에너지 공정 최적화 AI
Xylo-Saver
개요
Xylo-Saver는 설비와 공정 단위로 에너지 비효율을 분석하는 최적화 AI 솔루션입니다.
PLC, MES, 전력, 생산 데이터를 연동해 에너지 사용 패턴을 추정하고 개선이 필요한 구간을 식별합니다.
현장의 문제
공장 전체 전력 사용량만으로는 설비와 공정별 손실을 파악할 수 없습니다. 절감 목표를 세우려면 개선 우선순위를 정할 기준이 필요합니다.
해결 방식
설비 Tag와 운영 데이터를 정리하고 PLC, MES, 전력, 생산 데이터를 결합합니다. 설비 상태별 사용량을 추정해 공정 단위로 시각화하고 비효율 구간과 절감 우선순위를 제시합니다.
- 수집 신호
- PLC, MES, 전력 사용, 설비 운전, 센서와 공정별 생산 데이터
- 배포 형태
- 데이터 연계 + 설비와 공정 에너지 화면, 보고서, FEMS 연계
주요 기능
- 설비 Tag와 운영 데이터 정리
- PLC, MES, 전력 데이터 연계
- 설비별 에너지 사용량 추정
- 상태별 에너지 관리 모델 적용
- 공정 단위 소비 구조 시각화
- 비효율 구간과 절감 우선순위 산출
도입 목표
- 설비별 사용 구조 파악
- 비효율 구간 식별
- 절감 과제 우선순위 설정
자주 묻는 질문
- 전력 계측기가 모든 설비에 있어야 하나요?
- 현장 계측 범위와 PLC/MES 데이터를 확인해 직접 계측과 운전 데이터 기반 추정 중 적용 가능한 방식을 정합니다.
- 기존 FEMS와 연계할 수 있나요?
- 기존 FEMS와 데이터 인터페이스를 검토해 설비와 공정 분석 결과의 연계 범위를 정합니다.