AI 예지보전, 우리 공장에 맞을까? 도입 전 체크리스트 10

예지보전이 "실패"하는 공장의 공통점

지난 3년간 AI 예지보전 도입을 검토했던 공장 중 약 40%가 6개월 안에 활용을 중단했습니다. 실패의 가장 큰 이유는 기술 문제가 아니라 "도입 준비가 안 된 공장에 이식한 것"이었습니다. 아래 10개 항목을 통해 지금 우리 공장이 예지보전에 적합한지 점검해 보세요.

10개 체크리스트

• 설비 한 대당 고장으로 인한 기회 손실이 500만원 이상인가?
• 월 비계획 정지 빈도가 2회 이상인가?
• 설비 전류·온도·진동 데이터를 1초 단위로 수집할 수 있는가? (IoT 센서 + PLC)
• 최소 3개월치 정상 운전 데이터 확보가 가능한가?
• 고장 이력(일시, 원인, 부품)이 정리되어 있는가?
• 정비팀이 AI 경보를 실제 조치로 연결할 루틴이 있는가?
• 설비 담당자가 데이터 확인에 하루 10분 이상 할애할 수 있는가?
• 오탐(false alarm) 발생 시 피드백을 모델에 반영할 프로세스가 있는가?
• MES 또는 현장 데이터 플랫폼이 이미 구축되어 있는가?
• ROI를 1년 이내 회수 가능한 규모의 투자인가? (보조금 포함)

6개 이상이 "예"라면 — 준비된 공장

예지보전은 데이터 문화가 갖춰진 공장에서만 실제 가치를 냅니다. 6개 이상 체크됐다면 GAIVAS 같은 AI 엔진을 곧바로 얹을 수 있는 단계입니다. 3~5개라면 먼저 i-MEPS로 데이터 수집 체계를 갖추는 것이 우선입니다. 2개 이하면 예지보전보다 현장 표준화·센서 연결이 먼저입니다.

지엔디비즈 접근 방식

GAIVAS는 탱크·펌프·모터 같은 회전기기에 특화되어 있으며, 평균 3개월 데이터로 초기 모델을 학습합니다. 기존 i-MEPS 고객은 데이터 이관 없이 즉시 연동됩니다. 처음부터 AI로 시작하기보다, "AI가 필요해질 때 끊김 없이 연결되는 토대"를 먼저 마련하는 것을 권합니다.