안녕하세요. 산업 설비 상태감시와 측정, 예지보전 솔루션 전문기업 유센스(USENS) 입니다.

현장에서 설비고장 알람이 울릴 때마다 '지금 정말 조치가 필요한 상황인지' 판단이 어려웠던 적 있으신가요?

기존 임계값 기반 시스템은 '오탐(False Alarm)'이 많아 현장에서 알람을 무시하게 되는 악순환이 생기기 쉽습니다.

유센스는 브로드센스 GU300 엣지 컴퓨팅 게이트웨이에 온디바이스 LLM 엔진을 탑재한 AI 예지보전 시스템을 개발 중입니다.

진짜 알람만 검증해서 전달하고 현장 작업자가 이해할 수 있는 쉬운 언어로 안내하는 것이 핵심입니다.

1. 알람이 아닌 '검증 엔진' - LLM 의 실제 역할


브로드센스 GU300에 탑재할 온디바이스 LLM 은 대화형 챗봇이 아닙니다.

설비고장으로 임계값 알람이 발생했을 때 그 맥락을 분석해 오탐·오류를 걸러내는 AI 신뢰도 검증 엔진으로 작동합니다.

- 기존 방식: 진동 첨도 6.2 → 임계값 초과 → 알람 전송 → 오탐 발생 → 알람 무시
- LLM 방식: 진동 첨도 6.2 → 최근 3일 추세 + 온도 동반 상승 + 패턴 교차 검증 → 신뢰도 0.87 → 진짜 알람만 전송


2. 서버0%, 현장 완결형 구조 - 완벽한 망 분리

이 AI 예지보전 시스템의 또 다른 핵심은 모든 AI 연산이 GU300 내부에서 완결된다는 점입니다.

외부 클라우드나 인터넷 연결 없이 폐쇄망/망분리 환경에서도 100% 자율 운영이 가능합니다.

데이터 흐름은 아래와 같이 게이트웨이 하나에서 완결됩니다.

★ 브로드센스 무선 센서 (진동·온도, 2.4㎓ BLE)

→ 전처리 프로세스(Node-RED, FFT 분석)

→ 시계열 DB(influxDB 로컬 저장)

→ 온디바이스 LLM 엔진(고장 진단·추론)

→ 생성형 AI 진단 가이드 생성

→ 로컬 HMI(태블릿/PC) 표시

3. 사용자 경험의 혁신 - 숫자에서 언어로!

기존 대시보드는 FFT 그래프나 RMS(실효값) 수치 등 전문 지식 없이는 해석이 어려웠습니다.

온디바이스 LLM 은 이 정보를 현장 작업자가 바로 이해할 수 있는 '언어'로 바꿔 말해줍니다.

- Before(기존 대시보드): FFT 그래프· RMS 수치 표시 → 전문가만 해석 가능

- After(LLM 진단 가이드): "로터 언밸런스로 인한 진동 상승, 즉각 중단 불필요, 다음 교대조 시 앵커 볼트 체켤 상태 확인 권장"

4. 기존 인프라 연동+BroadVibra 내장

장 적용에서 중요한 건 새로 깔아야 하는 것이 아니라 기존 예지보전 시스템과의 연결입니다.

GU300 기반 구성은 SCADA, HMI, PLC, DCS 등 기존 인프라와의 통합 연동을 고려하고 있으며

브로드비브라(Broad Vibra) 소프트웨어 내장을 통해 공장 설비 운영 부담을 낮추는 방향을 제시합니다.

5. 핵심 기능 요약

① 오탐 저감: LLM 신뢰도 검증으로 진짜 알람만 전달

② 자연어 진단 가이드: 수치 대신 언어로 조치 방향 제시

③ 현장 완결형 구조: 서버/클라우드 없이 GU300 내부에서 AI 연산 완결(망 분리)

④ 기존 인프라 연동: SCADA/HMI/PLC/DCS 통합 지원

⑤ BroadVibra 내장: 구독료 없는 영구 라이선스 기반 운영

설비고장 알람이 많아질수록 중요한 건 '알람 개수'가 아니라 '알람의 신뢰도'입니다.

유센스는 GU300 기반 온디바이스 LLM 검증 엔진을 통해 오탐을 줄이고 현장에서 바로 이해하고 실행할 수 있는

'말하는 AI 예지보전 시스템'을 구현하는 방향으로 개발을 진행하고 있습니다.

망 분리 요구 여부, 센서 구성(진동·온도), 알람 운영 방식, 기존 인프라 연동 조건을 알려주시면

현장 조건에 맞는 AI 예지보전 솔루션 방향을 함께 제안 드리겠습니다.