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사업소개
빠르게 발전하고 있는 Smart IT세상 (주)무하기술이 함께합니다.
AI·Robotics 분야
데이터로 읽는 내일 미래를 예측하는 AI 솔루션
Relay 수명 진단 솔루션
Relay Modeling 기반 건전성 및 RUL 정밀 예측
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- AI 기반 Relay 건전성 및 RUL(Remaining Useful Life) 정보 제공
- Big Data Analysis : 정상/비정상 Relay의 코일 전류 및 접점 전압 파형 빅데이터 분석을 통해 0.1ms 단위의 미세 패턴 변이 분석
- 주요 기능 : 노후화에 따른 불규칙 파열 포착 및 교체 시기 알림
- 기대 효과 : 설비 다운타임 예방 및 유지보수 효율 극대화
풍력발전기 화재 예측 솔루션
PSO 알고리즘으로 전력 오차 정밀 감시를 통해 화재 예측
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- Algorithm: PSO 알고리즘 기반 예상 수식 산출
- Big Data Analysis : IGBT의 온도, 습도, 피상전력의 상호 관계를 빅데이터 분석을 통해 피상 전력 산출 수식 생성
- 기술 지표 : 평균 오차율 1.34% / 실시간 오차율 5% 미만의 고정밀 예측
- 주요 기능 : 온도∙습도 및 전력 오차 패턴 분석을 통한 화재 가능성 실시간 진단
- 기대 효과 : 발전 효율 저하 방지 및 화재로 인한 대형 자산 손실 예방
지능형 보일러 튜브 감시 솔루션
CNN과 SVM 분석으로 튜브 누설을 조기에 탐지
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- Algorithm: CNN 특징 추출 + SVM 상태 분류 결합 모델
- Big Data Analysis
- 보일러 내부의 다중 센서 데이터 수집
- 수집된 빅데이터의 정규화 및 데이터 정제
- AI 알고리즘을 통한 정상과 누설 상태의 복합 패턴 추출
- 추출된 특징들을 융합하여 SVM이 파열 위험 여부를 최종 판별
- 기대 효과 : 조기 파열 경고를 통한 사고 방지 및 발전 효율 유지
응용분야
고객의 DATA를 활용하여 맟춤형 솔루션 제공
고객 맞춤형 AI 예측 솔루션
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데이터
산업 특화 데이터
운영 로그 데이터
센서 빅데이터
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AI
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예측 솔루션
수명 예측
이상 및 사고 감지
최적화 가이드
- 저희 회사는 산업 특화 데이터와 센서 빅데이터를 바탕으로 CNN, SVM, XGBoost 등 고도화된 AI 알고리즘을 활용합니다.
- 이를 통해 장비의 수명 예측 및 이상 징후를 조기에 감지하여 고객사 사업장에 최적화된 맟춤형 가이드를 제공합니다.