IoT × Generative AI: 시계열 Foundation Model과 AWS IoT+Bedrock 통합 설비 예방정비 아키텍처
1. 설비 예방정비(Predictive Maintenance)의 핵심 과제 제조·플랜트·테마파크 할 것 없이, 설비가 멈추는 순간 비용은 기하급수적으로 늘어납니다. 예방정비(Predictive Maintenance, PM)는 이 다운타임을 줄이기 위한 핵심 전략이며, 기술적으로는 크게 두 가지 축으로 나뉩니다. PM의 두 축: 이상탐지와 잔여수명 예측 과제 핵심 질문 비즈니스 임팩트 시계열 이상탐지 (Anomaly Detection) “지금 설비가 정상인가?” 돌발 고장 방지, 즉각 대응 잔여수명 예측 (Remaining Useful Life, RUL) “이 부품이 언제 교체 시점에 도달하는가?” 정비 일정 최적화, 부품 재고 관리 이상탐지는 실시간성이 생명이고, RUL 예측은 장기 트렌드를 읽어야 하므로 모델 설계 철학 자체가 다릅니다. 개인적으로 현장에서 느끼는 건, 이상탐지는 비교적 빠르게 도입할 수 있지만 RUL은 충분한 고장 이력 데이터가 확보되지 않으면 정확도를 담보하기 어렵다는 점입니다. ...