Edge Physical AI Platform
산업설비의 이상 신호를 현장에서 먼저 감지합니다
설비 신호를 Edge AI로 분석해 점검이 필요한 이벤트를 관제와 정비 시스템에 전달합니다.
- 음향, 진동, 온도
- Edge AI 추론
- 운전 맥락 분석
- 관제와 정비 연계
현장의 문제
설비가 멈추기 전에 신호가 바뀝니다
흩어진 현장 데이터
센서, PLC, MES와 관제 데이터가 서로 다른 시스템에 저장되어 있습니다.
판단하기 어려운 알림
운전 상태를 함께 확인하지 않으면 정상 변화와 이상 징후를 구분하기 어렵습니다.
대응으로 이어지지 않는 분석
분석 결과가 점검이나 관제 알림에 반영되지 않습니다.
Solutions
Edge AI 솔루션
Xylo-Core가 설비 상태와 운전 데이터를 함께 분석합니다.
산업설비 예측정비 AI
Xylo-Zero
설비의 작은 상태 변화를 운전 데이터와 대조해 점검이 필요한 이벤트를 선별합니다.
- 수집 신호
- 음향, 진동, 온도, PLC/Drive
- 도입 목표
- 이상 이벤트 선별, 점검 우선순위
에너지 공정 최적화 AI
Xylo-Saver
공장의 에너지 사용량을 설비와 공정 단위로 분석해 비효율 구간을 파악합니다.
- 수집 신호
- PLC, MES, 전력, 생산 데이터
- 도입 목표
- 비효율 구간 식별, 절감 우선순위
공공안전 이벤트 감지 AI
Xylo-Guard
상시 감시가 어려운 구역을 로봇과 드론으로 감시하고 위험 상황만 관제에 보고합니다.
- 수집 신호
- 영상, 위치, 환경, 로봇/드론
- 도입 목표
- 위험 이벤트 선별, 현장 대응 연결
Industries
산업별 적용
현장 조건에 맞춰 데이터를 수집하고 분석합니다.
크레인, 터미널 운영
항만과 물류
반복 하중을 받는 크레인 상태와 터미널 운영 정보를 함께 확인합니다.
회전 설비, 유틸리티
발전과 에너지
설비 상태와 운전 데이터를 대조해 점검 대상과 에너지 비효율 구간을 찾습니다.
생산 설비, 공정 데이터
제조
생산과 센서 데이터를 설비별, 공정별로 분석합니다.
분산 설비, 원격 관제
산업 및 공공 인프라
분산 설비의 상태 이벤트를 점검과 원격 관제에 전달합니다.
산림, 공공시설, 감시 구역
공공안전
통신과 인력 제약이 있는 구역에서 데이터를 처리해 관제로 전송합니다.
Xylo-Core
데이터 수집, 분석, 알림
현장 데이터 수집
음향, 진동, 온도, 전력, PLC/MES와 로봇 데이터를 현장에서 수집합니다.
운전 맥락 반영
설비 상태와 운전 구간을 함께 고려해 Edge에서 분석 대상 이벤트를 선별합니다.
점검과 관제 연계
감지 결과를 점검 순서, 관제 화면, 알림과 보고에 반영합니다.
Case Studies
현장 적용 사례
물류, 항만
STS 크레인 구동계 상시 모니터링
STS 크레인의 음향, 진동 신호와 PLC 운전 정보를 함께 수집해 구동계 상태와 이상 징후를 상시 확인하는 시스템을 국내 대형 항만에 구축했습니다.
