Real Autonomy. Real Impact.

사용 후 전기차 배터리를 재활용하는 고객은 배터리 분쇄에 앞서 잔여 에너지를 제거하기 위한 방전 공정을 운영하고 있었습니다. 특히 과방전 과정에서는 배터리의 상태가 불안정해지면서 발열이나 화재 등의 위험이 발생할 수 있어, 작업자가 열화상카메라와 방전 데이터를 통해 배터리의 상태를 지속적으로 감시해야 했습니다.

그러나 여러 배터리의 상태를 작업자가 실시간으로 확인하는 데 상당한 인력과 운영 비용이 소요되었으며, 작업자의 판단과 대응에 의존하는 방식으로는 위험 징후를 조기에 발견하고 신속하게 대응하는 데 한계가 있었습니다.

모다플은 배터리 방전설비에서 수집되는 데이터를 통합하고, AI 모델을 통해 정상 방전 패턴과 이상 징후를 분석하여 배터리의 상태와 화재 위험 수준을 평가하도록 하였습니다. 위험 수준이 사전에 설정된 기준을 초과하면 AI 에이전트가 기존 설비의 제어 시스템과 연동하여 방전 중단을 요청하고, 담당자에게 위험 상황을 즉시 알리도록 하였습니다.

또한 이상 징후와 주요 분석 결과를 함께 제공하여 담당자가 위험 원인을 파악하고 후속 조치를 결정할 수 있도록 지원하였습니다. 이러한 자동 대응은 기존 설비의 제어 권한과 안전 기준을 준수하는 범위에서 수행하도록 설계하였습니다.

작업자가 열화상카메라와 방전 상태를 지속적으로 감시하던 기존 방식에서 벗어나, AI가 위험 징후를 실시간으로 분석하고 필요한 안전 조치를 자동으로 실행하여 방전 공정의 안전성과 운영 효율을 높일 수 있게 되었습니다.