현장 데이터와 문서에 연결된 제조 AI 에이전트
생산보고서 작성, 장비 장애 대응, 불량 원인분석처럼 사람이 반복하던 업무를 데이터와 근거 문서에 연결해 지원합니다.
1. Valve 응답값 확인 → 2. Seal 상태 확인 → 3. 직전 PM 작업 이력 비교 순으로 점검을 권장합니다.
데이터와 현장 문서가 흩어져 있어 정보를 모으고 원인과 조치 방법을 찾는 데 시간이 오래 걸립니다.
위험구역 침입이나 화재·연기 징후가 나타나도 누군가 보고 있지 않으면 바로 대응하기 어렵습니다.
과검은 재검사와 폐기 비용을 키우고, 미검은 고객사 클레임으로 돌아옵니다.
센서 데이터는 쌓이고 있지만 일일이 확인하기 어려워, 경보가 울릴 때는 이미 늦은 경우가 많습니다.
전부 도입할 필요는 없습니다. 현재 보유한 데이터와 가장 시급한 문제를 기준으로 검증하고, 효과가 확인된 범위부터 확장합니다.
생산보고서 작성, 장비 장애 대응, 불량 원인분석처럼 사람이 반복하던 업무를 데이터와 근거 문서에 연결해 지원합니다.
위험구역 침입과 화재·연기 징후를 감지하고 담당자에게 알립니다. 발생 시간과 장면은 대응 기록으로 남습니다.
소량의 이미지로 검사 모델을 만들고, 불량 위치와 판정 근거를 현장의 기준에 맞춰 보여줍니다.
수천 개 설비 파라미터의 정상 패턴과 경시 변화를 분석해 이상 징후와 변화가 시작된 센서·스텝을 확인합니다.
모든 수치는 개별 고객 프로젝트에서 측정된 결과이며, 적용 데이터와 현장 조건에 따라 달라질 수 있습니다.
공정 프로세스 자동화와 간소화로 도입 기업의 평균 생산성 향상
검사 성능 개선으로 불량 제품 최소화와 AI 활용 공정 시스템 도입으로 제품 가치 증대
공정 자동화와 엔지니어의 작업 효율 개선으로 현재 운영 비용의 90% 수준으로 절감
모든 수치는 개별 고객 프로젝트에서 측정된 결과이며, 적용 데이터와 현장 조건에 따라 달라질 수 있습니다.













문제와 보유 데이터만 알려주세요. 담당자가 3일 내에 적합한 적용 방식을 안내해드립니다.