데이터
네 가지 데이터를 함께 봅니다
한 가지 값만으로는 설비의 상태를 단정하기 어렵습니다. 서로 다른 데이터를 같은 설비 기준으로 모아 봅니다.
01
전류
부하의 크기와 변화를 보여 줍니다.
02
열화상
도체와 접속부의 온도 분포를 보여 줍니다.
03
진동
기기의 기계적 상태 변화를 보여 줍니다.
04
영상
외관과 주변 상황의 변화를 보여 줍니다.
진단 흐름
기준을 세우고, 융합하고, 진단합니다
01
기준 세우기
전기설계도와 부스바 구조, 출고 성능시험 결과로 설비가 원래 어떤 상태여야 하는지 정합니다.
02
데이터 융합
운전 중의 전류, 열화상, 진동, 영상 데이터를 같은 설비 기준으로 모읍니다.
03
이상 징후 진단
기준에서 벗어나는 흐름을 찾아, 먼저 살펴봐야 할 설비를 알려 줍니다.
기술 기반
설계·시험 데이터와 운전 데이터를 결합합니다
- 기술적 전문성부스바 구조, 전기설계도, 출고 성능시험, 전류·열 물리 시뮬레이션
- 데이터 해자수배전 전문기업의 설계·시험 데이터와 실제 운전 데이터를 결합하는 독자적 진단 체계
- 연구개발정부 과제 「멀티모달 AI 기반 수배전반 예지보전 기술 개발」을 주관기관으로 수행하고 있습니다(2026.07 ~ 2027.12, 공동연구 ㈜근우).
- 지식재산AI 데이터센터 변압기 예지보전 시스템 특허를 출원했습니다(2026.04).
- 주력 분야AI 데이터센터 전력 인프라를 주력 분야로 합니다.
확장 방향
저압 배전반에서 AI 데이터센터 전력·열 최적화로
01
저압 배전반
설계·시험·운전 데이터를 설비 단위로 연결합니다.
02
전력설비 디지털트윈
전력설비를 데이터 모델로 옮겨 상태를 봅니다.
03
AI 데이터센터 전력·열 최적화
전력과 열을 함께 보고 운영을 개선합니다.
FAQ
수배전반 예지보전 자주 묻는 질문
예지보전은 정기 점검과 어떻게 다른가요?
정기 점검은 정해진 주기에 설비를 살피는 방식이고, 예지보전은 운전 중의 데이터로 상태 변화를 보고 필요한 때를 찾는 방식입니다. 정기 점검을 대신하기보다 점검 사이의 빈틈을 메우는 역할을 합니다.
어떤 데이터를 사용하나요?
전류, 열화상, 진동, 영상 데이터를 융합합니다. 여기에 설계 정보와 출고 성능시험 결과를 기준으로 삼습니다.
지금 도입할 수 있나요?
주식회사 근우와 공동개발하고 있는 기술입니다. 적용 범위와 일정은 문의 주시면 현재 기준으로 안내해 드립니다.
