임베디드와 AI를
현장 운영 흐름에 맞게 연결합니다
현장 제약과 운영 방식을 먼저 이해하고, 엣지·클라우드·실행 화면까지 이어지는 구조를 표준 체계 문맥과 함께 설계합니다.
핵심 역량
AI, IoT, 임베디드, 운영 화면을 각각 따로 보지 않고 하나의 문제 해결 흐름으로 연결합니다.
산업 데이터에 맞춘 AI 적용
시계열 이상 징후, 비전 AI, 검색형 AI를 각각의 현장 업무에 맞게 연결합니다.
- 시계열·비전·RAG 조합
- 현장 대응 흐름 중심
- 업무 맥락에 맞는 적용
임베디드와 엣지 중심 사고
하드웨어, 펌웨어, 현장 설치 제약을 함께 고려하면서 실제 사용 가능한 구조를 설계합니다.
- 센서·장비 연결
- 엣지/로컬 처리
- 현장 HMI와 운영 화면
클라우드·운영 화면까지 연결
데이터 수집에 그치지 않고 대시보드, 유지보수, 생산 실행까지 이어지는 운영 관점을 지향합니다.
- Cloud
- MES
- 운영 이력
- 보고 흐름
커스텀 개발 대응
표준 제품으로 해결되지 않는 경우에는 보드·펌웨어·엣지 AI 탑재까지 맞춤형으로 접근할 수 있습니다.
- 보드 설계
- 펌웨어 개발
- 엣지 AI 탑재
작게 검증하고,
실제 운영 장면을 먼저 설계합니다
장비 연결과 모델 적용에서 멈추지 않고, 알림, 대시보드, 유지보수, 실행 화면까지 이어지는 구조를 함께 봅니다.
현재 공정, 설비, 운영 화면, 보고 방식을 먼저 이해합니다.
수집 가능한 데이터와 우선순위가 높은 문제를 기준으로 검증 범위를 작게 시작합니다.
알림, 대시보드, 작업 기준, 유지보수 흐름까지 실제 운영 장면을 정리합니다.
필요하면 다른 설비, 다른 라인, MES/ERP 맥락까지 범위를 넓혀갑니다.
표준을 “보여주기용”이 아니라
설계 문서로 연결합니다
표준 명칭과 ISO/IEC 기술문서를 나열하는 데서 끝내지 않고, 요구사항 정의 → 데이터 품질 → 모델 검증 → 운영 알림 기준으로 이어지는 체크리스트와 산출물로 정리합니다.
- ISO 13374 / 17359
- ISO 13381-1
- ISO/IEC 23053
- ISO/IEC 5259
- ISO/IEC TS 6254
- ISO/IEC TR 24029-1
어떤 설비를 먼저 볼지, 어떤 failure mode를 관리할지부터 정합니다.
누락률, 동기화, 단위, 샘플링 주기, 라벨/이력 관리 기준을 명확히 둡니다.
이상 점수, 설명 근거, 오탐/미탐, drift 여부를 운영자가 추적할 수 있게 남깁니다.
경고, 점검 권고, 유지보수 일정, 보고 문서를 같은 흐름에서 보이도록 구성합니다.
이런 환경에 잘 맞습니다
제조 설비 모니터링
설비 상태를 실시간으로 보고, 이상 징후를 더 빠르게 확인하고 싶은 환경
현장 안전·비전
카메라와 현장 화면을 함께 써서 안전과 품질 장면을 자동 감지하고 싶은 환경
맞춤형 장비/보드 개발
상용 제품만으로 해결하기 어려워 하드웨어와 소프트웨어를 함께 설계해야 하는 환경
제품 도입이 먼저인지,
커스텀 개발이 먼저인지부터 함께 정리해 보세요
초기 상담 단계에서는 “무슨 제품을 사야 하나요?”보다 “지금 어떤 문제가 가장 큰가요?”가 더 중요합니다.