Energy Service Platform

Highlights

Quality analysis and calibration automation in industrial setting

비효율 원인과 개선 대상을 신속하게 식별하여 대응합니다.

기존 에너지 관리 시스템은 모니터링과 알람 확인 중심으로 운영되어, 에너지·설비·알람·KPI 데이터가 여러 시스템에 분산되어 있었습니다. 비용 증가 원인 파악이 어렵고 개선 대상과 우선순위를 수작업으로 판단해야 했으며, 담당자 개인의 경험과 직관에 의존하는 한계가 있었습니다. ESP는 대시보드, 에너지맵, 프로세스맵을 통해 에너지 현황을 통합 시각화하고, 분산된 데이터를 하나의 환경에서 연계 분석해 비효율 원인과 개선 대상을 신속히 식별할 수 있도록 지원합니다. 개선 우선순위와 과제를 빠르게 도출해 운영자의 판단 부담을 줄입니다.

AI 기반 운전최적화로 운영자 의사결정을 지원합니다.

유틸리티 설비 운전 판단은 오랫동안 숙련 운영자의 경험에 의존해왔습니다. 원인 분석과 조치 방향 역시 개인 역량에 좌우되어 표준화가 어렵고, 인력 교체 시 노하우 유실 위험이 컸습니다. ESP는 온톨로지 기반 LLM이 운전 상황과 연관된 원인 후보와 확인 데이터를 자동으로 제시하며, 점검 항목과 최적 운전 조건을 표준화합니다. AI와 현장 실무자 간 협업 구조를 통해 운영자의 의사결정 정확도를 높이고, 설비 운전 노하우를 조직 자산으로 축적합니다.

절감 효과 정량화로 후속 투자와 성과 관리를 지원합니다.

에너지 효율 개선을 추진하더라도 절감량·절감률·절감금액을 체계적으로 관리하기 어렵고, 베이스라인 대비 성과를 수치화하지 못하면 후속 투자와 확산 판단의 근거가 부족해집니다. ESP는 과제 발굴부터 성과 검증까지 생애주기 전체를 관리하며, M&V 기준과 실적 Gap을 과제별로 추적합니다. 절감 효과를 정량화해 경영진 보고와 투자 의사결정에 직접 활용 가능한 데이터를 제공하고, 개선 성과를 기반으로 후속 투자 근거를 확보합니다.

Features

현장의 전기·유틸리티·설비 데이터를 Data Collection Layer에서 실시간 수집하고, Data Conversion Layer에서 가공·배분·정산 처리를 거쳐 대시보드·에너지맵·프로세스맵으로 통합 시각화합니다. 공정별·설비별 에너지 흐름과 Loss량을 한눈에 파악할 수 있으며, e-KPI 및 Alert 기능으로 이상 징후를 자동 감지합니다. MES·EMS·ERP 등 기존 시스템과의 DB Link 연계를 지원해 사업장별 데이터 환경에 최적화된 통합 모니터링 환경을 구현합니다.

AI 오케스트레이션 멀티 에이전트 아키텍처를 통해 각 기능 영역을 전담하는 전문 에이전트들이 협력하여 복잡한 설비 진단 워크플로우를 자동 처리합니다. Orchestrator Agent가 전체 분석 흐름을 조율하며, 온톨로지 추론 에이전트(지식 그래프 탐색 및 설비 관계 추론), 이상 탐지 에이전트(다변량 센서 데이터 실시간 분석), 원인 분석 에이전트(LLM 기반 근본 원인 후보 도출), 가이드 생성 에이전트(UT 설비별 맞춤 운전 처방 생성) 등 역할별 에이전트가 병렬·순차 협업하여 단일 모델로는 불가능한 심층 진단과 빠른 의사결정을 지원합니다. 에이전트 간 컨텍스트 공유와 피드백 루프를 통해 분석 정확도를 지속적으로 개선합니다.

국내외 공장별·설비별 에너지 관리 수준을 진단하고 우선 개선 영역과 필요 항목을 확인하는 성숙도 진단 기능을 제공합니다. 컨설팅 기반 Quick 진단(Site Survey → Short List → Long List)부터 구현 후 성과 검증까지 전 과정을 플랫폼 내에서 관리합니다. 과제별 M&V 기준과 절감량·실적 Gap을 추적하며, Baseline 대비 절감효과(절감량·절감률·절감금액)를 수치화해 경영 의사결정과 투자 판단을 직접 뒷받침합니다.