01
현황진단
기존 도면과 현장 실측, 실내외 3D 데이터를 통합해 정확한 유지관리 기초 데이터를 확보합니다.
기존 도면과 문서가 실제 현황과 다르거나, 설비 상태와 관리 기준이 한곳에 정리되어 있지 않습니다.
- 기존 도면·문서 검토
- 실내 LiDAR 스캔
- 실외 드론 촬영
- 설비·마감 상태 조사
실제 현황 데이터, 불일치 목록, 주요 관리 요인
확인된 현황을 BAM 모델링과 자산 분류의 기준으로 사용합니다.
현황진단부터 AI 예측관리까지 이어지는 5단계 구축 프로세스
02
BAM 구축
현황진단 데이터를 기반으로 유지관리용 3D Building Asset Model을 구축합니다.
3D 모델이 있어도 유지관리 속성, 문서와 이력이 연결되지 않으면 현장에서 쓰기 어렵습니다.
- 건축·구조 정보 모델링
- 기계·전기·소방·통신 정보 구성
- 외부·대지 정보 정리
- 공간과 설비 관계 설정
통합 3D BAM, 시스템별 보기, 도면·공간·사진·문서 연결
BAM의 객체를 개별 시설자산으로 식별하고 운영 정보를 연결합니다.
03
시설자산화
시설과 공간을 개별 자산으로 등록하고 속성, 이력과 계획 정보를 연결합니다.
설비의 기본 정보와 점검·고장 이력이 파일과 담당자별로 분산되어 교체 판단의 연속성이 끊깁니다.
- 자산 ID와 위치 등록
- 제조사·모델·사양 정리
- 설치일·보증·점검주기 연결
- 설치·점검·고장·보수·교체 이력 연결
시설자산 DB, 자산카드, 생애주기 이력, 교체·예산 계획
정리된 자산을 점검, 작업, 비용과 조직별 운영 흐름에 연결합니다.
04
통합운영
전국의 건물과 운영 정보를 HiON 플랫폼의 단일 정보원으로 통합 관리합니다.
자산, 도면, 점검, 작업, 업체와 비용이 서로 다른 도구에서 관리되어 전체 진행 상황을 보기 어렵습니다.
- 자산·도면·문서 통합
- 점검과 후속 작업 연결
- 업체·비용·이슈 관계 구성
- 조직·사용자 기반 권한과 업무 흐름 설계
역할별 운영 화면, 통합 업무 흐름, 자산 중심 이력 조회
축적된 운영 데이터를 활용해 위험과 관리 시점을 분석합니다.
05
AI 예측관리
운영 데이터와 AI를 활용해 이상징후와 위험을 예측하고 지속적인 유지관리 체계를 구축합니다.
고장 후 대응과 경험 중심 판단만으로는 제한된 예산 안에서 점검·교체 우선순위를 정하기 어렵습니다.
- 자산 속성과 유지관리 이력 분석
- 가용한 BMS·센서·환경 데이터 분석
- 공사 변경과 이슈 이력 검토
- 이상징후와 서비스 수명 위험 평가
위험 신호, 점검·교체 시점 검토 정보, 관리 포인트 추천
담당자의 실행 결과를 다시 데이터에 반영해 다음 분석과 계획을 개선합니다.