성공 사례 및 적용 예시
이 페이지에는 검증된 결과가 포함된 공개 사례 1건과 적용 예시 2건을 정리했습니다. 적용 예시는 실제 고객에게 제안된 솔루션 설계를 익명으로 제시한 것으로, 이미 달성된 결과가 아닌 설계 사례입니다. Wertek은 출처가 뒷받침하는 수치만 공개하며, 각 사례의 배경이 되는 고충은 시장의 고충에서 확인할 수 있습니다.
29초 만에 완료된 BMS 가시성 감사 — 몬테레이 클래스 A 기업 빌딩
고객: 멕시코 몬테레이의 프리미엄 클래스 A 기업·주거 복합 빌딩(최종 고객 및 HVAC 통합업체의 승인 하에 일반 명칭으로 공개된 사례). 날짜: 2026년 5월.
과제: 빌딩 운영자로부터 자동화 시스템(BACnet/IP 기반의 Johnson Controls Metasys BMS)이 ??? 신호를 표시하고, 감독 시스템에 "많은 장비가 누락"되어 있다는 보고를 받았습니다. HVAC 통합업체는 수리 견적을 내기 전에 독립적인 진단이 필요했습니다. 실제로 계측된 장비는 몇 대인지? 어떤 지점이 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하는지? 무엇에 즉각적인 주의가 필요한지?
솔루션: Wertek의 건물 가시성 감사를 통한 현장 방문 — 기업 네트워크에 소프트웨어를 설치하거나 BMS에 쓰지 않고, 건물의 BACnet 네트워크에 대한 29초 수동 캡처(읽기 전용 모드).
결과(공개 사례에서 검증됨):
- 단일 Metasys 네트워크 감독기 뒤에서 57개의 물리적 컨트롤러와 1,161개의 지점 발견 — 고객은 "맹목적인" 빌딩을 가지고 있다고 믿었지만, 실제로는 아무도 읽지 않는 729개의 아날로그 지점이 이미 계측되어 있었습니다.
- 데이터 품질 정량화: 평가된 아날로그 지점 중 단 35%만이 당일 지속적인 모니터링에 적합했으며, 198개의 지점은 모든 아날로그 변수가 0인 3개의 VFD를 포함하여 손상되거나 물리적 범위를 벗어난 값을 제공했습니다.
- 실시간 운영 결과: 심각한 과냉각 상태의 두 구역(설정 온도보다 최대 10.4°C 낮으며, 관련 에너지 낭비 포함)과 건물의 자동 결정에 불가능한 데이터(273,708°C의 온도, 음수 습도)를 제공하는 손상된 외부 센서 발견.
- 건물 신뢰성 지수 85/100("운영 가능"), 의심스러운 신호를 가진 36개 자산 목록과 30/60/90일 실행 계획이 포함된 완전한 인벤토리.
모듈: 건물/BMS · 자산 식별 · 상태 모니터링으로의 연속성.
적용 예시 — 멕시코 북부 유제품 공장
이것은 적용 예시입니다. 실제 공장에 제안된 솔루션 설계를 익명으로 제시한 것입니다. 달성된 결과는 제시하지 않습니다.
고객: HTST 파스퇴르라이제이션 라인, 내부 팀이 처리하는 규정 준수, 가동 중인 제어 시스템(PLC)을 갖춘 멕시코 북부의 유제품 공장.
과제: 분산된 가시성 — 프로세스 데이터가 현지 PLC에 존재하지만, 유지보수 또는 경영 보고를 위한 통합된 관찰성이 없습니다. 중요한 파스퇴르라이제이션 펌프는 반응형 유지보수(고장 시에야 발견되는 기계적 씰 고장, 캐비테이션, 베어링)로 운영되었으며, CIP 세정 사이클은 열교환기 상태가 아닌 고정된 일정으로 실행되었고, 편차 문제 해결은 매뉴얼과 암묵적 지식에 의존했습니다.
제안된 솔루션: Wertek을 기존 제어 시스템 위의 인텔리전스 레이어로 활용 — 제어나 규정 준수는 고객이 그대로 유지하면서, PLC를 읽기 전용으로 읽어들이고, 새로운 독점 하드웨어 구매를 강요하지 않고 공장이 이미 설치한 진동 센서를 활용합니다. 포함 내용: 라인의 자산 계층 구조 디지털 등록, 건강 지수가 포함된 펌프 상태 모니터링, 조건 기반 세정으로 전환하기 위한 열교환기 오염 추세, 다국어 맥락 진단을 위한 AI Copilot, 고객의 기업 CMMS(SAP PM 통합)로의 작업 지시서 자동 생성.
설계의 예상 가치: 고장 후 감지에서 중요한 펌프의 수일 또는 수주 전 예측으로의 전환, 모바일 및 웹에서 교대 간 프로세스 가시성, 재구축 없이 단일 라인에서 다중 라인 및 다중 공장으로의 확장성. 단 한 번의 주요 펌프 고장 방지(다운타임 + 제품 손상)만으로도 전체 파일럿 비용을 충당할 수 있습니다.
모듈: 진단 및 모니터링 · CMMS · AI Copilot · 자산 식별.
적용 예시 — 산업용 장비 임대 회사
이것은 적용 예시입니다. 실제 회사와 함께 작업된 솔루션 설계를 익명으로 제시한 것입니다. 달성된 결과는 제시하지 않습니다.
고객: 멕시코 북부의 지게차 및 산업 장비 임대 회사. 여러 브랜드에 걸쳐 약 100대의 장비를 보유하며, 자체 장비 임대와 고객을 위한 유지보수 프로그램의 이중 모델을 운영합니다.
과제: 자산별 수익성 불투명 — 청구는 ERP에 있지만 특정 지게차와 연결되어 있지 않아, 회사는 어떤 장비에서 얼마를 벌거나 잃는지 알 수 없습니다. 장비 상태는 Excel과 종이로 추적되었으며, 각 지게차의 이력은 현장이 바뀔 때 사라졌고, 주요 고객이 요구하는 유지보수 문서 준비에 수 시간이 걸렸으며, 고객 현장에서의 고장은 계약을 위태롭게 했습니다.
제안된 솔루션: 각 지게차에 NFC/QR 디지털 식별 — 장비가 현장이나 고객이 바뀌어도 "자신의 생애를 기억"합니다 — 기술자를 위한 모바일 CMMS: 전후 사진 증거가 포함된 작업 지시서, 체크리스트가 있는 경로 기반 점검, ERP와의 통합을 통해 각 서비스를 수익(임대 또는 고객 서비스) 또는 비용(자체 장비 유지보수)으로 자동 분류. 포털을 통해 최종 고객이 자신의 장비, 상태, 서비스 이력을 볼 수 있습니다. 예측 단계에서는 장비당 건강 지수와 고장 전 경보가 추가됩니다.
설계의 예상 가치: 자산별 손익계산서(장비별 수익성 가시성), 현장 변경 후에도 살아남는 이동 가능한 이력, 수 시간의 문서 작업에서 스캔으로 전환하는 유지보수 감사 — "오늘 고객이 지게차 이력을 요청하면 서류를 모으는 데 수 시간이 걸리지만, Wertek이 있으면 코드를 스캔하면 끝"이라는 고객의 말.
모듈: QR/NFC 자산 식별 · CMMS/FSM · 진단 및 모니터링.
다음 사례가 되고 싶으신가요?
시작점은 귀하의 세그먼트(고객 유형)에 따라 다릅니다: 건물의 경우 비용 없는 초기 가시성 감사; 산업 공장의 경우 무료 요금제에서 중요한 자산을 등록하고 첫 번째 문제 자산을 진단; 서비스 제공업체의 경우 플랫폼에서 다음 방문을 문서화. 요금제 세부 사항은 요금제 및 가격을 참조하세요.