기존 예측진단은 작업자가 직접 확인하는 방식이었지만 한수원은 빅데이터와 사물인터넷기술을 활용해 실시간으로 핵심설비를 통합진단하는 시스템을 구축했다.
예측진단은 고장 발생 전에 설비 상태를 비교분석, 평가하는 것이다. 원전은 물론 발전, 석유화학 플랜트 등 설비 고장에 따른 피해가 큰 유틸리티 산업에서 고장률 감소를 위해 활용하는 관리기법이다. 기존 예측진단 기법은 작업자가 진단장비로 설비 운전상태를 직접 확인하는 방식이었다. 일부 설비에서 추출한 데이터로만 유사설비 적정 정비시점과 고장가능성을 판단해야 했기 때문에 정확한 예측에 한계가 있었다. 한수원이 구축한 빅데이터 시스템은 주요 설비 현황 데이터를 온라인을 통해 실시간으로 주고받는다. 주요 설비에 센서를 부착해 데이터를 수집하는 사물인터넷 기술을 활용한다. 24기 발전소별로 분산 운영 중인 감시시스템을 온라인으로 연계하고 터빈, 고정자냉각수펌프 등 원전 핵심설비를 통합 진단한다.