01
MCSA
전류 신호 분석
모터에 흐르는 미세한 전류 신호의 주파수 스펙트럼을 분석하여 회전자 봉 파손, 편심, 베어링 결함 등 기계적/전기적 이상을 센서 부착 없이 진단합니다.
연구개발
CBM 예지보전 기술
산업 핵심 설비의 상태를 실시간으로 정밀 진단하여 최적의 유지보수 시점을 예측합니다.
Condition-Based Maintenance OVERVIEW
차세대 상태 기반 유지보수
RESEARCH METADATA
- engine
- MCSA · Vibration · Thermal
- deploy
- Edge + Cloud
01
기존의 주기적인 점검(TBM)이나 고장 후 수리(BM) 방식을 넘어, 설비의실제 상태 (Condition) 데이터를 모니터링하여 고장을 사전에 예방하는가장 진보된 유지보수 기법입니다.
02
포엑스(주)는 전류, 진동, 온도 등 복합적인 센서 데이터를 융합 분석하여 핵심 설비의 수명을 연장하고 다운타임(Downtime)을 획기적으로 줄입니다.
-
다운타임 최소화 — 예기치 않은 설비 가동 중단 방지
-
유지보수 비용 절감 — 불필요한 부품 교체 및 오버홀 감소
-
안전성 향상 — 화재 및 폭발 등 대형 산업 재해 사전 차단
CORE DIAGNOSTICS
FOEx CBM 핵심 진단 기술
설비 고장을 짚어내는 스마트 진단 솔루션
01
MCSA
전류 신호 분석
모터에 흐르는 미세한 전류 신호의 주파수 스펙트럼을 분석하여 회전자 봉 파손, 편심, 베어링 결함 등 기계적/전기적 이상을 센서 부착 없이 진단합니다.
02
Vibration
진동 및 온도 분석
고정밀 IoT 진동/온도 센서를 설비에 부착하여 미세한 떨림과 발열 현상을 실시간으로 추적하고, 결함의 원인과 진행 상태를 정확하게 파악합니다.
03
Edge AI
엣지 AI 컴퓨팅
수집된 방대한 데이터를 서버로 보내기 전, 현장에 설치된 엣지 디바이스(Edge Device)에서 AI가 즉각적으로 연산하여 지연 없는 실시간 경보를 제공합니다.
SYSTEM FLOW
CBM 솔루션 아키텍처
01
데이터 수집
IoT 센서를 통한 전류 · 진동 데이터 취득
02
전처리 및 엣지 연산
노이즈 제거 및 특성 인자(Feature) 추출
03
AI 진단 모델
결함 패턴 매칭 및 남은 수명(RUL) 예측
04
모니터링 대시보드
실시간 상태 알림 및 유지보수 가이드 제공
01
데이터 수집
IoT 센서를 통한 전류 · 진동 데이터 취득
02
전처리 및 엣지 연산
노이즈 제거 및 특성 인자(Feature) 추출
03
AI 진단 모델
결함 패턴 매칭 및 남은 수명(RUL) 예측
04
모니터링 대시보드
실시간 상태 알림 및 유지보수 가이드 제공