다른 설비의 수명과 점검 주기를 예측할 수 있습니다. 특히, IoT 설비의 경우, 실시간 송출되는 데이터를 연동하여 관리할 수 있습니다.