설비 옆 단말이 읽습니다
Equip Doctor Agent(EDA)는 설비 한 대를 맡아 데이터를 읽는 단말입니다. 설비 옆에 설치하며, 어느 수집 경로도 장비 동작에 개입하지 않습니다. 측정 소프트웨어와 PLC 로직은 변경하지 않습니다.
연결 방식 — 읽기 전용 수집
아래는 온라인 광학 측정 장비에 적용한 예시입니다. 수집 경로는 설비 구성에 맞춰 확정합니다.
| 경로 | 원천 | 수집 항목 |
|---|---|---|
| 01 | 측정 결과 DB | 측정값 · 판정 · 시각 · 제품 식별자 (읽기 전용 계정, SELECT만) |
| 02 | PLC 신호 | 비트 변화 시각 → 이송 소요 시간 · 측정 사이클 · 통신 건전성 |
| 03 | 산업용 PC | 저장장치 수명 · CPU 온도 · 팬 회전수 · 메모리 · 재기동 이력 |
| 04 | 서보 드라이버 | 부하율 · 토크 · 알람 코드 · 누적 회전 (조회 가능한 경우 — 불가 시 PLC 신호 시간차로 대체) |
설비 프로토콜의 단계적 탐색과 자연어 기반 설정(자동 커미셔닝), 기존 레거시 시스템 DB로의 표준 연계를 지원합니다.
무엇을 판단합니까
NG 요인 구분
제품 측정값과 기준시편 측정값을 같은 시간축에 놓고, 불량의 요인이 공정인지 · 측정계인지 · 이송과 정렬인지를 구분합니다. 측정계 요인이면 다시 파트 단위로 좁힙니다.
파트별 유지보수 관리
설비 인수 시 파트를 등록하고, 파트 번호에 수명 · 교체 주기 · 정비 이력을 귀속시킵니다. 과거에 효과가 있었던 조치를 우선 제안할 수 있는 근거가 됩니다.
교체 시점 예측
도입 즉시에는 제조사 권장값으로 시작하고, 운전 데이터가 쌓이면 이 설비의 실사용량 기준으로, 사례가 쌓이면 실제 고장과 선행 신호의 관계 기준으로 예측 근거가 이동합니다.
현장 간에 공유되는 것은 값이 아니라 신호와 고장 관계의 형태입니다. 각 현장의 측정 데이터는 외부로 나가지 않습니다.
성능은 네 단계로 확인합니다
| 단계 | 질문 | 지표 |
|---|---|---|
| 1 전달 | 알림이 열람되었는가 | 알림 열람률 · 열람까지의 평균 소요 시간 |
| 2 정확 | 판정이 실제와 일치했는가 | 요인 구분 일치율(일치 건수 / 확인 건수) · 예측 도래일과 실제 도래일의 차이 |
| 3 행동 | 제안이 조치로 이어졌는가 | 제안 채택률 · 반려 사유 분류 |
| 4 결과 | 현장 지표가 개선되었는가 | 계획외 정지 시간 · 과잉 교체 건수 · NG 원인 규명 소요일 |
네 단계 모두 분모와 함께 보고합니다. 비율만 제시하지 않습니다. 반려 사유는 분류와 함께 저장되어 다음 판단의 조건에 반영됩니다.
도입 절차
| 기간 | 단계 | 내용 |
|---|---|---|
| 1주 | 사전 확인 | 측정 결과 저장 구조 · PLC 접근 방식 · 네트워크 확인 |
| 1~2주 | 설치 · 연동 | 단말 설치 · 수집 경로 연동 · 파트 등록 · 지표와 조건 정의 |
| 4~8주 | 시범 운전 | 리포트 · 알림 발송, 요인 구분 일치율 확인, 조건 조정 |
| — | 결과 보고 | 측정 실적과 네 단계 지표(분모 포함) · 확대 판단 자료 |
비용은 연동 범위 · 파트 수 · 알림 구성에 따라 산정하며 별도 견적으로 안내드립니다.
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