고객사 개요
고객사명 : ○○건물 시설관리팀
업종/제품 : 빌딩 및 시설관리 / 공조, 전기, 설비 유지관리
관리 대상 : 건물 5개동 / 총 120여 개 주요 설비 (HVAC, UPS, 엘리베이터 등)
업종/제품 : 빌딩 및 시설관리 / 공조, 전기, 설비 유지관리
관리 대상 : 건물 5개동 / 총 120여 개 주요 설비 (HVAC, UPS, 엘리베이터 등)
프로젝트 상세정보
고객의 고민
“갑작스러운 설비 고장은 예방이 어려워서 늘 대응만 하게 됩니다. 이상 징후라도 미리 알려주면 좋겠어요.”
- 설비 고장 발생 시 사후 대응 위주로만 처리
- 일일/주간 점검 리포트 작성에 인력 소모 과다
- 센서 로그가 있어도 이상징후를 사람이 해석해야 함
- 유지보수 이력관리 시스템 없음으로 인한 관리 누락
구축 솔루션
“센서 데이터를 자동 분석해서, 문제가 될만한 설비를 사전에 점검하도록 알려주는 시스템이 필요했어요.”
| 항목 | 구성 설명 |
|---|---|
| 센서 데이터 수집 | 온도, 진동, 전류, 소음 등 설비 상태값 실시간 수집 |
| 이상 패턴 탐지 | 기계학습 기반 정상 vs 비정상 구간 자동 분류 |
| 설비별 예측 모델 | 설비별로 학습된 이상 예측 모델 적용 (시간 흐름 기반) |
| 점검 알림 | 이상 발생 시 관리자에게 자동 알림 + 우선순위 표시 |
| 리포트 자동 생성 | 주간 점검 리포트 자동 요약 및 이메일 발송 |
도입 기술 요약
- AI 모델: 시계열 기반 이상 탐지 모델 (LSTM 기반 예측)
- 수집 장비: IoT 센서 연동 (Modbus / MQTT 지원)
- 리포트 시스템: PDF 자동 작성 + 관리자 전용 웹 대시보드
- 알림 연동: Slack, 이메일, 사내 시스템 Webhook 지원
도입 효과
| 항목 | 도입 전 | 도입 후 | 개선폭 |
|---|---|---|---|
| 고장 예측 가능성 | 불가 (사후 대응) | 고장 발생 1~3일 전 이상 감지 | ▲예방 정비 가능 |
| 점검 리포트 작성 시간 | 주 3시간 이상 | 0분 (자동화) | ▲100% 자동화 |
| 설비 이상 대응 속도 | 최대 수일 지연 | 이상 발생 즉시 알림 | ▲실시간 대응 |
고객 피드백
“이전에는 문제가 터진 다음에야 알았는데, 지금은 사전에 감지해서 훨씬 여유 있게 점검할 수 있어 좋습니다.”
○○건물 시설관리팀 김○○ 과장
요약 카드
- 고객사: ○○빌딩 시설관리팀
- 문제: 설비 이상 예측 불가, 리포트 작성 부담
- 도입 기술: 시계열 AI 분석 + 자동 점검 리포트
- 성과: 고장 예측, 리포트 자동화, 실시간 대응 체계 확보
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