기존 MES 방식
- PLC 추가 설치 필요
- 설비 개조·신호 배선 작업
- 공정마다 복잡한 연계 개발
- 높은 구축 비용과 긴 기간
Load Identification System
AI가
센서 데이터를 분석해
생산을 자동 이해합니다.
K-LIPS · KAI Load Identification & Production State Classification System
전력량계 센서 데이터를 AI가 실시간 분석해 설비 부하를 식별하고 생산상태를 자동 분류합니다. 생산신호·PLC·MES 연계 없이 생산실적과 에너지 원단위를 자동 산정합니다.
LOAD → PRODUCTION STATELIVE
STATE
RUN
OUTPUT
1,240
원단위
0.83
전류 파형만으로 가동·대기·정지를 분류하고, 생산실적과 에너지 원단위를 실시간으로 산출합니다.
Overview
솔루션 구성도
전력량계 데이터에서 부하 식별, 생산상태 분류, 원단위 산정까지 K-LIPS가 생산을 이해하는 전 과정을 한눈에 확인하세요.
Why K-LIPS
MES를 걷어내고, 전력선 하나만 봅니다
고비용 MES 구축과 달리 K-LIPS는 이미 설치된 전력량계 데이터만 활용합니다. 구축 비용과 기간을 근본적으로 줄이는 방식입니다.
K-LIPS 방식
- 전력량계 데이터만 활용
- 설비 개조·추가 배선 불필요
- AI가 부하 패턴으로 생산상태 인식
- 구축 비용·기간 대폭 절감
How it works
전력 신호에서 생산 정보까지
STEP 01
수집
설비 전력량계에서 전류·전력 시계열 데이터를 실시간으로 수집합니다.
STEP 02
부하 식별
AI가 전력부하 패턴을 학습해 설비별 부하 특성을 식별합니다.
STEP 03
상태 분류
가동·대기·정지 등 생산상태를 자동 분류하고 생산실적을 생성합니다.
STEP 04
원단위 산정
생산실적과 에너지 사용량을 결합해 에너지 원단위를 자동 산정합니다.
Highlights
세 가지 차별점
01
AI 기반 지능형 생산 인식
전력부하 패턴을 학습해 생산상태를 자동 인식하고, 별도 입력 없이 실시간 생산정보를 생성합니다.
02
높은 가성비
PLC 추가·설비 개조·복잡한 연계 없이 전력량계 데이터만 활용해 구축 비용과 기간을 크게 절감합니다.
03
뛰어난 범용성
제조공정과 설비에 관계없이 적용 가능하며, 다양한 제조산업에 동일한 플랫폼으로 적용합니다.
Features
주요 기능
◉실시간 모니터링
공장 전체 에너지 사용현황을 실시간 수집·가시화해 설비별·공정별 흐름을 한눈에 파악합니다.
AIAI 기반 에너지 분석
사용 패턴을 학습해 이상 소비와 낭비 요인을 자동 탐지하고 개선 방향을 제시합니다.
↓에너지 효율 최적화
최적 운전조건과 제어 전략으로 에너지 사용량과 운영비용을 동시에 절감합니다.
EnPIEnPI 자동 관리
ISO 50001 기반 에너지성과지표(EnPI)를 자동 산출해 지속적인 성과 개선을 지원합니다.
Industry-ready
공정을 가리지 않습니다
공작기계, 사출, 프레스 등 설비 종류와 무관하게 동일한 플랫폼으로 적용됩니다.
공작기계사출프레스용해로건조배합냉동·유틸리티