요약센서 데이터와 운전 결과 데이터를 실시간으로 수집 분석하여, 머신러닝 또는 강화학습 기반 인공지능을 이용해 전기집진장치의 운전 조건을 자동 결정하고, 복수의 집진장치 데이터를 중앙 서버로 통합해 운전 정책을 지속적으로 학습 및 갱신한다. 복수의 인공지능 모델을 병행 평가(Shadow Test)하고, 운전 성능이나 데이터 양에 따라 자동으로 최적 모델로 전환할 수 있으며, 중앙 서버로부터 맞춤형 강화학습 정책을 현장별로 배포받아 적용한다. 이를 통해 집진 효율 및 에너지 절감 효과를 극대화하고, 운전 안정성과 이상 상황 대응력, 시스템 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
