발전소, 변전소, 공장 생산라인처럼 24시간 멈추지 않는 현장에서 설비 하나의 과열은 곧 생산 중단이자 안전사고입니다. 그런데 정작 이 과열을 가장 먼저 알아채는 방법은 아직도 사람이 정해진 시간에 돌아보는 순찰인 경우가 많습니다.
문제는 설비 고장이 갑자기 오지 않는다는 데 있습니다. 베어링 마찰열, 전기 접속부 과열, 배관 단열재 손상은 며칠에서 몇 주에 걸쳐 온도가 조금씩 올라갑니다. 하루 한두 번 순찰로는 이 완만한 곡선을 잡아내기 어렵습니다. 사람 눈에 '뜨겁다'고 느껴질 때는 이미 늦은 경우가 대부분입니다.
ThermalBridge AI는 이 간극을 메우려고 만든 열화상 기반 실시간 이상 탐지·예지보전 솔루션입니다.
이미 설치된 카메라를 그대로 쓰는 미들웨어
ThermalBridge AI는 열화상 카메라가 내보내는 온도 데이터를 산업 표준 통신 규격인 OPC DA로 받아, 자체 AI 엔진으로 이상 징후를 판별하고 담당자에게 즉시 알립니다.
설계상 가장 신경 쓴 부분은 카메라 제조사에 묶이지 않는 것이었습니다. 현장에는 이미 열화상 카메라가 깔려 있는 경우가 많습니다. 그걸 걷어내고 새로 까는 게 아니라, 기존 인프라 위에 분석 레이어만 얹는 구조입니다.
핵심은 온도를 재는 것 자체가 아닙니다. 이상 상태를 얼마나 빨리, 얼마나 정확하게 잡아내느냐입니다. ThermalBridge AI의 알고리즘은 SK발전소 현장에서 800일 넘게 무중단으로 가동되며 검증을 거쳤습니다.
정상이 무엇인지부터 학습한다 — EWMA 이상 탐지
"몇 도가 넘으면 알람"이라는 고정 임계값 방식에는 한계가 있습니다. 설비마다, 계절마다, 부하마다 정상 온도가 다르기 때문입니다. 임계값을 낮추면 알람이 쏟아져 아무도 보지 않게 되고, 높이면 정작 필요할 때 울리지 않습니다.
ThermalBridge AI는 지수가중이동평균(EWMA)과 표준편차를 결합해 설비별 정상 패턴을 먼저 학습합니다. 그리고 그 기준선에서 벗어나는 순간을 단계로 나눠 판정합니다.
- 경고(Warning) — 기준선 대비 ±2σ 수준의 이탈. 추세를 지켜볼 단계
- 알람(Alarm) — ±3σ 초과. 즉시 현장 확인이 필요한 단계
- 변화율 알람 — 60초 단위 급변 감시. 서서히 오르는 이상과 갑자기 튀는 이상을 모두 포착
"지금 이상하다"가 아니라 "언제 고장난다"
이상을 감지했다는 알림만으로는 담당자가 할 수 있는 판단이 제한적입니다. 지금 당장 라인을 세워야 하는지, 다음 정기 정비까지 기다려도 되는지가 알려지지 않기 때문입니다.
그래서 ThermalBridge AI는 현재 온도 상승 기울기를 바탕으로 임계치 도달까지 남은 시간(ETA)을 함께 예측합니다. "약 46시간 후 임계치 도달 예상" 같은 형태입니다.
이 숫자 하나가 대응의 성격을 바꿉니다. 돌발정지는 생산 중단에 긴급 부품 조달, 안전사고 위험까지 한꺼번에 몰고 오지만, 미리 알면 부품을 준비해 정기 정비 일정에 끼워 넣을 수 있습니다. 같은 고장이라도 계획정비와 돌발정지는 비용이 전혀 다릅니다.
현장에 없어도 판단할 수 있게
알람이 울려도 담당자가 현장에 도착해야 상황을 알 수 있다면, 감지를 빨리 한 의미가 줄어듭니다.
ThermalBridge AI는 PWA(Progressive Web App) 기반 모바일 대시보드를 제공합니다. 앱을 설치할 필요 없이 브라우저에서 바로 열리고, SSE(Server-Sent Events) 실시간 푸시와 진동 알림, 화면 꺼짐 방지(Wake Lock)를 지원합니다. 야간이나 휴일에 알람이 떠도 어느 구역의 어떤 설비가 몇 도인지, 예상 도달 시간이 얼마인지를 손에서 바로 확인하고 1차 판단을 내릴 수 있습니다.
불필요한 출동이 줄고, 정말 나가야 할 때를 놓치지 않는 것이 목적입니다.
설비가 늘어나도 설정 부담이 늘지 않게
관심 영역(ROI)은 정해진 태그 네이밍 규칙에 따라 자동으로 매핑됩니다. 특정 브랜드나 모델에 종속되지 않고 OPC를 지원하는 장비라면 폭넓게 붙일 수 있어, 신규 설비를 추가하거나 카메라를 교체할 때 손볼 것이 적습니다.
모든 온도 데이터는 일 단위 CSV로 자동 기록됩니다. 이상이 발생했을 때 "그때 무슨 일이 있었는지"를 되짚을 수 있고, 몇 달치를 모으면 설비 상태가 어떤 방향으로 변해가는지도 볼 수 있습니다. 실제 카메라를 연결하기 전에 동작을 확인할 수 있도록 데모·검증용 목(Mock) 모드도 지원합니다.
이런 현장에 맞습니다
- 24시간 가동되어 돌발정지 비용이 큰 발전소·플랜트·생산라인
- 부지가 넓어 인력만으로 상시 감시가 어려운 사업장
- 열화상 카메라는 이미 있지만 사람이 눈으로 확인하는 데 그치고 있는 현장
- 정기 순찰 사이의 빈 시간대가 불안한 설비 관리 조직
정리
ThermalBridge AI는 열화상 카메라를 새로 파는 제품이 아닙니다. 이미 있는 카메라에서 나오는 데이터를 놓치지 않고 읽어내는 AI 레이어입니다.
EWMA로 설비별 정상 기준을 학습하고, 벗어나는 순간을 단계별로 잡아내고, 임계치까지 남은 시간을 예측해, 담당자가 어디에 있든 알립니다. 순찰과 순찰 사이의 빈 시간을 메우는 것이 이 솔루션의 역할입니다.
도입 검토나 현장 적용 문의는 Zion Labs로 연락 주시면 안내해 드리겠습니다.
이 글은 네이버 블로그 Zion Labs에도 게시되어 있습니다.
