FuelCell Dr.는 연료전지 장애 징후를 조기에 포착하고 더 큰 고장으로 발전하는 것을 예방하여 다운타임 감소 및 가동률 향상을 가져옵니다. 또 실제 사용량이나 운전환경에 기반한 소모품 교체관리, 클라우드를 통한 서비스 커버리지 확대, 본사-현장간 실시간 정보공유 및 현장 업무(On-site) 최소화 같 은 유지보수 효율성 제고를 실현할 수 있습니다. 즉 고객사로 하여금 연료전지 품질, 가동률, 장애대응능력 향상을 통해 사업수행에 소요되는 비용을 절감하고, 사업 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원합니다.
FuelCell Dr.는 연료전지 공정 데이터를 대량으로 학습하여, 운전조건에 따른 각 콤포넌트의 공정 수치를 자동으로 추산하는 예측 기반 소프트센서를 사용합니다. 한국에너지기술연구원이 지난 4년간 50억 원을 넘게 투자하여 개발 한 연료전지 고장진단 관련 특허기술 5건을 이전 받아 요소기술을 확보하였습니다. 또 대량의 데이터 학습을 통해, 사람이 미처 고려하지 못했던 변수들까지 분석에 반영하여 더 심층적 이고 종합적인 진단을 수행합니다.
FuelCell Dr.는 기존 기계식 센서의 피드백 기반 진단체제에 소프트센서의 예측 기반 진단체제를 병합하여 이중 진단체제를 구축, 진단의 정확도와 범위를 크게 고도화하고, 센서 불량 같은 구조적 문제에도 근본적인 예방책을 제공합니다.