LSTM · 딥러닝 · 시계열 예측
센서 데이터의 숨은 패턴을
센서 데이터의 숨은 패턴을
AI가 읽어냅니다
설비 고장을 미리 예측합니다.
에너지 수요를 분 단위로 최적화합니다.
LSTM 3-Layer
96.5% 정확도
실시간 처리
AI 예측 시스템
LIVE
진동 센서
4.2mm/s
모니터링
LSTM 예측
5.8mm/s
(2시간 후)
경고 기준
7.0mm/s
(임계값)
설비 이상 확률
42%
예방 정비 48시간 내 권장
SERVICE OVERVIEW
LSTM이 만드는 예측의 혁신
현장 데이터의 모든 패턴을 학습하여 고장을 예방하고 에너지를 절감합니다
현장 데이터의 모든 패턴을 학습합니다
기존 임계치 알람 방식은 이미 고장이 발생한 후에야 감지합니다. LSTM 딥러닝은 수천 개 센서의 복잡한 상관관계와 시간 패턴을 동시에 학습하여, 고장이 발생하기 전에 경보를 발령합니다.
- 다중 센서 300+ 동시 분석
- 이상, 고장 사전 예측 및 경보
- 현장 변화 감지 후 자동 재학습
- 실시간 이상 패턴 탐지
- 에너지 수요 최적화 예측
LSTMGRU
TransformerPython
TensorFlowInfluxDB
LSTM 네트워크 구조 — 노드에 마우스를 올려보세요
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CORE FEATURES
4가지 핵심 기능
실시간 이상 감지
진동·온도·전류등의 센서정보를 동시 분석하여 미세 이상 패턴을 즉시 감지합니다.
96.5% 탐지율
17% 오탐률
사전 예측
LSTM 패턴 인식으로 고장 발생전에 경보를 발령, 예방 정비가 가능합니다.
72h 사전 경보
비계획정지 62%↓
에너지 최적화
전력 수요를 분 단위로 예측하여 피크 비용을 절감하고 설비 효율을 높입니다.
18% 비용절감
MAPE 3.2%
자동 재학습
현장 환경 변화를 자동으로 감지하고 모델을 재학습하여 성능을 지속 유지합니다.
무중단 운영
24/7 자동학습
WHY LSTM
기존 방식 vs LSTM AI
기존 임계치 방식
- 단순 임계값 초과 시에만 알람
- 고장 발생 후 사후 대응
- 오탐률 78% — 잦은 False Alarm
- 단일 변수만 분석 가능
- 수동 임계값 조정 필요
- 복잡한 패턴 인식 불가
LSTM AI
- 복잡한 시계열 패턴 자동 학습
- 고장 발생전에 사전 경보
- 오탐률 17% — 정밀 감지
- 300+ 채널 다변량 동시 분석
- 현장 변화 자동 재학습
- Forget/Input/Output Gate 패턴 인식
정량적 성능 비교
ARCHITECTURE
시스템 아키텍처
센서에서 경보까지 5단계 자동화 파이프라인
실시간 처리 현황
수집 데이터12,480건/초
추론 지연3.2ms
처리 중 센서1,247개
모델 정확도96.5%
STEP 01
데이터 수집
IoT/PLC/SCADA
실시간 연동
실시간 연동
● 실시간 수집 중
◉◉◉
STEP 02
데이터 전처리
결측치 처리
정규화·피처
정규화·피처
● 자동 전처리
◉◉◉
STEP 03
LSTM 학습
3-Layer LSTM
Dropout·Dense
Dropout·Dense
● 학습완료 v3.2.1
◉◉◉
STEP 04
실시간 추론
멀티 센서 추론
배치 처리
배치 처리
● 추론 중
◉◉◉
STEP 05
경보 / 활용
대시보드·ERP
알람·리포트
알람·리포트
● 연동 정상
Real Time Analytics
실시간 데이터 예측
현장의 실시간데이터와 실시간 예측을 시각적인 요소로 출력합니다.
진동 센서 현황
현재 진동
4.2 mm/s
1시간 후 예측
5.8 mm/s ↑
경고 기준값
7.0 mm/s
이상 확률 42%
예방 정비 48시간 내 권장
온도 센서 현황
현재 온도
67 °C
2시간 후 예측
74 °C ↑
경고 기준값
80 °C
이상 확률 34%
정상 범위 내 모니터링 중
전류 센서 현황
현재 전류
18.3 A
예측값 (1h)
17.8 A ↓
정격 전류
22 A
부하율 83%
정상 운전 중
수위 예측 현황
현재 수위
2.34 m (기준 2.8m)
1시간 후 예측
2.67 m ↑
강우량
12 mm/h (누적 34mm)
침수 위험도 68%
P-1 ● 가동 중
P-2 ○ 대기
P-3 ○ 대기
P-2 펌프 가동 준비 권장 (30분 내)
BEFORE AND AFTER IMPLEMENTATION
도입 전후
IMPACT
검증된 도입 효과
0%
비계획 정지 감소
예방 정비 전환으로 생산 라인 가동률 향상
0%
정비 비용 절감
AI 예측 정비로 불필요한 점검 비용 제거
0%
설비 가동률 향상
지속적 모니터링으로 생산 효율 극대화
0%
AI 예측 정확도
LSTM 실납품 프로젝트 실측값
0%
에너지 비용 절감
수요 예측 기반 피크 전력 관리
0
납품 프로젝트
제조·해양·공공 분야 성공 납품
ONBOARDING
도입 프로세스
현장 분석부터 운영 이관까지 과정
STEP 01
현장 분석
- 센서 현황 파악
- KPI / 목표 정의
- 기술 타당성 검토
STEP 02
데이터 파이프라인
- 수집 연동 구축
- 전처리 자동화
- 데이터 품질 검증
STEP 03
모델 개발
- LSTM 학습
- 성능 검증
- 하이퍼파라미터 최적화
STEP 04
통합 테스트
- 현장 연동
- 알람 검증
- 대시보드 구축
STEP 05
운영 이관
- 사용자 교육
- 모니터링 이관
- 지속 운영 지원
PERFORMANCE BENCHMARK
테크블루 LSTM, 어떻게 다른가요?
통계 기법·단순 규칙 대비 실측 성능 데이터로 비교합니다
단순 임계치
통계 기반(ARIMA)
테크블루 LSTM
종합 성능 점수
단순 임계치23점
통계 기반54점
테크블루 LSTM91점 🏆
INDUSTRY GUIDE
우리 현장에 어떻게 적용되나요?
⚙️ 제조업 / 스마트팩토리
🚢 선박 / 해양 인프라
💧 공공 인프라 / 수자원
⚡ 에너지
🏗️ 건설
⚙️ 제조업 · 스마트팩토리
생산 라인 설비 고장 예측 & 에너지 최적화
🔧 예방 정비 AI
LSTM 3-Layer + Dropout
진동·온도·전류 (최소 3개월)
비계획 정지 62%↓, 정비비 35%↓
⚡ 에너지 수요 예측
GRU + Multi-head Attention
전력+생산량+기온 (최소 6개월)
피크 에너지 비용 18%↓
🔍 품질 이상 탐지
LSTM Autoencoder
공정 센서+불량 이력 (최소 1년)
탐지율 96.5%, 오탐 17%
🚢 선박 / 해양 인프라
선박 핵심 설비 위험도 예측
- 주기관·발전기·펌프 위험도 실시간 평가
- IMO 규정 기반 정기 검사 예측
- 항해 중 모바일 접근 대시보드
침수 예방 수위 예측 & 펌프 가동 예측
- 강우량·수위·조위 다중 센서 연계 LSTM
- 침수 위험 사전 경보 (30분간격으로 6시간 예측)
- 배수 펌프 가동 최적 예측
⚡ 에너지 / 발전소
발전 설비 최적화 & 에너지 수요 예측
- 풍력·태양광 발전량 예측 (기상 데이터 연계)
- ESS 충방전 스케줄 최적화
- 발전기·터빈 고장 사전 예측
🏗️ 건설 / 플랜트
중장비 고장 예측 & 현장 안전 모니터링
- 크레인·중장비 고장 사전 예측
- 공사 현장 실시간 안전 모니터링
- 구조물 이상 진동 탐지
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빠른 ROI 계산기
예상 연간 절감액
★ 2,100만원
예상 회수 기간
약 24개월
* 실제 절감액은 현장 분석 후 정확하게 산정됩니다