데이터 수집·정제
센서·PLC·검사장비 데이터를 수집하고, 운행 조건에 맞춰 노이즈와 이상치를 정리합니다.
Algorithm Development
알고리즘 개발
센서 데이터에서 설비 상태를 읽어내는 온디바이스 AI 진단 알고리즘
뉴로센스는 현장 센서와 설비 데이터를 수집·정제하고, FFT · STFT · Order Analysis · Envelope 등 시계열 특징 추출 기법을 활용해 이상탐지와 상태진단 알고리즘을 개발합니다. 원천 구현 세부는 보호하면서도, 현장 적용에 필요한 데이터 파이프라인·모델·앱 연동까지 하나의 흐름으로 제공합니다.
알고리즘 개발 상담하기개발 흐름
특징 추출
진동·전류·온도 등 시계열 데이터에서 고장 판단에 유효한 주파수·시간 영역 특징을 뽑아냅니다.
AI 진단 모델
정상 기준을 학습하고 이상 징후를 분류·진단하는 모델을 현장 데이터에 맞춰 개발합니다.
엣지 임베딩
필요 시 센서·게이트웨이·현장 Edge 서버에 알고리즘을 탑재해 실시간 판단을 지원합니다.
적용 분야
고객사명, 방산 세부 구성, 원천 알고리즘 구현 방식 등 민감한 정보는 대외 화면에서 제외하고 공개 가능한 역량 중심으로 정리했습니다.
- 회전 설비 진동 이상탐지
- 체결 커브 기반 품질 진단
- 배관 충격·누출 이벤트 감지
- 연료 사일로 막힘 조기 경보
- 차량 NVH·구동계 상태진단
- 상태기반 정비(PHM·CBM+) 의사결정