AI 빌딩 · BMS

설비 데이터를 모아 이상 징후를 예측합니다. 인공지능 빌딩 관제는 경보에서 끝나지 않고 조치 절차와 작업 지시까지 잇습니다.

이 공간에서 생기는 일

기존 예지보전은 설비 이상을 감지하거나 고장 가능성을 알리는 데서 멈추는 경우가 많습니다. 그런데 같은 고장이라도 설비 제조사·연식·중요도·운영 환경·부품 재고·작업자 조건에 따라 실제 정비 절차가 달라집니다. 경보를 받은 다음 무엇을 어떻게 할지는 여전히 사람이 판단합니다.

이렇게 짓습니다

한곳에 모은다
조명·공조·출입통제·월패드처럼 제조사와 통신 방식이 제각각인 설비의 데이터를 한곳에 모아 상태 변화를 분석합니다.
절차를 고른다
고장 유형뿐 아니라 설비 종류·연식·중요도·운영 환경·과거 유지보수 이력을 종합해 그 설비에 맞는 표준 운영 절차를 추천합니다.
작업 지시로 바꾼다
선정된 절차를 현장 작업자가 모바일에서 바로 수행할 작업 지시로 바꾸고, 단계의 선후 관계와 우선순위를 정리합니다.
결과로 배운다
작업 완료 결과를 다시 시스템에 반영해 절차와 모델을 고도화합니다.

붙는 것

제조사가 달라도 Wi-Fi·블루투스·ZigBee·Z-Wave를 함께 지원하는 개방형 구조로 하나의 화면에 묶습니다.

  • 이기종 설비 통합
  • 실시간 상태 모니터링
  • 이상 징후 분석
  • 표준 운영 절차 자동 선정
  • 작업 지시 자동 생성
  • 장애 이력 · 점검 기록
  • 게이트웨이 연동

받치는 제품

시옷설비 데이터를 한 화면에 모으고, 진단 이후의 조치까지 잇는 방향으로 고도화하고 있습니다.

자주 묻는 질문

기존 BMS와 무엇이 다른가요?
경보에서 끝나지 않는다는 점입니다. 2026년 특허를 출원한 두 기술 — IoT 설비 데이터로 표준 운영 절차를 자동 선정하는 기술과, 그 절차를 작업 지시로 자동 생성하는 기술 — 로 고장 예측 이후의 조치 단계까지 자동화하는 방향입니다.
설비를 모두 교체해야 하나요?
아닙니다. 산업 현장에서 쓰이는 여러 통신 규격을 인식하고 변환하는 게이트웨이로 이미 설치된 장비의 데이터를 그대로 연결합니다. 설비를 모두 교체해야 한다면 도입 자체가 성립하지 않는 현장이 대부분이기 때문입니다.
이상 예측 정확도는 어느 정도인가요?
성능 수치는 공개하지 않습니다. 현장마다 설비 구성과 운영 조건이 달라, 한두 현장의 수치를 일반적인 성능으로 제시하는 것이 정확하지 않다고 보기 때문입니다.

다른 구축 분야

우리 공간에도 될까요?

공간 조건과 원하는 제어 범위를 알려주시면 현장에 맞는 구성을 제안해 드립니다. 실측 전 상담은 무료입니다.

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