에너지 산업에서 자원 관리

• AI 모델을 통한 상수관의 누수 감지 알고리즘
• 누수를 미리 예측함으로써 사전 조치를 통해 피해 최소화
• 누수 위치, 누수 여부, 누수량을 효율적으로 측정

• 
  1

  설계

  AI기반 지능형 누수 통합
  솔루션 플랫폼 설계 및
  데이터 구축
  AI기반 배관 가속도
  신호 이상감지 개발,
  누수 위치 예측 개발

• 
  2

  개발

  AI기반 누수 데이터 예측
  플랫폼 구축 및 알고리즘 개발
  AI기반 누수 위치 계산,
  누수여부, 누수량 계산 개발

• 
  3

  검증

  AI기반 누수 플랫폼 및 모델
  현장 검증 및 최적화

• 
  4

  상용화

  AI기반 누수탐지 플랫폼 및
  알고리즘 상용화

에너지관리 – 모터 기계진단

• AI 모터 진단 예지 보전 시스템 구축
• 진동 센서 데이터를 통해 모터의 고장을 AI 모델로 예측하여 실시간으로 진단

AI 센서 측정 장치 성능 고도화

• 수집한 미세먼지 데이터 저장 관리
• 인공지능 분석에 따른 미세먼지 측정 장치 성능 고도화
• 미세먼지 데이터 연동 및 분석을 통한 알고리즘 적용
• 위치별/장치별 특성에 유연한 예측 시스템 운영

• 
  1

  데이터 수집

  미세먼지 센서 데이터 수집
  수집한 미세먼지 데이터
  저장 관리

• 
  2

  AI 알고리즘

  인공지능 필터 적용
  미세먼지 센서에 AI 필터
  알고리즘을 사용하여
  측정 장치 성능 고도화

• 
  3

  미세먼지 측정

  미세먼지 측정 장치에
  AI알고리즘 적용
  향상된
  미세먼지 측정 값 배포

AICONN AIoT 플랫폼

• 각종 센서 데이터를 기반으로 해결하려는 문제를 정의
• AIoT 모델 학습에 필요한 데이터를 수집하고 분석
• Machine Learning, Deep Learning 알고리즘에 따른 AI 모델별 API 구축

• 센서선정 및 모듈개발

  • 고감도 센서 선정
  • LTE 통신 기반 인터페이스
  • 저전력 모듈 설계

  

  IoT측정센서

  진동센서 - 다양한 소재 적용 가능
  스마트폰과 연결 - 현장탐사
  3G/LTM네트워크 및 IoT전용망LoRa 지원가능

• AIoT 관리 시스템

  • 인공지능 IoT 플랫폼
  • AI 예측 모델 구축
  • 균열, 고장진단, 위치계산 예측

  

  AIoTCloud

  균열, 고장진단 및 위치계산
  국내서버를 활용하여 보안성 강화
  AI분석기반 상태정보 제공 및 고장, 균열 예측

• SaaS 플랫폼 연동

  • SaaS 플랫폼 관리체계 연동
  • 분석 진단 결과 Report
  • 진단 시각화 현황판

  

  진단관리APP

  고장진단 분석결과, 유지보수 Report 제공
  GIS와 연동된 웹기반 서비스
  누적된 분석 데이터를 통한 상태 정보 제공

• 원격상시
• Web

AIoT Cloud Orchestration

• 머신러닝, 딥러닝 모델을 각 Applicaiton 별로 데이터 파이프라인을 구축하는 Orchestration 플랫폼
• Docker와 Kubernetes의 컨네이너 기반으로 On-premise와 Cloud 환경에서 AICONN MLOps 제공
• AICONN AIoT로 open(개방), convergence(융합), flow(순환) 목표 달성

AIoT 교육 서비스

AICONN은 에너지, 환경, 제조 분야의 DT(Digital Transformation) 도입과 전문적인 AIoT 활용을 위한 다양한 Needs에 맞는 교육 과정을 제공합니다.

• 제조 AI 실무자 교육

  제조 분야 실무자의 데이터 분석 및 AI 역량 강화

  1. 센서, 설비 데이터의 이해
  2. 머신러닝, 딥러닝
  3. 이상치 탐지, 시계열 분석
  4. XAI 설명/해석 가능한 AI

• AIoT 실무자 교육

  데이터 수집부터 분석까지 AIoT 역량 강화

  1. IoT 센서 데이터의 이해
  2. AIoT 데이터 분석 방법론
  3. 머신러닝, 딥러닝
  4. AIoT 클라우드, 엣지 배포

• 전사 DT 역량 교육

  데이터 수집부터 분석까지 Digital Transformation 역량 강화

  1. DT 및 AI 도입 방법론
  2. 데이터 유형과 AI 활용 이해
  3. AI 문제 정의 및 인사이트 도출
  4. 데이터 기반 문제 해결