풍력 블레이드 유지보수 자동화: 수리 정확도 85% 달성 및 비용 투명성 확보

기존 풍력 발전 설비의 유지보수는 주로 정비 인력의 개인적 경험과 주관적 판단에 의존해 왔습니다. 이로 인해 결함 발생 시 수리 시점, 방법, 범위의 일관성이 부족했고, 업체별 수리 비용 산정 기준이 달라 투명 확보에 어려움이 있었습니다. 특히 풍력 블레이드는 기상 조건과 결함 이력 등 고려할 변수가 많음에도 관련 데이터가 파편화되어 있어 정밀한 정비 계획 수립에 한계가 있었습니다. 이러한 비효율적 의사결정은 정비 공수 낭비와 운영 비용 증가로 이어졌습니다.

이러한 현장의 문제를 해결하기 위해 자사의 로우코드 AIoT 플랫폼과 산업 데이터 정형화 기술을 풍력 발전 O&M 도메인에 적용했습니다. 파편화되어 있던 결함 정보, 수리 이력, 기상 데이터를 융합하여 AI 학습이 가능한 구조로 정형화했습니다. 이를 바탕으로 LLM 기반 수리 계획 자동 생성 모듈을 개발하여 최적의 수리 프로세스를 추천하고, 투입 공수 및 재료비 등 비용 산정 로직을 자동화했습니다. 또한 제주 소형 AIDC 인프라로 모델을 고도화하여, 복잡한 유지보수 리포트를 5~10분 이내에 자동 생성하는 신속·투명한 의사결정 환경을 구축했습니다.

본 솔루션 도입으로 수리 프로세스 추천 정확도 85% 이상을 확보하고, 유지보수 비용 산정 오차율을 20% 이내로 제어했습니다. 또한 데이터 정합성 95% 이상을 달성해 정비 이력의 신뢰도를 확보했으며, 반복적인 행정 업무 시간을 획기적으로 단축했습니다. 결과적으로 과거 경험에 의존하던 '사후 대응형' 정비를 데이터 중심의 '지능형 예지 정비' 체계로 완전히 전환하여 운영 기업의 비용 효율성을 극대화했습니다.