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스마트 정수장 AI 예지보전 적용 : 예측 정확도 99.9%
정수장은 수질, 에너지, 설비 상태를 동시에 관리하는 필수 공공 인프라입니다. 운영자는 현장 데이터를 보고 약품 주입량과 펌프 가동 타이밍을 판단해야 하며, 이상 상황이 발생하면 빠르고 일관된 의사결정이 필요합니다.
광역 상수도 운영기관 A는 정수장 내부의 핵심 신호 데이터를 분석해 운영 상태를 실시간으로 진단하고 이상 징후를 조기에 파악하는 AI 기반 운영 고도화를 추진했습니다.
도입 배경 : 복합 공정 데이터와 설비 신호 진단
정수장 운영은 단순한 설비 자동화로 해결되지 않습니다. 수질, 유량 변화, 약품 주입량, 펌프 운전 패턴 등 여러 변수를 함께 고려해야 합니다.
기존 방식은 운영자가 복잡한 데이터를 수동으로 확인하느라 의사결정까지 시간이 걸렸습니다. 공정 데이터와 설비 신호가 늘어날수록 진단은 더 까다로워졌고, 현장의 이상 징후를 빠르게 파악해 운영 판단을 보조하는 AI 기반 진단 체계가 필요했습니다.
적용 방식 : 소음·진동·전류 기반 이상 징후 조기 감지
화학 플랜트, 제조 공장, 지자체 배수지 등 고압 펌프와 대형 모터가 상시 가동되는 산업 현장 전반에 적용 가능한 신호 데이터 분석 체계를 구축했습니다.
- 핵심 설비 상태 진단: 펌프와 모터에서 발생하는 소음, 진동, 전류 신호 집중 분석
- 공정 데이터 연계: 펌프 가동 패턴과 공정에서 발생하는 신호 데이터를 매칭하여 분석
- 운영 판단 보조: 현장 계측 데이터를 기반으로 AI 모델을 검증하고 이상 징후 조기 감지
도입 결과 : AI 고장 예측 정확도 99.9%와 운영비 절감 가능성
| 영역 | 실제 적용 성과 및 결과 |
|---|---|
| 약품 사용량 | 약 4~10% 절감 가능 |
| 약품 공정 비용 | 최대 1,000만 원/년 절감 가능 |
| 펌프 전력비 | 에너지 관리 시스템(EMS) 연동 최적 운전 시 약 1억 4,900만~2억 1,000만 원/년 절감 가능 |
| 설비 예지보전 | 예측 보전 시스템(PMS) 내 AI 고장 예측 정확도 99.9% 검증 |
운영 효과 : 24시간 가동 설비의 예방 정비 판단 지원
스마트 정수장의 목적은 사람을 대체하는 것이 아니라, 운영자가 복잡한 설비 신호를 더 빠르게 해석하도록 돕는 것입니다.
써로마인드가 집중한 핵심은 화학 공장, 제조 공정, 상수도 시설 등에서 24시간 가동되는 대형 펌프와 모터의 진동 패턴과 전류 신호였습니다. AI 모델은 시시각각 변하는 시계열 데이터를 추적합니다.
겉보기에는 정상 작동하는 것처럼 보여도 가동 시간이 쌓이면서 펌프의 진동이나 전류 흐름은 미세하게 달라질 수 있습니다. AI 모델은 이런 변화를 분석해 설비 마모 상태와 고장 위험을 더 일찍 확인하고, 운전 정지나 공정 중지로 이어질 수 있는 결함의 원인 추정과 예방 정비 판단을 지원합니다.
