KR20240039630A - Method and System for Providing of Financial Service Using Facilities Operating Status - Google Patents

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KR20240039630A KR1020220117668A KR20220117668A KR20240039630A KR 20240039630 A KR20240039630 A KR 20240039630A KR 1020220117668 A KR1020220117668 A KR 1020220117668A KR 20220117668 A KR20220117668 A KR 20220117668A KR 20240039630 A KR20240039630 A KR 20240039630A
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Abstract

본 발명은 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 방법 및 시스템에 관한 것으로, 전자장치가 기업의 현장에 설치된 적어도 하나의 설비에 구비된 적어도 하나의 센서로부터 센싱데이터를 수신하는 단계, 전자장치가 센싱데이터를 기반으로 적어도 하나의 설비에 대한 설비종합효율을 확인하는 단계 및 금융기관서버가 설비종합효율을 기반으로 기업에 금융서비스를 제공하는 단계를 포함하며 다른 실시 예로도 적용이 가능하다.The present invention relates to a method and system for providing financial services using facility operation status, and includes the steps of an electronic device receiving sensing data from at least one sensor provided in at least one facility installed at a company's site, and the electronic device receiving the sensing data. It includes a step of checking the comprehensive equipment efficiency for at least one facility based on and a step of the financial institution server providing financial services to the company based on the comprehensive equipment efficiency, and can be applied to other embodiments.

Description

설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 방법 및 시스템{Method and System for Providing of Financial Service Using Facilities Operating Status}{Method and System for Providing of Financial Service Using Facilities Operating Status}

본 발명은 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method and system for providing financial services using facility operation status.

금융기관, 보증기관, 투자가나 기업에 있어서는 투자처나 거래처의 부도가능성을 확인할 수 있는 신용도 분석이 매우 중요한 관리요소이다. 종래에는 기업의 신용도를 확인하기 위해서 경영, 재무나 주가 등의 경영 재무정보를 기초로 하여 기업의 신용도를 객관적으로 판단하고자 하는 시도가 행해지고, 그 중에는 다변량해석이나 통계적 방법 및 데이터 마이닝 등의 방법을 이용하여 평가 대상이 되는 기업의 심사나 등급을 설정하는 방법을 이용하고 있다. For financial institutions, guarantee institutions, investors and companies, credit rating analysis is a very important management element that can check the possibility of default of an investment or business partner. Conventionally, in order to check a company's credit rating, attempts have been made to objectively judge the company's credit rating based on management and financial information such as management, finance, and stock price. Among these, methods such as multivariate analysis, statistical methods, and data mining have been made. This method is used to screen or set grades for companies subject to evaluation.

일반적으로 기업가치는 주식시장에서 거래되고 있는 주식의 시장가치와 부채를 가산하여 정의되는데, 상장기업이 아닌 경우 주식시장에서 주식이 거래되지 않으므로 주식의 시가총액이 산출되지 않는다. 따라서, 미래 기업가치가 우수한 우량기업, 미래의 기업가치가 열악한 불량기업을 구분하기 위해 기업가치를 산출하기 위한 방법이 필요하다. In general, corporate value is defined by adding the market value of stocks traded on the stock market and liabilities. For non-listed companies, stocks are not traded on the stock market, so the market capitalization of stocks is not calculated. Therefore, a method for calculating corporate value is needed to distinguish between good companies with excellent future corporate value and bad companies with poor future corporate value.

특히, 종래에는 금융회사에서 기업의 경영지원을 위해 전년도의 재무제표나 기업현황을 토대로 기업에 대한 신용평가를 진행하고, 이에 기반하여 대출이율이나 대출금액을 산정한다. 그러나, 상장기업이 아닌 경우 금융회사에서는 해당 기업의 운영상태를 명확하게 알지 못하는 상태에서 금융서비스를 제공하기 때문에 대출 시점에 기업부실 상황이나 경영상황의 악화 등에 따른 금융변제의 위험을 감지하지 못하는 경우가 발생하기도 한다. 또한, 해당 기업의 경우 대출 시점에 업황이 활성화되고, 제조환경도 과거보다 나아진 경우 대출이율이나 대출금액에 많은 손해를 봐야하는 문제점이 발생한다. In particular, conventionally, financial companies conduct a credit evaluation of a company based on the financial statements or company status of the previous year to support the company's management, and calculate the loan interest rate or loan amount based on this. However, in the case of non-listed companies, financial companies provide financial services without clear knowledge of the operating status of the company, and therefore cannot detect the risk of financial repayment due to corporate insolvency or worsening management conditions at the time of loan. may occur. In addition, in the case of the company in question, if the industry is active at the time of the loan and the manufacturing environment is better than in the past, there is a problem of having to suffer a large loss in the loan interest rate or loan amount.

이러한 종래의 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 실시 예들은 제조현장의 IIoT(industrial internet of things)기술을 이용하여 실시간으로 설비의 운용상태를 확인하고, 이를 이용하여 생성된 기업의 신뢰지수로 금융서비스를 제공할 수 있는 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 방법 및 시스템을 제공하는 것이다. Embodiments of the present invention to solve these conventional problems use IIoT (industrial internet of things) technology at manufacturing sites to check the operation status of equipment in real time and provide financial services using the corporate trust index generated using this. It provides a method and system for providing financial services using the operating status of facilities that can provide.

본 발명의 실시 예에 따른 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 방법은, 전자장치가 기업의 현장에 설치된 적어도 하나의 설비에 구비된 적어도 하나의 센서로부터 센싱데이터를 수신하는 단계, 상기 전자장치가 상기 센싱데이터를 기반으로 상기 적어도 하나의 설비에 대한 설비종합효율을 확인하는 단계 및 금융기관서버가 상기 설비종합효율을 기반으로 상기 기업에 금융서비스를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.A method of providing financial services using facility operation status according to an embodiment of the present invention includes the steps of: an electronic device receiving sensing data from at least one sensor provided in at least one facility installed at a company's site; It is characterized in that it includes the step of checking the comprehensive equipment efficiency of the at least one facility based on sensing data and the step of providing financial services to the company based on the comprehensive equipment efficiency by a financial institution server.

또한, 센싱데이터를 수신하는 단계는, 상기 적어도 하나의 설비의 동작에 따른 진동신호 및 전류신호를 포함하는 센싱데이터를 수신하는 단계인 것을 특징으로 한다.In addition, the step of receiving sensing data is characterized in that it is a step of receiving sensing data including a vibration signal and a current signal according to the operation of the at least one equipment.

또한, 전자장치가 상기 센싱데이터를 가공하여 가공데이터를 생성하는 단계 및 상기 가공데이터를 분석하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the electronic device may further include processing the sensing data to generate processed data and analyzing the processed data.

또한, 설비종합효율을 확인하는 단계는, 상기 가공데이터의 분석결과를 기반으로 상기 적어도 하나의 설비에 대한 날짜별 가동상태 및 설비효율을 포함하는 설비 운용상태를 확인하는 단계인 것을 특징으로 한다.In addition, the step of checking the overall facility efficiency is characterized in that it is a step of checking the facility operation status including the operation status and facility efficiency by date for the at least one facility based on the analysis results of the processing data.

또한, 검증서버가 상기 전자장치로부터 수신된 상기 센싱데이터에 대한 검증을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다. In addition, the method further includes the step of the verification server performing verification on the sensing data received from the electronic device.

또한, 전자장치는 상기 설비종합효율을 기반으로 인공지능 모델을 구축하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the electronic device is characterized by further including the step of building an artificial intelligence model based on the overall facility efficiency.

또한, 금융기관서버가 상기 설비종합효율을 기반으로 상기 기업에 제공할 대출금액 및 대출이율을 포함하는 금융서비스의 등급을 설정하는 단계 및 상기 금융기관서버가 상기 설정된 등급을 기반으로 상기 기업에 상기 금융서비스를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, a step of the financial institution server setting a level of financial services including the loan amount and loan interest rate to be provided to the company based on the comprehensive facility efficiency, and the financial institution server providing the level to the company based on the set level. It is characterized by including the step of providing financial services.

또한, 금융기관서버가 상기 검증서버에서 수행된 상기 센싱데이터에 대한 검증결과를 확인하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다. In addition, the method further includes a step of the financial institution server confirming the verification result of the sensing data performed by the verification server.

아울러, 본 발명의 실시 예에 따른 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 시스템은, 기업의 현장에 설치된 적어도 하나의 설비에 구비된 적어도 하나의 센서로부터 수신된 센싱데이터를 기반으로 상기 적어도 하나의 설비에 대한 설비종합효율을 확인하는 전자장치 및 상기 설비종합효율을 기반으로 상기 기업에 금융서비스를 제공하는 금융기관서버를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the financial service provision system using the facility operation status according to an embodiment of the present invention provides information to the at least one facility based on sensing data received from at least one sensor provided in at least one facility installed at the company's site. It is characterized by comprising an electronic device that verifies the overall facility efficiency and a financial institution server that provides financial services to the company based on the overall facility efficiency.

또한, 센싱데이터는, 상기 적어도 하나의 설비의 동작에 따른 진동신호 및 전류신호를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the sensing data is characterized in that it includes a vibration signal and a current signal according to the operation of the at least one equipment.

또한, 전자장치는, 상기 센싱데이터를 가공하여 가공데이터를 생성하고, 상기 가공데이터를 분석하는 것을 특징으로 한다.Additionally, the electronic device is characterized by processing the sensing data to generate processed data and analyzing the processed data.

또한, 전자장치는, 상기 가공데이터의 분석결과를 기반으로 상기 적어도 하나의 설비에 대한 날짜별 가동상태 및 설비효율을 포함하는 설비 운용상태를 확인하는 것을 특징으로 한다.In addition, the electronic device is characterized in that it checks the facility operation status including the operation status and facility efficiency by date for the at least one facility based on the analysis result of the processing data.

또한, 전자장치로부터 수신된 상기 센싱데이터에 대한 검증을 수행하는 검증서버를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, it is characterized by further comprising a verification server that verifies the sensing data received from the electronic device.

또한, 전자장치는, 상기 설비종합효율을 기반으로 인공지능 모델을 구축하는 것을 특징으로 한다.In addition, the electronic device is characterized by building an artificial intelligence model based on the overall facility efficiency.

또한, 금융기관서버는, 상기 설비종합효율을 기반으로 상기 기업에 제공할 대출금액 및 대출이율을 포함하는 금융서비스의 등급을 설정하고, 상기 설정된 등급을 기반으로 상기 기업에 상기 금융서비스를 제공하는 것을 특징으로 한다.In addition, the financial institution server sets a level of financial services including the loan amount and loan interest rate to be provided to the company based on the comprehensive facility efficiency, and provides the financial service to the company based on the set level. It is characterized by

또한, 금융기관서버는, 상기 검증서버에서 수행된 상기 센싱데이터에 대한 검증결과를 확인하는 것을 특징으로 한다. In addition, the financial institution server is characterized in that it checks the verification result of the sensing data performed by the verification server.

상술한 바와 같이 본 발명에 따른 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 방법 및 시스템은, 제조현장의 IIoT(industrial internet of things)기술을 이용하여 실시간으로 설비의 운용상태를 확인하고, 이를 이용하여 생성된 기업의 신뢰지수로 금융서비스를 제공함으로써, 금융회사에서 금융서비스 제공 시에 금융변제의 위험을 확인할 수 있고, 금융서비스를 제공받는 기업에서 대출이율이나 대출금액에 손해를 봐야하는 문제점을 해소할 수 있는 효과가 있다. As described above, the method and system for providing financial services using the facility operation status according to the present invention uses IIoT (industrial internet of things) technology at the manufacturing site to check the operation status of the facility in real time and generate information using this. By providing financial services based on the corporate trust index, financial companies can check the risk of financial repayment when providing financial services, and solve the problem of companies receiving financial services having to incur losses in loan interest rates or loan amounts. There is an effect.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 금융서비스를 제공하기 위해 설비 운용을 확인하는 전자장치의 주요 구성은 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 설비 운용상태를 이용한 금융서비스를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 전자장치에서 설비 운용을 확인하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 센싱데이터를 나타낸 화면예시도이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 센싱데이터가 가공된 가공데이터를 나타낸 화면예시도이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 설비종합효율을 나타낸 화면예시도이다. Figure 1 is a diagram showing a financial service provision system using facility operation status according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a diagram showing the main configuration of an electronic device that verifies facility operation to provide financial services according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a flow chart to explain a method of providing financial services using facility operation status according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is a flowchart illustrating a method for checking facility operation in an electronic device according to an embodiment of the present invention.
Figure 5 is an example screen showing sensing data according to an embodiment of the present invention.
Figure 6 is an example screen showing processed data obtained by processing sensing data according to an embodiment of the present invention.
Figure 7 is an example screen showing the overall facility efficiency according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략할 수 있고, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용할 수 있다.Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings. The detailed description set forth below in conjunction with the accompanying drawings is intended to illustrate exemplary embodiments of the invention and is not intended to represent the only embodiments in which the invention may be practiced. In order to clearly explain the present invention in the drawings, parts unrelated to the description may be omitted, and the same reference numerals may be used for identical or similar components throughout the specification.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 시스템을 나타낸 도면이다. Figure 1 is a diagram showing a financial service provision system using facility operation status according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 시스템(10)은 전자장치(100), 검증서버(200) 및 금융기관서버(300)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 1, the system 10 according to the present invention may include an electronic device 100, a verification server 200, and a financial institution server 300.

전자장치(100)는 기업의 제조현장(이하, 현장이라 함)에 설치된 적어도 하나의 설비의 동작에 대응되는 센싱데이터의 수집 및 이를 기반으로 기업의 신뢰지수를 산출하는 장치일 수 있다. 전자장치(100)는 현장에 설치된 적어도 하나의 설비에 적어도 하나의 센서를 부착하여 설비의 동작에 대응되는 센싱데이터를 수집할 수 있고, IIoT(industrial internet of things)기술이 적용된 적어도 하나의 설비와의 통신을 통해 센싱데이터를 수집할 수 있다. The electronic device 100 may be a device that collects sensing data corresponding to the operation of at least one facility installed at a company's manufacturing site (hereinafter referred to as a site) and calculates the company's trust index based on this. The electronic device 100 can collect sensing data corresponding to the operation of the facility by attaching at least one sensor to at least one facility installed in the field, and connects at least one facility to which IIoT (industrial internet of things) technology is applied. Sensing data can be collected through communication.

또한, 전자장치(100)는 적어도 하나의 설비의 동작에 대응되는 센싱데이터로 가공데이터를 생성하고, 생성된 가공데이터를 분석하여 적어도 하나의 설비의 날짜별 가동상태와 설비효율을 포함하는 설비의 운용상태를 확인할 수 있다. 보다 구체적으로, 전자장치(100)는 적어도 하나의 설비의 날짜별 가동상태와 설비효율을 포함하는 운용상태를 확인할 수 있다. 전자장치(100)는 설비의 운용상태를 기반으로 설비의 실가동효율, 설비 상태(예컨대, 설비의 노후화 정도), 향후 운용가능성(예컨대, 설비의 운용이 가능한 기간), 임계기간 동안의 제품 제조량을 확인할 수 있고, 이를 바탕으로, 생산성 지표, 기업의 신뢰지수 및 금융기관에서 이용가능한 금융신뢰도를 산출할 수 있다.In addition, the electronic device 100 generates processing data using sensing data corresponding to the operation of at least one facility, analyzes the generated processing data, and provides information on the facility including the operation status and facility efficiency by date of at least one facility. You can check the operating status. More specifically, the electronic device 100 can check the operation status of at least one facility by date and the operation status including facility efficiency. Based on the operation status of the facility, the electronic device 100 determines the actual operating efficiency of the facility, the status of the facility (e.g., the degree of aging of the facility), the possibility of future operation (e.g., the period during which the facility can be operated), and the amount of product manufacturing during the critical period. can be confirmed, and based on this, productivity indicators, corporate trust index, and financial reliability available from financial institutions can be calculated.

전자장치(100)는 검증서버(200)로 센싱데이터를 전송하여 센싱데이터에 대한 검증결과를 확인할 수 있고, 센싱데이터의 검증이 완료되면 센싱데이터를 기반으로 확인된 설비별 운용상태, 설비의 실가동효율, 설비 상태, 향후 운용가능성, 제품 제조량, 생산성 지표, 기업의 신뢰지수 및 금융신뢰도에 대한 검증이 완료된 것으로 확인할 수 있다. 전자장치(100)는 기업에서 금융서비스를 제공받을 수 있도록 검증이 완료된 기업의 신뢰지수 및 금융신뢰도를 금융기관서버(300)로 전송할 수 있다. 아울러, 전자장치(100)는 센싱데이터, 가공데이터, 가공데이터의 분석결과 및 설비 운용상태 등을 기반으로 인공지능 모델을 구축할 수 있다. 전자장치(100)에 보다 구체적인 동작은 하기의 도 2를 이용하여 설명하기로 한다. The electronic device 100 can confirm the verification results of the sensing data by transmitting the sensing data to the verification server 200, and when the verification of the sensing data is completed, the operation status of each facility and the actual condition of the facility confirmed based on the sensing data. It can be confirmed that verification of operation efficiency, facility status, future operability, product manufacturing volume, productivity index, corporate trust index, and financial reliability has been completed. The electronic device 100 can transmit the verified trust index and financial reliability of the company to the financial institution server 300 so that the company can provide financial services. In addition, the electronic device 100 can build an artificial intelligence model based on sensing data, processing data, analysis results of the processing data, and facility operation status. A more detailed operation of the electronic device 100 will be described using FIG. 2 below.

검증서버(200)는 센싱데이터의 검증을 수행하는 장치로, 정부에서 인증한 인증기관에서 이용하는 컴퓨터, 서버 등의 장치일 수 있다. 검증서버(200)는 전자장치(100)가 수집한 센싱데이터에 대한 유효성, 무결성 및 대표성 등을 기반으로 센싱데이터의 진위여부를 확인하여 센싱데이터에 대한 검증을 수행한다.The verification server 200 is a device that performs verification of sensing data, and may be a device such as a computer or server used by a government-certified certification agency. The verification server 200 performs verification of the sensing data by checking the authenticity of the sensing data based on the validity, integrity, and representativeness of the sensing data collected by the electronic device 100.

금융기관서버(300)는 금융기관에서 이용하는 컴퓨터, 서버 등의 장치로, 기업의 요청에 따라 해당 기업에 금융서비스를 제공한다. 이때, 금융기관서버(300)는 기업의 요청에 따라 전자장치(100)에서 산출된 생산성 지표, 기업의 신뢰지수 및 금융신뢰도를 기반으로 기업에 제공할 수 있는 대출금액 및 대출이율을 포함하는 금융서비스의 등급을 설정할 수 있다. 금융기관서버(300)는 기업의 금융변제의 위험성을 고려하여 설정된 금융서비스의 등급에 따라 기업에 금융서비스를 제공할 수 있다. The financial institution server 300 is a device such as a computer or server used by a financial institution, and provides financial services to the company at the request of the company. At this time, the financial institution server 300 provides financial information including the loan amount and loan interest rate that can be provided to the company based on the productivity index calculated from the electronic device 100, the company's trust index, and financial reliability at the request of the company. You can set the level of service. The financial institution server 300 can provide financial services to companies according to the level of financial services set in consideration of the risk of financial repayment of the company.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 금융서비스를 제공하기 위해 설비 운용을 확인하는 전자장치의 주요 구성은 나타낸 도면이다. Figure 2 is a diagram showing the main configuration of an electronic device that verifies facility operation to provide financial services according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 전자장치(100)는 통신부(110), 입력부(120), 표시부(130), 메모리(140) 및 제어부(150)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 2, the electronic device 100 according to the present invention may include a communication unit 110, an input unit 120, a display unit 130, a memory 140, and a control unit 150.

통신부(110)는 적어도 하나의 설비에 구비된 센서와의 통신을 통해 센서로부터 센싱데이터를 수신할 수 있다. 또한, 통신부(110)는 검증서버(200) 및 금융기관서버(300)와의 통신을 수행할 수 있다. 이를 위해, 통신부(110)는 BLE(Bluetooth low energy), Bluetooth, 5G(5th generation communication), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), LTE(Long Term Evolution), Wi-Fi(Wireless Fidelity) 등의 무선 통신을 수행할 수 있다.The communication unit 110 may receive sensing data from a sensor through communication with a sensor provided in at least one facility. Additionally, the communication unit 110 may perform communication with the verification server 200 and the financial institution server 300. To this end, the communication unit 110 uses BLE (Bluetooth low energy), Bluetooth, 5G (5 th generation communication), LTE-A (Long Term Evolution-Advanced), LTE (Long Term Evolution), and Wi-Fi (Wireless Fidelity). Wireless communication, etc. can be performed.

입력부(120)는 전자장치(100)를 운영하는 운영자 입력에 대응하여 입력데이터를 발생시킨다. 입력부(120)는 키패드(key pad), 돔 스위치(dome switch), 터치 패널(touch panel), 터치 키(touch key) 및 버튼(button) 중 적어도 하나의 입력수단을 포함할 수 있다.The input unit 120 generates input data in response to input from an operator operating the electronic device 100. The input unit 120 may include at least one input means among a key pad, a dome switch, a touch panel, a touch key, and a button.

표시부(130)는 전자장치(100)의 동작에 따른 출력 데이터를 출력한다. 이를 위해, 표시부(130)는 액정 디스플레이(LCD; liquid crystal display), 발광 다이오드(LED; light emitting diode) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED; organic LED) 디스플레이, 마이크로 전자기계 시스템(MEMS; micro electro mechanical systems) 디스플레이 및 전자 종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 표시부(130)는 입력부(120)와 결합되어 터치 스크린(touch screen)으로 구현될 수 있다.The display unit 130 outputs output data according to the operation of the electronic device 100. To this end, the display unit 130 includes a liquid crystal display (LCD), a light emitting diode (LED) display, an organic light emitting diode (OLED) display, and a micro electro mechanical system (MEMS). systems) displays and electronic paper displays. The display unit 130 may be combined with the input unit 120 and implemented as a touch screen.

메모리(140)는 전자장치(100)의 동작 프로그램들을 저장한다. 메모리(140)는 센싱데이터를 가공하여 가공데이터를 생성하기 위한 알고리즘, 가공데이터를 분석하여 적어도 하나의 설비의 날짜별 가동상태와 설비효율을 포함하는 설비 운용상태를 확인할 수 있는 알고리즘을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(140)는 설비의 운용상태를 기반으로 설비의 실가동효율, 설비 상태, 향후 운용가능성, 임계기간 동안의 제품 제조량을 확인할 수 있는 알고리즘을 저장할 수 있다. 아울러, 메모리(140)는 생산성 지표, 기업의 신뢰지수 및 금융기관에서 이용가능한 금융신뢰도를 산출할 수 있는 알고리즘을 저장할 수 있다. 아울러, 메모리(140)는 센싱데이터, 가공데이터, 가공데이터의 분석결과 및 설비 운용상태 등을 기반으로 구축된 인공지능 모델을 저장할 수 있다. The memory 140 stores operation programs of the electronic device 100. The memory 140 can store an algorithm for generating processing data by processing sensing data and an algorithm for analyzing the processing data to check the operation status of at least one facility by date and facility operation status, including facility efficiency. . In addition, the memory 140 can store an algorithm that can check the actual operating efficiency of the facility, facility status, future operability, and product manufacturing volume during a critical period based on the operating status of the facility. In addition, the memory 140 can store an algorithm that can calculate productivity indicators, corporate trust index, and financial reliability available from financial institutions. In addition, the memory 140 can store an artificial intelligence model built based on sensing data, processing data, analysis results of the processing data, and facility operation status.

제어부(150)는 금융서비스를 이용하고자 하는 기업의 현장에 설치된 적어도 하나의 설비의 동작에 따른 센싱데이터를 수신한다. 보다 구체적으로, 센싱데이터는, 적어도 하나의 설비에는 구비된 적어도 하나의 센서에서 획득되는 데이터로, 적어도 하나의 설비의 동작에 따라 발생되는 진동신호 및 전류신호를 포함하는 센싱데이터를 의미할 수 있다. 또한, 센싱데이터는 일정기간 동안 실시간 또는 주기적으로 획득되어 누적된 데이터일 수 있다. The control unit 150 receives sensing data according to the operation of at least one facility installed at the site of a company wishing to use financial services. More specifically, sensing data is data obtained from at least one sensor provided in at least one facility, and may mean sensing data including vibration signals and current signals generated according to the operation of at least one facility. . Additionally, sensing data may be data acquired in real time or periodically and accumulated over a certain period of time.

제어부(150)는 인공지능 모델의 존재여부를 확인한다. 보다 구체적으로, 인공지능 모델은 설비의 종류별로 정상동작일 때의 센싱데이터, 비정상동작일 때의 센싱데이터 등을 기반으로 설비의 운용상태를 확인할 수 있는 모델일 수 있다. 제어부(150)는 인공지능 모델이 존재하면 센싱데이터를 인공지능 모델에 입력값으로 적용하여 설비의 운용상태를 확인할 수 있다. The control unit 150 checks whether an artificial intelligence model exists. More specifically, the artificial intelligence model may be a model that can check the operating status of the facility based on sensing data during normal operation and sensing data during abnormal operation for each type of facility. If an artificial intelligence model exists, the control unit 150 can check the operating status of the facility by applying sensing data to the artificial intelligence model as an input value.

인공지능 모델이 존재하지 않으면 제어부(150)는 센싱데이터를 가공하여 가공데이터를 생성하고 생성된 가공데이터를 분석한다. 보다 구체적으로, 제어부(150)는 진동신호 및 전류신호를 가공하여 진동 실효값(RMS; root mean square)과 전류 실효값(RMS)을 포함하는 가공데이터로 생성할 수 있다. 제어부(150)는 특정 기간 동안의 가공데이터를 날짜별로 분류될 수 있다. If the artificial intelligence model does not exist, the control unit 150 processes the sensing data to generate processed data and analyzes the generated processed data. More specifically, the control unit 150 may process the vibration signal and the current signal to generate processed data including the root mean square (RMS) of the vibration and the root mean square (RMS) of the current. The control unit 150 may classify processing data for a specific period by date.

제어부(150)는 가공데이터의 분석결과를 기반으로 설비 운용상태를 확인한다. 보다 구체적으로, 제어부(150)는 날짜별로 분류된 가공데이터를 분석하여 설비종합효율을 확인한다. 제어부(150)는 적어도 하나의 설비의 날짜별 가동상태와 설비효율을 포함하는 설비 운용상태를 확인할 수 있다. 제어부(150)는 설비의 날짜별 가동상태와 설비효율을 기반으로 설비의 실가동효율을 산출하고, 이를 기준으로 설비 상태, 향후 운용가능성, 임계기간 동안의 제품 제조량을 확인할 수 있다. 제어부(150)는 이를 바탕으로 생산성 지표, 기업의 신뢰지수 및 금융기관에서 이용가능한 금융신뢰도를 산출할 수 있다. The control unit 150 checks the equipment operation status based on the analysis results of the processing data. More specifically, the control unit 150 analyzes processing data classified by date to check overall facility efficiency. The control unit 150 can check the operation status of at least one facility by date and the facility operation status, including facility efficiency. The control unit 150 calculates the actual operating efficiency of the facility based on the daily operation status and facility efficiency of the facility, and based on this, can check the facility status, future operability, and product manufacturing volume during the critical period. Based on this, the control unit 150 can calculate productivity indicators, corporate trust index, and financial reliability available from financial institutions.

제어부(150)는 센싱데이터를 검증서버(200)로 전송하여 센싱데이터의 유효성, 무결성 및 대표성 등을 기반으로 센싱데이터의 진위여부를 확인하여 센싱데이터에 대한 검증을 수행한다. 이를 위해, 제어부(150)는 센싱데이터를 검증서버(200)로 전송할 수 있다. 제어부(150)는 검증서버(200)로부터 센싱데이터에 대한 검증이 완료되면 센싱데이터를 기반으로 확인된 설비별 운용상태, 설비의 실가동효율, 설비 상태, 향후 운용가능성, 제품 제조량, 생산성 지표, 기업의 신뢰지수 및 금융신뢰도에 대한 검증이 완료된 것으로 확인할 수 있다.The control unit 150 transmits the sensing data to the verification server 200 and verifies the sensing data by checking the authenticity of the sensing data based on the validity, integrity, and representativeness of the sensing data. To this end, the control unit 150 may transmit sensing data to the verification server 200. When the verification of the sensing data from the verification server 200 is completed, the control unit 150 determines the operating status of each facility confirmed based on the sensing data, the actual operating efficiency of the facility, facility status, future operability, product manufacturing volume, productivity index, It can be confirmed that the verification of the company's trust index and financial reliability has been completed.

제어부(150)는 검증서버(200)로부터의 검증이 완료됨을 알리는 검증완료신호를 금융기관서버(300)로 전송한다. 검증완료신호를 수신한 금융기관서버(300)는 검증완료신호에 포함된 기업정보를 기반으로 기업에 제공하기 위한 금융서비스의 등급을 설정하고, 설정된 등급을 기반으로 기업으로 금융서비스를 제공한다. 이때, 금융서비스의 등급은 기업에 제공할 대출금액 및 대출이율을 포함할 수 있다. The control unit 150 transmits a verification completion signal to the financial institution server 300 indicating that verification from the verification server 200 is complete. The financial institution server 300, which has received the verification completion signal, sets the level of financial services to be provided to the company based on the company information included in the verification completion signal, and provides financial services to the company based on the set level. At this time, the level of financial services may include the loan amount and loan interest rate to be provided to the company.

제어부(150)는 센싱데이터, 가공데이터, 가공데이터의 분석결과 및 설비 운용상태 등을 기반으로 인공지능 모델을 구축할 수 있다. 이를 통해, 제어부(150)는 구축된 인공지능 모델에 센싱데이터를 적용하여 기업의 건전성과 미래 성장성을 평가할 수 있고, 이를 이용하여 상장기업이 아니라 하더라도 기업에서 필요한 금융서비스를 지원받을 수 있도록 한다.The control unit 150 can build an artificial intelligence model based on sensing data, processing data, analysis results of the processing data, and facility operation status. Through this, the control unit 150 can apply sensing data to the constructed artificial intelligence model to evaluate the soundness and future growth of the company, and use this to enable companies to receive financial services needed even if they are not listed companies.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 설비 운용상태를 이용한 금융서비스를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. Figure 3 is a flow chart to explain a method of providing financial services using facility operation status according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 301단계에서 전자장치(100)는 센싱데이터를 획득한다. 이때, 센싱데이터는 금융서비스를 이용하고자 하는 기업의 제조현장(이하, 현장이라 함)에 설치된 적어도 하나의 설비에 구비된 적어도 하나의 센서에서 획득된 센싱데이터를 의미할 수 있다. 센싱데이터는 적어도 하나의 설비의 동작에 따라 적어도 하나의 센서에서 감지되는 진동신호 및 전류신호를 포함할 수 있다. 이때, 센싱데이터는 일정기간 동안의 센싱데이터가 실시간 또는 주기적으로 획득되어 누적된 데이터를 의미할 수 있다. Referring to FIG. 3, in step 301, the electronic device 100 acquires sensing data. At this time, the sensing data may refer to sensing data obtained from at least one sensor provided in at least one facility installed at the manufacturing site (hereinafter referred to as the site) of a company that wants to use financial services. Sensing data may include a vibration signal and a current signal detected by at least one sensor according to the operation of at least one equipment. At this time, sensing data may refer to accumulated data acquired by sensing data in real time or periodically over a certain period of time.

303단계에서 전자장치(100)는 센싱데이터를 가공하여 가공데이터를 생성할 수 있다. 보다 구체적으로, 전자장치(100)는 진동신호 및 전류신호를 가공하여 진동 실효값(RMS; root mean square)과 전류 실효값(RMS)을 포함하는 가공데이터를 생성할 수 있다. In step 303, the electronic device 100 may process the sensing data to generate processed data. More specifically, the electronic device 100 may process vibration signals and current signals to generate processed data including root mean square (RMS) and root mean square (RMS) current values.

305단계에서 전자장치(100)는 생성된 가공데이터를 날짜별로 분류하여 날짜별로 가공데이터를 분석한다. 307단계에서 전자장치(100)는 날짜별로 분석된 가공데이터를 기반으로 현장에 설치된 설비별 운용상태를 확인한다. 보다 구체적으로, 전자장치(100)는 적어도 하나의 설비의 날짜별 가동상태와 설비효율을 포함하는 운용상태를 확인할 수 있다. 전자장치(100)는 설비의 운용상태를 기반으로 설비의 실가동효율, 설비 상태(예컨대, 설비의 노후화 정도), 향후 운용가능성(예컨대, 설비의 운용이 가능한 기간), 임계기간 동안의 제품 제조량을 확인할 수 있다. 전자장치(100)는 이를 기반으로 생산성 지표, 기업의 신뢰지수 및 금융기관에서 이용가능한 금융신뢰도를 산출할 수 있다. In step 305, the electronic device 100 classifies the generated processing data by date and analyzes the processing data by date. In step 307, the electronic device 100 checks the operating status of each facility installed in the field based on processing data analyzed by date. More specifically, the electronic device 100 can check the operation status of at least one facility by date and the operation status including facility efficiency. Based on the operation status of the facility, the electronic device 100 determines the actual operating efficiency of the facility, the status of the facility (e.g., the degree of aging of the facility), the possibility of future operation (e.g., the period during which the facility can be operated), and the amount of product manufacturing during the critical period. can confirm. Based on this, the electronic device 100 can calculate productivity indicators, corporate trust indices, and financial reliability available from financial institutions.

309단계에서 전자장치(100)는 센싱데이터를 검증서버(200)로 전송한다. 311단계에서 검증서버(200)는 적어도 하나의 설비에서 획득된 센싱데이터의 유효성, 무결성 및 대표성 등을 기반으로 센싱데이터의 진위여부를 확인하여 센싱데이터에 대한 검증을 수행한다. 313단계에서 검증서버(200)는 검증 수행의 결과를 전자장치(100)로 전송한다. 이를 통해, 전자장치(100)는 센싱데이터를 기반으로 확인된 설비별 운용상태, 설비의 실가동효율, 설비 상태, 향후 운용가능성, 제품 제조량, 생산성 지표, 기업의 신뢰지수 및 금융신뢰도에 대한 검증이 완료된 것으로 확인할 수 있다. In step 309, the electronic device 100 transmits sensing data to the verification server 200. In step 311, the verification server 200 performs verification of the sensing data by checking the authenticity of the sensing data based on the validity, integrity, and representativeness of the sensing data obtained from at least one facility. In step 313, the verification server 200 transmits the results of the verification performance to the electronic device 100. Through this, the electronic device 100 verifies the operation status of each facility, actual operating efficiency of the facility, facility status, future operation possibility, product manufacturing volume, productivity index, corporate trust index, and financial reliability confirmed based on the sensing data. It can be confirmed that this has been completed.

315단계에서 전자장치(100)는 검증서버(200)로부터의 검증이 완료됨을 알리는 검증완료신호를 금융기관서버(300)로 전송한다. 이때, 검증완료신호에는 금융기관서버(300)로부터 금융서비스를 제공받고자 하는 기업에 대한 기업정보가 포함될 수 있다. 아울러, 본 발명의 실시 예에서는 설명의 편의를 위해 전자장치(100)가 금융기관서버(300)로 검증완료신호를 전송하는 것을 예로 설명하고 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 예컨대, 전자장치(100)는 검증서버(200)에서 검증이 완료되면 이를 기업에서 관리하는 장치(미도시)로 전송하고, 이를 수신한 장치가 검증완료신호를 금융기관서버(300)로 전송할 수 있다. In step 315, the electronic device 100 transmits a verification completion signal to the financial institution server 300 indicating that verification from the verification server 200 is complete. At this time, the verification completion signal may include company information about the company that wishes to receive financial services from the financial institution server 300. In addition, in the embodiment of the present invention, for convenience of explanation, it is explained as an example that the electronic device 100 transmits a verification completion signal to the financial institution server 300, but it is not necessarily limited to this. For example, when verification is completed in the verification server 200, the electronic device 100 transmits it to a device (not shown) managed by the company, and the device that receives it can transmit a verification completion signal to the financial institution server 300. there is.

317단계에서 금융기관서버(300)는 검증완료신호에 포함된 기업정보를 확인하고 319단계에서 금융기관서버(300)는 검증서버(200)로 확인된 기업정보에 대한 상세정보를 요청한다. 321단계에서 검증서버(200)는 요청된 상세정보를 확인한다. 이때, 기업정보는 기업이름, 사업자번호 등을 포함할 수 있으며, 상세정보는, 직원 수, 업종, 업태, 센싱데이터의 진위여부, 설비 운용상태, 설비의 실가동효율, 설비 상태, 향후 운용가능성, 임계기간 동안의 제품 제조량, 생산성 지표, 기업의 신뢰지수 및 금융신뢰도 등을 포함할 수 있다. 323단계에서 검증서버(200)는 확인된 상세정보를 금융기관서버(300)로 전송한다. In step 317, the financial institution server 300 confirms the corporate information included in the verification completion signal, and in step 319, the financial institution server 300 requests detailed information about the corporate information confirmed by the verification server 200. In step 321, the verification server 200 confirms the requested detailed information. At this time, corporate information may include company name, business registration number, etc., and detailed information includes number of employees, industry, business type, authenticity of sensing data, facility operation status, actual operation efficiency of facility, facility status, and future operation possibility. , product manufacturing volume during the critical period, productivity indicators, corporate trust index, and financial reliability, etc. may be included. In step 323, the verification server 200 transmits the confirmed detailed information to the financial institution server 300.

325단계에서 금융기관서버(300)는 검증서버(200)로부터 수신된 상세정보를 기반으로 금융서비스를 요청한 기업에 금융서비스를 제공할 수 있다. 이때, 금융기관서버(300)는 검증서버(200)에서 검증이 완료된 센싱데이터를 기반으로 하는 상세정보를 기반으로 금융서비스를 제공함으로써, 기업의 금융변제의 위험성을 고려할 수 있다. 아울러, 금융기관서버(300)는 기업에 제공할 수 있는 대출금액 및 대출이율을 포함하는 금융서비스의 등급을 설정하고, 설정된 등급을 기반으로 기업으로 금융서비스를 제공한다. 이를 통해, 상장기업이 아니라 하더라도 설비의 운용상태를 기반으로 생성된 신뢰지수로 금융서비스를 제공받음으로써, 대출이율이나 대출금액에 손해를 봐야하는 문제점을 해소할 수 있는 효과가 있다.In step 325, the financial institution server 300 can provide financial services to companies that have requested financial services based on detailed information received from the verification server 200. At this time, the financial institution server 300 can consider the risk of a company's financial repayment by providing financial services based on detailed information based on sensing data that has been verified by the verification server 200. In addition, the financial institution server 300 sets the level of financial services including the loan amount and loan interest rate that can be provided to the company, and provides financial services to the company based on the set level. Through this, even if the company is not a listed company, it has the effect of resolving the problem of having to incur a loss in the loan interest rate or loan amount by receiving financial services with a trust index generated based on the operation status of the facility.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 전자장치에서 설비 운용을 확인하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 센싱데이터를 나타낸 화면예시도이다. 도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 센싱데이터가 가공된 가공데이터를 나타낸 화면예시도이다. 도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 설비종합효율을 나타낸 화면예시도이다. Figure 4 is a flowchart illustrating a method for checking facility operation in an electronic device according to an embodiment of the present invention. Figure 5 is an example screen showing sensing data according to an embodiment of the present invention. Figure 6 is an example screen showing processed data obtained by processing sensing data according to an embodiment of the present invention. Figure 7 is an example screen showing the overall facility efficiency according to an embodiment of the present invention.

도 4 내지 도 7을 참조하면, 401단계에서 제어부(150)는 금융서비스를 이용하고자 하는 기업의 현장에 설치된 적어도 하나의 설비의 동작에 따른 센싱데이터를 수신한다. 보다 구체적으로, 센싱데이터는, 적어도 하나의 설비에는 구비된 적어도 하나의 센서에서 획득되는 데이터로, 적어도 하나의 설비의 동작에 따라 발생되는 진동신호 및 전류신호를 포함하는 센싱데이터를 의미할 수 있다. 또한, 센싱데이터는 일정기간 동안 실시간 또는 주기적으로 획득되어 누적된 데이터일 수 있다. 이때, 적어도 하나의 설비의 동작에 따른 센싱데이터는 도 5와 같다. 도 5의 (a)는 설비의 동작에 따라 발생되는 진동신호를 나타낸 센싱데이터이고, 도 5의 (b)는 설비의 동작에 따라 발생되는 전류신호를 나타낸 센싱데이터이다. 이때, 센싱데이터는 설비에 구비된 센서의 종류에 따라 변경 적용될 수 있다. Referring to FIGS. 4 to 7 , in step 401, the control unit 150 receives sensing data according to the operation of at least one facility installed at the site of a company wishing to use financial services. More specifically, sensing data is data obtained from at least one sensor provided in at least one facility, and may mean sensing data including vibration signals and current signals generated according to the operation of at least one facility. . Additionally, sensing data may be data acquired in real time or periodically and accumulated over a certain period of time. At this time, sensing data according to the operation of at least one facility is shown in FIG. 5. Figure 5(a) is sensing data showing a vibration signal generated according to the operation of the equipment, and Figure 5(b) is sensing data showing a current signal generated according to the operation of the equipment. At this time, the sensing data may be changed and applied depending on the type of sensor provided in the facility.

403단계에서 제어부(150)는 인공지능 모델의 존재여부를 확인한다. 보다 구체적으로, 인공지능 모델은 설비의 종류별로 정상동작일 때의 센싱데이터, 비정상동작일 때의 센싱데이터 등을 기반으로 설비의 운용상태를 확인할 수 있는 모델일 수 있다. 403단계의 확인결과, 인공지능 모델이 존재하면 제어부(150)는 417단계를 수행한다. 417단계에서 제어부(150)는 401단계에서 수신된 센싱데이터를 인공지능 모델에 입력값으로 적용하여 409단계를 수행한다. 409단계에서 제어부(150)는 인공지능 모델에 입력값으로 적용한 센싱데이터를 기반으로 센싱데이터와 유사한 레퍼런스 데이터를 확인하고, 확인된 레퍼런스 데이터에 매핑된 가공데이터의 분석결과를 확인할 수 있다. 그리고 제어부(150)는 확인된 분석결과에 매핑된 설비의 운용상태를 확인할 수 있다. In step 403, the control unit 150 checks whether an artificial intelligence model exists. More specifically, the artificial intelligence model may be a model that can check the operating status of the facility based on sensing data during normal operation and sensing data during abnormal operation for each type of facility. As a result of the confirmation in step 403, if an artificial intelligence model exists, the control unit 150 performs step 417. In step 417, the control unit 150 applies the sensing data received in step 401 as an input value to the artificial intelligence model and performs step 409. In step 409, the control unit 150 can check reference data similar to the sensing data based on the sensing data applied as input to the artificial intelligence model and check the analysis results of the processed data mapped to the confirmed reference data. And the control unit 150 can check the operation status of the facility mapped to the confirmed analysis result.

403단계의 확인결과, 인공지능 모델이 존재하지 않으면 제어부(150)는 405단계를 수행한다. 405단계에서 제어부(150)는 센싱데이터를 가공하여 가공데이터로 생성하고 407단계를 수행한다. 407단계에서 제어부(150)는 가공데이터를 분석하고 409단계를 수행한다. As a result of the confirmation in step 403, if the artificial intelligence model does not exist, the control unit 150 performs step 405. In step 405, the control unit 150 processes the sensing data to generate processed data and performs step 407. In step 407, the control unit 150 analyzes the processing data and performs step 409.

보다 구체적으로, 제어부(150)는 도 5와 같은 센싱데이터를 가공하여 도 6과 같은 가공데이터를 생성할 수 있다. 보다 구체적으로, 제어부(150)는 진동신호 및 전류신호를 가공하여 진동 실효값(RMS; root mean square)과 전류 실효값(RMS)을 포함하는 가공데이터로 생성할 수 있다. 아울러, 제어부(150)는 도 6과 같이 2022년 7월 3일부터 7월 24일까지의 기간에 대한 가공데이터를 날짜별로 분류될 수 있다. 이때, 도 6의 (a)는 날짜별 진동 실효값, 도 6의 (b)는 날짜별 전류 실효값에 대한 그래프를 나타낸다. More specifically, the control unit 150 may process sensing data as shown in FIG. 5 to generate processed data as shown in FIG. 6. More specifically, the control unit 150 may process the vibration signal and the current signal to generate processed data including the root mean square (RMS) of the vibration and the root mean square (RMS) of the current. In addition, the control unit 150 may classify processing data for the period from July 3 to July 24, 2022 by date, as shown in FIG. 6. At this time, Figure 6 (a) shows a graph of the effective value of vibration by date, and Figure 6 (b) shows a graph of the effective current value by date.

409단계에서 제어부(150)는 가공데이터의 분석결과를 기반으로 설비 운용상태를 확인한다. 보다 구체적으로, 제어부(150)는 도 6과 같이 날짜별로 분류된 가공데이터를 분석하여 도 7과 같이 설비종합효율을 확인한다. 제어부(150)는 적어도 하나의 설비의 날짜별 가동상태와 설비효율을 포함하는 설비 운용상태를 확인할 수 있다. 제어부(150)는 설비의 날짜별 가동상태와 설비효율을 기반으로 설비의 실가동효율을 산출하고, 이를 기준으로 설비 상태, 향후 운용가능성, 임계기간 동안의 제품 제조량을 확인할 수 있다. 제어부(150)는 확인된 데이터들을 기반으로 생산성 지표, 기업의 신뢰지수 및 금융기관에서 이용가능한 금융신뢰도를 산출할 수 있다. In step 409, the control unit 150 checks the facility operation status based on the analysis results of the processing data. More specifically, the control unit 150 analyzes processing data classified by date as shown in FIG. 6 and confirms the overall facility efficiency as shown in FIG. 7. The control unit 150 can check the operation status of at least one facility by date and the facility operation status, including facility efficiency. The control unit 150 calculates the actual operating efficiency of the facility based on the daily operation status and facility efficiency of the facility, and based on this, can check the facility status, future operability, and product manufacturing volume during the critical period. The control unit 150 can calculate productivity indicators, corporate trust index, and financial reliability available from financial institutions based on the confirmed data.

411단계에서 제어부(150)는 401단계에서 수신된 센싱데이터를 검증서버(200)로 전송하여 센싱데이터의 유효성, 무결성 및 대표성 등을 기반으로 센싱데이터의 진위여부를 확인하여 센싱데이터에 대한 검증을 수행한다. 이를 위해, 제어부(150)는 센싱데이터를 검증서버(200)로 전송할 수 있다. 411단계에서 제어부(150)는 검증서버(200)로부터 센싱데이터에 대한 검증이 완료되면 413단계를 수행한다. 이때, 제어부(150)는 검증서버(200)로부터 센싱데이터에 대한 검증이 완료되면, 센싱데이터를 기반으로 확인된 설비별 운용상태, 설비의 실가동효율, 설비 상태, 향후 운용가능성, 제품 제조량, 생산성 지표, 기업의 신뢰지수 및 금융신뢰도에 대한 검증이 완료된 것으로 확인할 수 있다.In step 411, the control unit 150 transmits the sensing data received in step 401 to the verification server 200 to verify the authenticity of the sensing data based on the validity, integrity, and representativeness of the sensing data. Perform. To this end, the control unit 150 may transmit sensing data to the verification server 200. When verification of the sensing data from the verification server 200 is completed in step 411, the control unit 150 performs step 413. At this time, when the verification of the sensing data from the verification server 200 is completed, the control unit 150 determines the operating status of each facility confirmed based on the sensing data, the actual operating efficiency of the facility, facility status, future operability, product manufacturing volume, It can be confirmed that the verification of productivity indicators, corporate trust index, and financial reliability has been completed.

413단계에서 제어부(150)는 검증서버(200)로부터의 검증이 완료됨을 알리는 검증완료신호를 금융기관서버(300)로 전송한다. 검증완료신호를 수신한 금융기관서버(300)는 검증완료신호에 포함된 기업정보를 기반으로 기업에 제공하기 위한 금융서비스의 등급을 설정하고, 설정된 등급을 기반으로 기업으로 금융서비스를 제공한다. 이때, 금융서비스의 등급은 기업에 제공할 대출금액 및 대출이율을 포함할 수 있다. In step 413, the control unit 150 transmits a verification completion signal to the financial institution server 300 indicating that verification from the verification server 200 is complete. The financial institution server 300, which has received the verification completion signal, sets the level of financial services to be provided to the company based on the company information included in the verification completion signal, and provides financial services to the company based on the set level. At this time, the level of financial services may include the loan amount and loan interest rate to be provided to the company.

이어서, 415단계에서 제어부(150)는 센싱데이터, 가공데이터, 가공데이터의 분석결과 및 설비 운용상태 등을 기반으로 인공지능 모델을 구축할 수 있다. 이를 통해, 제어부(150)는 구축된 인공지능 모델에 센싱데이터를 적용하여 기업의 건전성과 미래 성장성을 평가할 수 있고, 이를 이용하여 상장기업이 아니라 하더라도 기업에서 필요한 금융서비스를 지원받을 수 있도록 한다.Subsequently, in step 415, the control unit 150 may build an artificial intelligence model based on sensing data, processing data, analysis results of the processing data, and facility operation status. Through this, the control unit 150 can apply sensing data to the constructed artificial intelligence model to evaluate the soundness and future growth of the company, and use this to enable companies to receive financial services needed even if they are not listed companies.

본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 발명의 범위는 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The embodiments of the present invention disclosed in this specification and drawings are merely provided as specific examples to easily explain the technical content of the present invention and to facilitate understanding of the present invention, and are not intended to limit the scope of the present invention. Therefore, the scope of the present invention should be construed as including all changes or modified forms derived based on the technical idea of the present invention in addition to the embodiments disclosed herein.

Claims (16)

전자장치가 기업의 현장에 설치된 적어도 하나의 설비에 구비된 적어도 하나의 센서로부터 센싱데이터를 수신하는 단계;
상기 전자장치가 상기 센싱데이터를 기반으로 상기 적어도 하나의 설비에 대한 설비종합효율을 확인하는 단계; 및
금융기관서버가 상기 설비종합효율을 기반으로 상기 기업에 금융서비스를 제공하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 방법. An electronic device receiving sensing data from at least one sensor provided in at least one facility installed at a company's site;
Confirming, by the electronic device, overall facility efficiency for the at least one facility based on the sensing data; and
A financial institution server providing financial services to the company based on the comprehensive facility efficiency;
A method of providing financial services using facility operation status, comprising: 제1항에 있어서,
상기 센싱데이터를 수신하는 단계는,
상기 적어도 하나의 설비의 동작에 따른 진동신호 및 전류신호를 포함하는 센싱데이터를 수신하는 단계인 것을 특징으로 하는 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 방법. According to paragraph 1,
The step of receiving the sensing data is,
A method of providing financial services using equipment operation status, comprising the step of receiving sensing data including a vibration signal and a current signal according to the operation of the at least one equipment. 제2항에 있어서,
상기 전자장치가 상기 센싱데이터를 가공하여 가공데이터를 생성하는 단계; 및
상기 가공데이터를 분석하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 방법. According to paragraph 2,
Processing the sensing data by the electronic device to generate processed data; and
Analyzing the processed data;
A method of providing financial services using facility operation status, further comprising: 제3항에 있어서,
상기 설비종합효율을 확인하는 단계는,
상기 가공데이터의 분석결과를 기반으로 상기 적어도 하나의 설비에 대한 날짜별 가동상태 및 설비효율을 포함하는 설비 운용상태를 확인하는 단계인 것을 특징으로 하는 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 방법. According to paragraph 3,
The step of checking the overall facility efficiency is,
A method of providing financial services using facility operation status, characterized in that it is a step of confirming the facility operation status including the operation status and facility efficiency by date for the at least one facility based on the analysis results of the processed data. 제4항에 있어서,
검증서버가 상기 전자장치로부터 수신된 상기 센싱데이터에 대한 검증을 수행하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 방법. According to paragraph 4,
A verification server performing verification on the sensing data received from the electronic device;
A method of providing financial services using facility operation status, further comprising: 제5항에 있어서,
상기 전자장치는 상기 설비종합효율을 기반으로 인공지능 모델을 구축하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 방법.According to clause 5,
The electronic device constructs an artificial intelligence model based on the overall facility efficiency;
A method of providing financial services using facility operation status, further comprising: 제5항에 있어서,
상기 금융기관서버가 상기 설비종합효율을 기반으로 상기 기업에 제공할 대출금액 및 대출이율을 포함하는 금융서비스의 등급을 설정하는 단계; 및
상기 금융기관서버가 상기 설정된 등급을 기반으로 상기 기업에 상기 금융서비스를 제공하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 방법. According to clause 5,
setting, by the financial institution server, a level of financial service including a loan amount and loan interest rate to be provided to the company based on the comprehensive facility efficiency; and
The financial institution server providing the financial service to the company based on the set level;
A method of providing financial services using facility operation status, comprising: 제7항에 있어서,
상기 금융기관서버가 상기 검증서버에서 수행된 상기 센싱데이터에 대한 검증결과를 확인하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 방법. In clause 7,
A step of the financial institution server confirming a verification result of the sensing data performed by the verification server;
A method of providing financial services using facility operation status, further comprising: 기업의 현장에 설치된 적어도 하나의 설비에 구비된 적어도 하나의 센서로부터 수신된 센싱데이터를 기반으로 상기 적어도 하나의 설비에 대한 설비종합효율을 확인하는 전자장치; 및
상기 설비종합효율을 기반으로 상기 기업에 금융서비스를 제공하는 금융기관서버;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 시스템. An electronic device that checks the overall facility efficiency of at least one facility based on sensing data received from at least one sensor provided in at least one facility installed at the company's site; and
a financial institution server that provides financial services to the company based on the comprehensive facility efficiency;
A financial service provision system using facility operation status, characterized in that it includes. 제9항에 있어서,
상기 센싱데이터는,
상기 적어도 하나의 설비의 동작에 따른 진동신호 및 전류신호를 포함하는 것을 특징으로 하는 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 시스템. According to clause 9,
The sensing data is,
A system for providing financial services using facility operation status, comprising a vibration signal and a current signal according to the operation of the at least one facility. 제10항에 있어서,
상기 전자장치는,
상기 센싱데이터를 가공하여 가공데이터를 생성하고, 상기 가공데이터를 분석하는 것을 특징으로 하는 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 시스템. According to clause 10,
The electronic device is,
A financial service provision system using facility operation status, characterized in that it processes the sensing data to generate processed data, and analyzes the processed data. 제11항에 있어서,
상기 전자장치는,
상기 가공데이터의 분석결과를 기반으로 상기 적어도 하나의 설비에 대한 날짜별 가동상태 및 설비효율을 포함하는 설비 운용상태를 확인하는 것을 특징으로 하는 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 시스템. According to clause 11,
The electronic device is,
A system for providing financial services using facility operation status, characterized in that the facility operation status including the operation status and facility efficiency by date for the at least one facility is confirmed based on the analysis results of the processed data. 제12항에 있어서,
상기 전자장치로부터 수신된 상기 센싱데이터에 대한 검증을 수행하는 검증서버;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 시스템. According to clause 12,
a verification server that verifies the sensing data received from the electronic device;
A financial service provision system using facility operation status, further comprising: 제13항에 있어서,
상기 전자장치는,
상기 설비종합효율을 기반으로 인공지능 모델을 구축하는 것을 특징으로 하는 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 시스템. According to clause 13,
The electronic device is,
A financial service provision system using facility operation status, characterized by building an artificial intelligence model based on the overall facility efficiency. 제13항에 있어서,
상기 금융기관서버는,
상기 설비종합효율을 기반으로 상기 기업에 제공할 대출금액 및 대출이율을 포함하는 금융서비스의 등급을 설정하고, 상기 설정된 등급을 기반으로 상기 기업에 상기 금융서비스를 제공하는 것을 특징으로 하는 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 시스템. According to clause 13,
The financial institution server is,
A facility operation state characterized by setting a level of financial services including a loan amount and loan interest rate to be provided to the company based on the overall facility efficiency, and providing the financial service to the company based on the set level. A financial service provision system using . 제15항에 있어서,
상기 금융기관서버는,
상기 검증서버에서 수행된 상기 센싱데이터에 대한 검증결과를 확인하는 것을 특징으로 하는 설비 운용상태를 이용한 금융서비스 제공 시스템. According to clause 15,
The financial institution server is,
A financial service provision system using facility operation status, characterized in that it confirms the verification result of the sensing data performed by the verification server.
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