- 실시간 수집
- 차량 데이터
- 상태 모니터링
PREDICTIVE MAINTENANCE SYSTEM
데이터로 이상을 예측하고,
더 안전한 운행을 준비합니다.
실시간으로 수집된 차량 데이터를 분석하여 이상 징후를 조기에 감지하고
예지정비로 안전하고 안정적인 철도 운행을 지원합니다.
DIAGNOSIS PROCESS
데이터 기반
예측진단 프로세스
차량 데이터를 수집·분석하고 이상 패턴을 진단해 정비 시점을 예측합니다.
- 차량 데이터 분석
- 상관성 분석
- 주요 변수 도출
- 정상 패턴 학습
- 이상 데이터 탐지
- 3D 분포 분석
- 운행 데이터 반영
- 진단 모델 재학습
- 예측 정확도 개선
CORE SYSTEMS
주요 시스템
차량에서 생성되는 운행 데이터를 실시간으로 수집하고 통합 관리합니다.
- 실시간 수집
- 차량 데이터
- 상태 기록
학습된 정상 패턴과 차량 데이터를 비교해 이상 징후를 탐지합니다.
- 패턴 분석
- 이상 탐지
- 진단 이력
축적된 분석 결과를 기반으로 이상 가능성과 정비 시점을 판단합니다.
- 모델 학습
- 이상 예측
- 분포 분석
차량별 상태와 고장 통계를 확인해 유지보수 업무를 지원합니다.
- 상태 확인
- 고장 통계
- 정비 지원
DELIVERY CAPABILITIES
구축 역량
상관관계 분석
차량 데이터 간 상관성을 분석해 주요 변수를 도출합니다.
오토인코더 기반 탐지
정상 패턴을 학습해 이상 데이터를 정밀하게 탐지합니다.
3D 분포 데이터 분석
이상 데이터의 분포를 시각화해 직관적으로 분석합니다.
SELECTED PROJECTS
주요 구축 실적
철도 운영 현장에서 검증된 차량 이상진단 구축 경험입니다.
- 01서울지하철 8호선(별내선) 신조전동차(54량) 이상진단 시스템 구축
- 02서울지하철 4호선 신조전동차(210량) 이상진단 시스템 구축
- 03서울지하철 5·7호선 신조전동차(336량) 이상진단 시스템 구축
- 04서울지하철 2호선 스마트 차량 검수 시범사업 구축
- 05한국철도공사 신조전동차 490량 CBM 시스템 구축
CONTACT
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