GAION’s Solution

가이온에서 제공하는 빅데이터 솔루션 입니다.

gSmart FACTORY는 Facility의 센서데이터와 MES 데이터를 연계분석하여 장애탐지-예측 기능 및 공정 프로세스 최적화 기능을 제공합니다.

발전소 장애 및 사고는 안정적인 전력수급에 위험요소가 될 뿐만 아니라 국가의 대 · 내외 신뢰에도 영향을 미칠 수 있는 중요한 사안입니다.
발전용량이 커질수록 고장 등에 따른 전력판매 손실액이 크고 안전성에 대한 우려 또한 커질 수 밖에 없습니다. 폭발적으로 Data가 증가하는 발전소의 안정적인 운영 및 유지관리 체계를 수립하기 위해
gSmart FACTORY를 활용함으로써 발전소의 다양한 센서로부터 나오는 데이터를 분석하여 실시간 모니터링, 장애 탐지 및 분석, 예방 활동을 수행할 수 있습니다

Why gSmartFACTORY?

gSmart FACTORY는 실시간 고객 대응체계를 구축하여 장애 분석 및 레포트 제공으로 실시간 마케팅이 가능합니다. 고객사별 Data 축적 및 활용이 가능하고, 선박/발전소용 모니터링 Application을 제공합니다.

  • 센서 데이터 분석
    센서 데이터 분석을 통한 장애 탐지 및 예측
  • Visibility 제공
    전 생산공정에 대한 Visibility
  • 공정 최적화
    Process Mining을 통한 공정 최적화
  • 실시간 모니터링
    공장내 Facility의 실시간 운영 상태 모니터링
  • 텍스트 데이터와 통합 분석
  • MES 연계 분석

gSmart FACTORY 특징

모니터링 시스템 / 분석 시스템 / 예측 시스템을 통한 데이터 분석 및 예측으로 운전데이터에 활용할 수 있습니다.

데이터 분석 및 예측
  • 모니터링 시스템
  • 실시간 장애 모니터링
  • 실시간 장애 통지
  • 실시간 장애 보고
  • 가동 현황 및 상태 모니터링
  • Push 서비스
  • 보안 및 출입 모니터링
  • 분석 시스템
  • 장애 원인 분석
  • 운전정보 분석
  • 운전 간 비교 분석
  • 센서간 상관관계 분석
  • 시험 센터 데이터 분석
  • 외부데이터 (지진, 날씨) 연계 분석
  • 예측 시스템
  • 가동 및 효율 예측
  • 장애 예측
  • 내구성 예측
  • Part 내구성 예측
  • Part 교체 주기 예측
  • 시뮬레이션
  • 설계 / 시험 시스템 연계
    시험Data 분석결과 재 반영
    분석결과 설계 시 재 반영
    신제품 개발에 활용
    시뮬레이션
  • 모바일 서비스 개발
    모니터링 전용 App 개발
    실시간 모니터링
    실시간 장애통지 및 보고
    Push 서비스 제공
  • CS시스템 연계
    실시간 고객 대응체계 구축
    장애 분석 및 레포트
    Global Service 센터와 연계
    협력사 시스템 연계
  • 영업/마케팅 시스템 연계
    고객사별 Data 축적 및 활용
    Part Sales와 연계
    선박 / 발전소용 모니터링 Appliance 제공

gSmart FACTORY 기대효과

서비스 상황판, 고객지원센터 상황판 및 서버/네트워크/사용 소프트웨어 장애 대응 상황판 구축으로 실시간 장애 감지 및 대응이 가능합니다.

모니터링
· 전세계 운영되고 있는 발전소 사이트 운전 현황 정보를 지도 기반에서 실시간으로 모니터링
· 사이트 내 발전 설비 별 Load, 전력 생산량, 운전 상태 등을 실시간으로 비교 모니터링
· 특정 발전 설비 운전 현황 및 전력 생산량, 주요 알람 정보를 실시간으로 모니터링
· 특정 발전 설비 상세 운전 현황 및 각 보기설비 등 상태를 센서를 통해 실시간으로 데이터를 수집하여 모니터링 함으로써 이상 징후에 대한 즉각적인 감지 가능
알람 및 통지
· 발전 설비 운전 중 발생하는 중요 알람에 대해 실시간 알람을 제공
· 발전 설치 운전 중 발생하는 중요 이벤트에 대해 실시간으로 모니터링 및 통지
분석
· 발전 설비 센서 태그 중 상관분석 하고자 하는 태그를 취사 선택하여 시계열 방식으로 비교분석
· 센서 태그 데이터를 다양한 분석 차트를 활용하여 분석함으로써 운전 데이터, 시험 데이터에 대한 보다 효과적인 분석 가능
· 프로세스 최적화 : 동일한 운전 및 예방정비 업무 활동을 각각 분석해 보면 최적화된 절차를 발견할 수 있고, 이를 Best Practice Case로 발굴
· 근본적인 원인 파악 : 특정 시점의 과거 운전 데이터를 관련 발전설비 별, 설비기종별, 각 태그 별로 비교하여 시뮬레이션 함으로써 특정 발전설비의 특성 및 문제점을 파악
· 정비 프로세스의 최적화 및 효율화 : 발전 설비 운전 정보 및 예방 정비 로그를 수집하고 이를 프로세스 마이닝 관점에서 분석