'국내 유일' 고장 예측, 상태 진단
AI 솔루션입니다.
진단 정확도
98%
예측 정확도
87%
수십만 건 빅데이터 분석 경험을 갖춘 가디원은 유사도 분석으로 최대 5년까지 변압기의 고장 유형과 위치를 예측하여 정보를 제공합니다.
가디원이 보유한 수십만 빅데이터를
활용하여 DGA데이터를 보정합니다.
데이터 누락 이슈가 발생할 수 있는 기존의 수동 진단 방식 대신 가디원의 자체 알고리즘으로 데이터를 보정하여 진단 정확도를 높입니다.
어떤 장소에서도 설비 관리 가능하게 만들어줄 ‘변압기 통합 관리 시스템’ 입니다.
변압기 종합 분석 보고서를 제공하여 교체 시기를 예측할 수 있고 시스템에서 유지보수, 점검일지 기능을 이용하여 설비 이력 관리가 편해집니다.
가디원 서브스테이션으로
변화한 현장
'국내 유일' 고장 예측,
상태 진단 AI 솔루션입니다.
진단 정확도
98%
예측 정확도
87%
수십만 건 빅데이터 분석 경험을 갖춘 가디원은
유사도 분석으로 최대 5년까지 변압기의 고장 유형과
위치를 예측하여 정보를 제공합니다.
가디원이 보유한
수십만 빅데이터를 활용하여 DGA데이터를 보정합니다.
데이터 누락 이슈가 발생할 수 있는 기존의 수동 진단
방식 대신 가디원의 자체 알고리즘으로 데이터를
보정하여 진단 정확도를 높입니다.
어떤 장소에서도 설비 관리
가능하게 만들어줄
‘변압기 통합 관리 시스템’
입니다.
변압기 종합 분석 보고서를 제공하여 교체 시기를
예측할 수 있고 시스템에서 유지보수, 점검일지
기능을 이용하여 설비 이력 관리가 편해집니다.
가디원 서브스테이션으로 변화한 현장
가디원 도입 전
Rule - base 방식으로 변압기 상태를 진단하기 때문에
미래 고장을 예측하기 어려워 큰 사고 발생 위험과
다운타임 발생 확률이 높았습니다.
가디원 도입 후
가디원의 수십만 빅데이터 활용 기술로
최대 5년까지 상태 진단, 고장을 예측하여
사고를 예방하고 현장의 안전성을 높였습니다.
국가가 인증한 기술력
유중 가스 데이터 보정을 기반으로 한
변압기 상태 결정 방법 및 이러한 방법을 사용하는 장치
10-2020-0121940
OLTC 고장 진단 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치
10-2020-0136009
변전 설비 진단 및 예측 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치
10-2022-0140207
오일 여과 여부를 고려한 변압기 상태
예측 진단 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치
16/949,809
기계 학습을 통해 건전성 인자를
결정하는 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치
PCT/KR2022-004541
AWS 파트너, 원프레딕트
아마존 스토리지 서비스를 통해 데이터 레이크 구축
산업 데이터를 효율적이고 안전하게 관리 가능합니다.
아마존 컴퓨터 클라우드 활용
AWS 클라우드 상에서 가디원을 통해 핵심 설비를 관리할 수 있습니다.
디지털 트윈 기술
클라우드 상에서 가상 물리 시스템 구축,
실시간으로 데이터를 분석하고 설비 상태를 파악할 수 있습니다.
국가가 인증한 기술력
유중 가스 데이터 보정을 기반으로 한
변압기 상태 결정 방법 및 이러한 방법을
사용하는 장치
10-2020-0121940
OLTC 고장 진단 방법 및 이러한 방법을
수행하는 장치
10-2020-0136009
변전 설비 진단 및 예측 방법 및 이러한
방법을 수행하는 장치
10-2022-0140207
오일 여과 여부를 고려한 변압기 상태
예측 진단 방법 및 이러한 방법을
수행하는 장치
16/949,809
기계 학습을 통해 건전성 인자를
결정하는 방법 및 이러한 방법을
수행하는 장치
PCT/KR2022-004541
AWS 파트너, 원프레딕트
아마존 스토리지 서비스를 통해
데이터 레이크 구축
산업 데이터를 효율적이고 안전하게 관리 가능합니다.
아마존 컴퓨터 클라우드 활용
AWS 클라우드 상에서 가디원을 통해
핵심 설비를 관리할 수 있습니다.
디지털 트윈 기술
클라우드 상에서 가상 물리 시스템 구축,
실시간으로 데이터를 분석하고
설비 상태를 파악할 수 있습니다.
자주 묻는 질문과 답변
변압기에서 주기적으로 획득된 오프라인 DGA 데이터를 가디원 서브스테이션의 알고리즘으로
분석하여 변압기 상태 진단과 예측, 유사도 등의 변압기 관리를 위한 인사이트를 제공합니다.
SaaS 방식과 on-premise 방식 중 고객 요구사항에 맞는 방식으로 컨설팅 후 제공합니다.
다만, 지속적인 서비스 개선과 고객 편의성을 위해 SaaS 방식을 권장합니다.
클라우드 방식의 경우 센서 ,소프트웨어를 추가 설치할 필요 없습니다.
on-premise 방식의 경우, 고객 요구사항에 따라 별도의 서버 등을 설치해야 할 수 있습니다.
네, 보안 문제는 발생하지 않습니다. 가디원 서브스테이션은 AWS 클라우드를 통해
웹 서비스를 제공하기 때문에, 가장 안전하고 강력한 수준의 보안 상태를 유지합니다.
연간 계약을 통해 해마다 제품 사용 기간을 갱신할 수 있습니다.
네. 정해진 계약 기간동안 계측된 모든 데이터는 제한 없이 가디원 서브스테이션에
업로드하실 수 있습니다. 예를 들어 변압기 상태 악화로 인해 1달에 20회의 DGA 측정이 있었다면,
20회 모두 업로드할 수 있습니다.
예측 알고리즘과 유사도 알고리즘은 DGA의 트렌드를 활용하기 때문에
최소 4회 이상의 계측 데이터가 있어야 확인이 가능합니
다만, 진단 알고리즘의 경우 1회분의 데이터만 있어도 작동합니다.
기술은 직접 사용해봐야
알 수 있습니다.
산업AI 기술
수십만건 빅데이터
진단 정확도 98%
guardione® substation
변압 설비에서 추출한 DGA 데이터를 AI 기술로 분석해 설비의 현 상태를 진단하고 고장 시기를 예측하는 솔루션입니다.
* DGA(Dissolved Gas Analysis) : 유중가스분석
기술은 직접 사용해봐야 알 수 있습니다.
산업AI 기술
수십만건 빅데이터
진단 정확도 98%
guardione® substation
변압 설비에서 추출한 DGA 데이터를 AI 기술로 분석해 설비의 현 상태를 진단하고 고장 시기를 예측하는 솔루션입니다.
* DGA(Dissolved Gas Analysis) : 유중가스분석