이상 패턴 감지용접 품질 검사표면 · 불량 감지영상 QC/QA사내 AI 비서
HOME/PRODUCTS/LINE SIGNAL
LINE SIGNAL · 시계열 이상탐지

설비가 보내는 미세한 신호를,
고장이 되기 전에 읽습니다

진동·전류·온도·압력 등 다변량 시계열을 정상 운전 상태 기준으로 학습하고, 이탈을 실시간 이상 스코어로 정량화합니다. 화학 반응 공정부터 회전설비 예지보전까지, 고장 데이터 없이 시작하는 이상탐지입니다.

5.2일
평균 사전 경보 시점
37%↓
비계획 정지 감소
<100ms
스트림 판정 지연
이 솔루션 상담하기 작동 원리 보기
INPUT

센서 · DCS/PLC 스트림

OPC-UA · Modbus · MQTT로 기존 태그를 리드온리 수집

MODEL

정상 상태 모델

정상 운전 구간만으로 다변량 시계열 모델 학습

SCORE

실시간 이상 스코어

채널별 기여도와 함께 이탈 정도를 정량화

ACT

알림 · 제어 연계

임계 초과 시 알림 · CMMS 작업지시 · 보정 제안

/01 How it works

정상을 배우면, 모든 비정상이 보입니다

임계값 몇 개로 감시하는 방식은 채널 사이의 관계가 무너지는 순간을 놓칩니다. LINE SIGNAL은 정상 운전의 다변량 패턴 자체를 학습해, 개별 값은 정상 범위 안에 있어도 "조합이 이상한" 순간을 잡아냅니다.

01 · INGEST

수집 · 전처리

OPC-UA/Modbus/MQTT로 초 단위 수집. 결측 보간 · 노이즈 필터 · 운전모드 태깅

→
02 · MODEL

정상 상태 학습

정상 구간만으로 재구성 오차 기반 다변량 모델 학습. 라벨링 불필요

→
03 · SCORE

이상 스코어 산출

채널별 기여도를 분해해 "어느 센서가, 얼마나" 이탈했는지 표시

→
04 · ACT

대응 · 피드백

지속시간 필터를 거친 알림 발행, CMMS 연동, LV.2+ 제어 보정 제안

* 판정 결과와 운전원 피드백은 다시 학습 데이터가 되어 모델이 현장에 계속 적응합니다.

UNSUPERVISED

고장 데이터 없이 시작

정상 데이터만으로 학습하는 비지도 방식입니다. 고장 이력이 거의 없는 신규 설비, 저고장 핵심 설비에서도 도입 첫 달부터 감시를 시작할 수 있습니다.

MULTIVARIATE

다변량 상관 감시

온도는 정상, 압력도 정상 — 그런데 둘의 관계가 평소와 다르다면? 단일 임계 감시로는 보이지 않는 채널 간 상관 붕괴를 감지합니다.

EXPLAINABLE

원인이 보이는 스코어

이상 스코어를 센서별 기여도로 분해해 제공합니다. "3번 베어링 진동 기여 62%"처럼 원인 후보가 함께 나와 조치 시간이 단축됩니다.

ADAPTIVE

드리프트 · 오탐 관리

계절성, 원료 로트, 운전 조건 변화를 주기 재학습으로 흡수합니다. 지속시간 · 운전모드 필터로 순간 노이즈에 의한 오탐을 억제합니다.

/02 Use Cases

적용 케이스 분석

화학 연속 공정부터 이산 제조 설비까지, 시계열이 있는 곳이면 어디든 적용됩니다.

화학 · 반응 공정

배치 품질 이탈, 5일 전에 경보

Challenge

반응기의 간헐적 트립과 품질 이탈로 배치 폐기가 반복됐지만, 개별 계기 알람으로는 징후가 보이지 않았습니다.

Approach

온도·압력·유량·교반 24채널을 DCS에서 리드온리 수집, 정상 배치 프로파일로 다변량 모델을 구축했습니다.

Result

평균 5.2일 전 사전 경보로 계획 정비 전환, 비계획 정지 37% 감소. 골든 배치 보정 제안(LV.1)으로 확장 운영 중입니다.

기계 · 회전설비

돌발 파손을 계획 정비로

Challenge

프레스 · 모터 · 감속기의 베어링과 기어가 예고 없이 파손되어 라인 전체가 수 시간씩 멈췄습니다.

Approach

진동 스펙트럼과 부하 전류를 융합 분석해 결함 주파수 성분의 성장 추세를 조기 감지했습니다.

Result

돌발 정지가 계획 정비로 전환되고, 부품 수명을 근거 기반으로 관리하게 되어 재고 비용도 줄었습니다.

2차전지 · 화성 공정

이상 셀, 곡선 하나로 조기 선별

Challenge

충방전 화성 공정 후반에야 불량 셀이 판정되어, 이상 셀에도 전체 공정 자원이 그대로 투입됐습니다.

Approach

충방전 전압·전류 곡선의 형상을 정상 분포와 비교하는 이상탐지로 초기 사이클에서 이상 셀을 선별했습니다.

Result

이상 셀 조기 격리로 후공정 낭비가 줄고, 곡선 형상 데이터가 셀 품질 등급화의 근거로 축적됩니다.

* 수치와 시나리오는 대표 적용 사례 기준이며, 공정·데이터 환경에 따라 달라질 수 있습니다.

/03 Specifications

스펙 · 연동

입력 프로토콜
OPC-UA · Modbus TCP · MQTT · CSV/히스토리언 백필. 기존 DCS/PLC 태그 리드온리 연결(제어계 무개조)
채널 규모
라인당 수십~수백 채널 동시 감시, 다중 라인 확장 지원
판정 지연
스트림 기준 100ms 이내 스코어 갱신, 알림 필터(지속시간·운전모드) 별도 설정
학습 데이터
정상 운전 2~4주 분량 권장 (배치 공정은 정상 배치 20~50회)
배포 형태
엣지 게이트웨이 · 온프레미스 서버 · 폐쇄망 운영 지원
연동
CMMS 작업지시 · MES · 메신저/모바일 알림 · (LV.2+) DCS 보정 제안 인터페이스
대시보드
채널 기여도 · 이상 이력 · 설비별 건강도 트렌드 제공
/04 FAQ

자주 묻는 질문

고장 데이터가 거의 없는데 가능한가요?
네, 오히려 그런 현장을 위한 방식입니다. 정상 운전 데이터만으로 학습하는 비지도 이상탐지라 고장 라벨이 필요 없습니다. 보유한 소수의 고장 사례는 임계 검증용으로 활용합니다.
알람이 너무 자주 울리지 않을까요?
이상 스코어에 지속시간 필터와 운전모드 인지를 적용해 순간 노이즈 · 기동/정지 구간의 오탐을 억제합니다. PoC 기간에 현장과 함께 임계와 필터를 튜닝해 "울리면 봐야 하는 알람"만 남깁니다.
기존 DCS/PLC를 바꿔야 하나요?
아니요. 기존 제어계의 태그를 리드온리로 수집만 하므로 제어 로직과 안전 체계에 일절 손대지 않습니다. LV.2 이상의 제어 연계도 기존 시스템의 승인 절차를 통해 이뤄집니다.
몇 개 설비부터 시작하는 게 좋나요?
정지 손실이 크거나 고장 이력이 잦은 핵심 설비 1~2대로 PoC를 권장합니다. 4주 내 성능을 숫자로 확인한 뒤 라인 단위로 확장하는 것이 가장 안전한 경로입니다.
Get Started

이 설비, 멈추기 전에 알 수 있는지 확인해 보세요

공정과 데이터 환경을 알려주시면, 적용 가능성과 예상 효과를 정리해 회신드립니다.

무료 도입 상담 다른 제품 보기