탄소회계
탄소배출량 산정을 위한 배출계수 API 제공, 기업 및 지자체 배출량을 모니터링해주는 탄소회계 SaaS 솔루션
에너지 절감 솔루션
탄소 감축 이행을 위해 에너지를 절감해주는 클라우드 기반 SaaS 솔루션
탄소저감 AI
신재생 에너지 가용성, 에너지 효율화 등 탄소중립에 특화된 AI 기술 개발 및 서비스
Highlights
탄소관리를 위한 배출량 산정부터 감축까지 이어지는 원스탑 솔루션을 제공합니다.
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빠르고 쉬운 연동이 가능한 배출계수 API : 4만 1500여개
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제조업 기반 산업 구조를 지닌 아시아태평양 지역 배출계수 중심 확로 글로벌 경쟁력 강화
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나라별 배출활동을 포괄하는 통합적 분류체계
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신뢰성 높은 배출계수 데이터 활용
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사용자 친화적인 정보 및 데이터 제공 (화폐, 단위, 데이터 출처 등)
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API 통해 실시간 배출량 조회
Features
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탄소회계
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에너지 절감 솔루션
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제조기업 에너지 절감 Needs를 해결하기 위한 Cloud 기반 SaaS 솔루션
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IoT, 디지털 트윈, 에너지 최적화 솔루션을 활용하여 사용자의 일상 업무 중 탄소배출량 및 비용을 절감할 수 있도록 지원
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공장 내 유틸리티 자산 관리 및 데이터 수집 및 분석 자동화
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AI 기반 에너지 소비, 운영, 유지보수 데이터의 통합적 제공으로 에너지 효율화 관리 및 투자 의사결정 지원
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기존 SI 방식 대비 설비 가동 중단 없이 소요비용 30%, 소요기간 20% 수준으로 데이터 수집 및 통합관리 가능
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탄소저감 AI
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탄소저감 AI는 에너지 소비 및 생산 예측, 예지정비 & 고장진단, 신재생에너지 효율 향상 3가지 기능을 수행하는 띵스파이어의 MLOps 기반 AI 서비스입니다.
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기존 MLOps는 운영자와 사용자가 분리되어 있어, 현업의 니즈를 반영하기에 소통의 어려움이 있고, 추가 비용이 든다는 문제가 있었습니다.
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반면, 띵스파이어의 MLOps 시스템은 사용자가 자신의 니즈에 맞추어 운영까지 같이 진행할 수 있도록 다음 4가지 기능을 지원합니다.
로우 코드
(Low Code)
대시보드
(Dashboard)
플로우 차트
챗봇
Use Cases
INTEGRICT CEMS는 HD현대일렉트릭과 함께 개발 중인 Digital Twin 기반 End-to-End 에너지 솔루션입니다. 실질적 에너지 효율화를 위해서 공장 내 유틸리티 자산을 시스템으로 관리하고, 플랫폼 활용 데이터를 자동으로 수집하고 분석하는 자동화 솔루션을 제공합니다. 클라우드 기반으로 에너지 소비, 운영, 유지보수를 통합 관리하고, 이와 관련해 탄소배출량을 산정하며, 에너지 효율화 및 관리·투자 의사결정을 지원하여 탄소배출량을 감축하도록 개발 중입니다. 이는 기존 SI 방식 대비 설비 가동 중단 없이 소요비용 30%, 소요기간 20% 수준만으로 데이터 수집 및 통합관리를 가능하게 합니다.
Virtual Utility Plant(VUP)는 에너지 생산공급설비 가상화 기술을 활용한 산업단지 에너지 통합 관리 네트워크 솔루션 개발 및 실증을 위해 제안된 개념입니다. 산업단지 내 다양한 사업장에서 사용하는 여러 형태(전력, 스팀, 가스, 압축공기, 용수)의 에너지 공유 거래를 통한 에너지 활용도를 극대화하고, 스마트 산업단지와 연계하여 개발된 에너지 네트워크 통합 관리시스템을 적용하는 실증을 수행하였습니다. 본 프로젝트를 통해 스팀에너지 7% 절감, 압축공기 10% 절감, 인프라 설치비용 15% 절감의 목표를 달성했습니다.
본 프로젝트는 광주광역시 탄소중립 목표 달성을 위한 출자, 출연기관의 배출량 산정 관리의 자동화부터 목표관리제 성과관리를 원활하게 진행할 수 있도록 지원합니다. 또한 자발적 감축을 위해 참여 기관들 간 모의배출권거래 시스템 구축을 통해 플랫폼의 실증을 연구하고 있습니다.
에너지자급자족 사업은 반월시화 스마트그린산업단지의 신재생에너지 발전소 및 통합 에너지관리시스템 구축을 통해 탄소중립 및 RE100을 추진하는 것을 목표로 개발 중입니다. 연간 신재생에너지 자급자족 발전량을 23,214MWh 만큼 충족하고, 그린에너지활동으로 연간 2,500MWh 규모의 에너지를 절감하며, 소규모 탄소배출권 거래 지원 서비스를 통해 2,612t의 탄소배출량을 감축하는 것을 목표로 합니다.
Thingspire MLOps 기반 스팀트랩 예지정비 시스템은 스팀시스템 내 응축수 배출 고장을 사전에 감지해 스팀의 품질 유지와 에너지 절감을 가능하게 합니다. 우리는 이 시스템을 금속압연, 반도체, 염색, 식품음료 공정 등 다양한 산업에 적용하여 평균 5% 이상의 에너지 비용 절감 효과를 입증했습니다.
Thingspire MLOps 기반 모터 최적제어 시스템은 AI 기술을 활용하여 모터 부하를 자동으로 조절함으로써 전력 사용량을 최적화하는 기술입니다. 이 시스템은 제조업체에서 널리 사용되는 공기압축기, 냉각기 등의 전력 효율을 개선하여 에너지 비용을 절감합니다. 심층강화학습과 최적화 기술을 활용하여 설비(부하)의 작동 상태를 실시간으로 분석하고, 최적의 운영 조건을 자동으로 설정합니다. 이를 통해 에너지 사용을 줄이면서도 생산성을 유지할 수 있으며, 기업의 지속 가능한 에너지 관리에 기여합니다.
Thingspire MLOps 기반 신재생 에너지 발전 예측 기술은 위치 기반 데이터(위도, 경도, 대기량 등), 기후 데이터(온도, 구름량, 가시거리, 습도, 기압 등), 날씨예보 그리고 발전설비 데이터(인버터 설비 용량, 전력 생산량 등)를 포함한 다양한 데이터를 수집 및 가공하고, 이 데이터를 바탕으로 고등 머신러닝 모델을 통해 발전량을 예측합니다. 예측 모델은 다양한 모델을 지속적인 학습과 검증 과정을 제공하는 병렬적인 환경을 거쳐 최종적으로 선정되며, 발전량 예측 정확도를 일정 수준이상 유지하여 태양광 발전소의 효율적인 운영 및 관리에 기여합니다. 우리는 이 기술을 통해 익일의 시간단위 평균 92%이상의 예측정확도를 보장하여 신재생 에너지 발전소의 경제성과 지속 가능성을 향상시킵니다.
본 사례는 드론의 열화상 촬영 이미지를 사용하여 태양광 패널의 손상 및 오염을 탐지하여 효율적인 유지보수 지원을 통해 발전 효율을 증대한 프로젝트입니다. 사물인식(Object Detection) 기술을 활용하여 태양광 패널의 손상 유형을 식별하고, 패널의 이상 진단을 통한 발전량 증대에 관심이 큰 기업들에게 유용한 솔루션으로 태양광 발전소의 운영 및 관리 효율성을 개선하는 데 기여 할 수 있으며 평균 3.3%의 발전량 증대 효과를 달성할 수 있습니다.
본 사례는 드론을 통해 풍력발전기 블레이드 손상을 진단하여 예지정비를 이행한 프로젝트입니다. 첫째, 풍력발전기의 넛셀 방향과 블레이드의 정확한 회전각도를 탐지하여 드론의 계획 비행 경로 변경을 지원합니다. 둘째, 드론으로 촬영한 영상을 분석하여 마모, 부식, 찍힘, 파손 등의 손상을 정밀하게 탐지합니다. 이를 통해 풍력발전기의 효율적인 유지보수를 지원하고 에너지 손실을 최소화하는 데 기여하고, 안전성과 운영 효율성을 향상시킵니다.
Offerings
배출량 산정부터 감축까지 지원
자발적 탄소 관리로 배출량 및 비용 절감
탄소 관리 업무 생산성 향상
ESG 관련 의사결정 지원
ESG 공시 선제적 대응 및 관리 자동화
저탄소 녹색경제에 부합하는 글로벌 산업 경쟁력 확보