Industrial AI
  • 생산/품질/설비/물류 등 제조 전 과정 실시간 모니터링 및
  • KPI 대시보드, 설비데이터, 생산 실적, 품질 검사 자재 투입 등
  • 보이는 공장 구현

구성도

AI_Asset
적용 사례1
• 개별 센서에서 데이터를 수동으로 수집하며 실시간 모니터링이 어려움
• 단순한 생상 및 소리 알람만 제공하며 원격 알람 기능 없음
• 데이터 시각화 기능이 부족하고 UI/UX가 비효율적임
• 특정 브랜드 장비만 연동 가능하여 시스템 확장성이 낮음
• 기본적인 데이터 저장 기능만 제공하며 AI 기반 분석이 불가능함
• 개별 장치별로 수동 점검이 필요하고 원격 유지보수가 불가능함
• 특정 환경에서만 운영 가능하며 글로벌 적용이 어렵고 다국어 지원이 부족함
• 실시간 자동 데이터 수집 및 클라우드 연동으로 데이터 접근성 향상
• 모바일 푸시 알림, 이메일, SMS 등 다양한 방식의 원격 알람 기능 추가
• 직관적인 UI/UX 디자인 적용 및 대시보드 커스터마이징 지원
• 다양한 IoT 디바이스 및 MES,ERP 시스템과의 연동 기능 강화
• AI 및 머신러닝 기반 분석 기능을 추가를 통한 예측 및 이상 감지 기능
• 원격 유지보수 및 자동 진단 기능 도입으로 신속한 문제 해결 가능
• 클라우드 기반 아키텍처 도입으로 글로벌 적용 및 다국어 지원 강화
• 생산품목수 증가
• 시간당 생산량 상승
• 설비가동율 상승
• 공정불량률 감소
• 완제품 불량률 감소
• 검사 불량 및 반품률 감소
• 고객 클레임 건수 감소
• 작업공수 절감
• 제품원가 절감
• 재공재고 및 개조비용 절감
• 재고관리 최소화
• 수주 ~ 출하 리드타임 단축
• 납기 준수일 관리 및 개선
적용 사례1
적용 사례2
적용 사례3