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Case Study

AI 기반 DGA* 진단 솔루션을 통해 혁신적인 리소스 절감 달성
* DGA(Dissolved Gas Analysis) : 유중가스분석 

Account Overview


해당 클라이언트는 국내 LPG 수입 및 유통 기업이다.


Challenge

해당 클라이언트의 메인 변압기로 사용하던 설비들의 대부분이 수십 년 교체 없이 사용된 설비였기 때문에, 사고 및 고장에 대한 막연한 우려가 많았다.
전량 교체해야 한다는 의견들이 대부분이었으며 실제로 메인 변압기 교체에 대한 내부 프로세스가 거의 마무리되어가던 시점이었다.

변압기는 상황에 따라 교체 시 수십~수백억의 예산이 사용되기 때문에 막연한 우려가 아닌 명확한 교체 근거가 필요했다.


Project


클라이언트가 변압기 교체 주기 계획을 효율적으로 세울 수 있도록 변압기 현 상태에 대한 정확한 진단과 미래 상태에 대한 예측 인사이트가 필요했다.

기존 진단 방식에 대한 신뢰성이 부족했기 때문에 가디원의 산업 인공지능 알고리즘 기반 진단 방식에 대한 신뢰를 제공하는 것이 우선이었다.
상세 과정은 다음과 같다.


1. 클라이언트의 특정 공장 내 변압기의 과거 데이터를 학습 진행


2. 학습된 알고리즘을 바탕으로 최근 가스 데이터 분석 및 진단 진행


3. 가디원의 분석 진단 결과를 기반으로 변압기 교체 시기 결정


Result


가디원 솔루션은 아래와 같이 성공적으로 고객의 요구를 충족시켰다. 이 검증 과정을 통해 해당 클라이언트 전국 유입식 변압기에 가디원이 적용, 활용되고 있다.


1. 가디원 솔루션은 빅데이터와 인공지능 알고리즘을 통해 클라이언트의 변압기 전체가 향후 5년간 큰 이상 없이 정상 운행할 것을 예상했다.
원프레딕트의 전문 개발인력이 직접 기술지원과 정확한 근거를 제공하여 솔루션에 대한 신뢰를 얻었다. 


2. 가디원 솔루션의 정확한 진단과 예측으로 클라이언트의 예산은 물론 인력, 시간 등의 리소스를 대폭 절감할 수 있었다. 


3. 해당 검증 과정을 통해 절연유 분석 진단에 대한 고객사의 신뢰 회복을 이끌어 냈으며 향후 정기적으로 가디원 서브스테이션을 활용한 절연유 분석이 고객사의 정비 스케줄에 포함되었다. 



“가디원 솔루션을 통해 설비의 갑작스러운 고장 및 오작동을 예측할 수 있어 적절한 시기에 설비를 수리하거나 교체하기 위한 충분한 준비 기간을 가질 수 있게 되었습니다.”


[해당 고객사의 정비팀 엔지니어]

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