Industrial AI Platform

기존 설비 연결부터
현장 AI 운영까지,
산업 현장에 바로 적용합니다

EdgenomiX는 비전 AI, 엣지 모니터링, IoT 게이트웨이, 클라우드 운영 화면, AI-Native MES와 커스텀 임베디드 개발을 하나의 흐름으로 연결하며, 시계열 이상탐지·예지보전 알고리즘도 표준 체계 문맥에 맞춰 설계합니다.

설비 연결, 이상 징후 확인, 운영 화면 정리까지 한 번에 보려는 팀을 위한 구성입니다.
Platform map

EGNOX를 중심으로 설비, 데이터, 운영을 잇는 구조

시계열·비전·RAG·현장 화면·실행 시스템을 따로 보지 않고, 실제 운영 흐름 중심으로 배치합니다.

Vision / Safety영상 기반 감지와 현장 알림
Edge Monitoring센서 수집과 로컬 판단
IoT Bridge구형 장비 연결과 데이터 송신
Cloud / MES대시보드, 이력, 운영 화면
1
수집센서·PLC·카메라·구형 장비의 데이터를 현장에서 모읍니다.
2
이해시계열 AI, 비전 AI, 검색형 AI로 이상 징후와 원인을 빠르게 파악합니다.
3
운영대시보드, 알림, 유지보수 흐름, 생산 실행 화면으로 대응을 연결합니다.
기존 설비 연결신규 장비뿐 아니라 레거시 환경도 우선 검토
엣지·클라우드 동시 설계네트워크/현장 제약을 고려한 운영 방식
AI 적용 범위 확장시계열, 비전, 검색형 AI를 업무 흐름에 맞게 조합
구축형·컨설팅형 대응PoC, 제품 도입, 커스텀 개발까지 범위 설계 가능
Pain points first

도입 전에 반복되는 문제를 기준으로
구조를 설계합니다

방문자가 첫 화면에서 “무엇을 해결하는 회사인지” 빠르게 이해할 수 있도록, 문제와 적용 장면 중심으로 메시지를 정리했습니다.

데이터는 있는데 연결이 어렵습니다

장비별 통신 방식과 화면이 달라서 데이터를 모으는 것부터 오래 걸리는 경우가 많습니다.

  • 구형 설비와 신규 장비가 혼재
  • 현장마다 다른 프로토콜·배선 환경
  • 수집 후에도 쓰기 어려운 데이터 구조

이상은 보여도 대응이 늦습니다

알람은 오지만 왜 발생했는지, 어디부터 봐야 하는지 파악하는 데 시간이 많이 듭니다.

  • 이벤트보다 원인 파악이 중요
  • 현장 작업자도 이해할 수 있는 설명 필요
  • 이력과 매뉴얼을 함께 보는 흐름 필요

운영 정보가 분절되어 있습니다

설비 상태, 품질, 생산 현황, 유지보수 이력이 따로 놀면 의사결정이 느려집니다.

  • 현장 화면과 본사 화면의 간극
  • 생산·품질·설비 정보가 서로 안 이어짐
  • 보고용 수작업이 반복됨
Product lineup

현장 문제에 맞춰 선택하는 EGNOX 제품군

제품은 많지만, 어떤 문제를 맡는지 먼저 보이도록 단순하게 구성했습니다. 비전, 엣지, IoT, 클라우드, MES, 맞춤형 개발을 하나의 흐름으로 이어서 볼 수 있습니다.

AI Vision

EGNOX Vision

기존 카메라 영상을 활용해 안전·품질·이상 상황을 실시간으로 감지하는 비전 AI.

Vision AILocal Analysis
  • 안전/품질 모니터링
  • 로컬 분석 중심
  • 관제 화면 연동
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Edge Monitoring

EGNOX Edge HMI

현장 HMI에서 센서 수집, 상태 시각화, 이상 징후 탐지를 함께 운영하는 엣지 모니터링 솔루션.

EdgePredictive Monitoring
  • 현장 중심 화면
  • 독립 운영 가능
  • 클라우드 연동 선택
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Cloud Platform

EGNOX Cloud

산업 데이터를 모으고 대시보드, 알림, AI 지원을 한 곳에서 운영하는 클라우드 플랫폼.

SaaSTime-series
  • 데이터 수집
  • 대시보드/알림
  • AI 어시스턴트
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Manufacturing Execution

EGNOX MES

생산 실행, 품질 흐름, 작업 기준 검색을 AI와 함께 운영하는 제조 실행 시스템.

MESAI-assisted
  • 생산/품질 운영
  • 이력·추적성
  • 현장 실행 화면
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Legacy Connectivity

EGNOX IoT

구형 산업 장비와 다양한 현장 설비를 빠르게 연결하는 엣지 게이트웨이.

GatewayIndustrial IoT
  • 레거시 설비 연결
  • 현장 설치성
  • 빠른 수집 시작
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AI Agent Platform

EGNOX AI Agent

사내 문서를 AI가 즉시 검색하는 사내 Agent와 홈페이지 방문자를 24시간 응대하는 AI 챗봇.

RAGLLM Chatbot
  • 사내 지식 검색 AI
  • 홈페이지 AI 챗봇
  • 12종 테마 프리셋
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Custom Build

커스텀 임베디드 개발

회로, PCB, 펌웨어, 엣지 AI 탑재까지 프로젝트 목적에 맞게 설계하는 맞춤 개발.

EmbeddedCustom Development
  • 보드 설계
  • 펌웨어
  • 엣지 AI
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Operating flow

수집 → 이해 → 운영 → 개선,
실제 현장 흐름 중심의 접근

장비 연결에서 끝나지 않고, AI 분석과 운영 화면, 보고와 개선 흐름까지 이어지도록 설계합니다.

1
데이터 수집

센서, PLC, 카메라, 구형 장비 등 현장 입력을 먼저 연결합니다.

2
AI 분석

시계열 분석, 비전 AI, 검색형 AI를 통해 이상 징후와 원인 탐색을 돕습니다.

3
운영 화면 연결

대시보드, 알림, 유지보수, 생산 실행 화면으로 대응을 이어갑니다.

4
성과 정리

운영 지표, 보고 흐름, 정부사업형 KPI 문맥까지 고려한 구조로 정리합니다.

Standards-aligned AI

시계열 이상탐지·예지보전도
표준 체계 문맥으로 설계합니다

센서 데이터 수집, 상태 감지, 건강 평가, 잔여수명 추정, 설명가능성까지를 각각 따로 보지 않고 하나의 운영 흐름으로 연결합니다. 아래 표준은 “인증” 문구가 아니라, 제품과 PoC를 설계할 때 참조하는 기준입니다.

CM&D 구조와 설비 중요도

모니터링 계층과 우선순위를 먼저 정의해 “무엇을 얼마나 자주 볼지”부터 정리합니다.

  • ISO 13374 계열 기반 데이터 처리·통신·표현 구조
  • ISO 17359 문맥의 condition monitoring programme 설계
  • 설비 중요도에 따라 센서·주기·알람 우선순위 조정

이상탐지에서 RUL까지

이상 여부만 알리는 것이 아니라, deterioration 추세와 잔여수명(RUL) 검토까지 이어지는 구조를 고려합니다.

  • ISO 13381-1 기반 prognostics / RUL 문맥 반영
  • 주의·경고·점검 권고 단계 분리
  • 알고리즘 출력과 운영 액션을 분리해 기록

AI 품질과 설명 가능성

모델 성능 수치만이 아니라 데이터 품질, 설명 근거, 견고성 검토까지 함께 남기는 구조를 지향합니다.

  • ISO/IEC 23053 AI/ML 프레임워크
  • ISO/IEC 5259 데이터 품질 평가 체계
  • ISO/IEC TS 6254 · ISO/IEC TR 24029-1 문맥 반영
1
설비 중요도 정의

어떤 설비가 운영 영향이 큰지 분류하고 센서·수집 주기·알림 기준을 정합니다.

2
데이터 품질 점검

누락, 노이즈, 단위 차이, 라벨/이력 품질을 확인한 뒤 모델 적용 범위를 정합니다.

3
이상탐지·상태평가

이상 점수와 상태 변화를 기록하고, 운영자가 이해할 수 있는 설명 형태로 제공합니다.

4
RUL·조치 연결

잔여수명 추정이나 점검 권고를 유지보수 계획과 연결해 과잉 알람을 줄입니다.

※ 사이트의 표준 표기는 설계 기준과 검토 항목을 의미하며, 프로젝트별 인증·적합성 선언 범위는 별도 협의가 필요합니다.

Use cases

바로 이해되는 적용 영역

제품 중심 설명만으로는 부족할 때가 많기 때문에, 실제 적용 장면을 먼저 이해할 수 있는 섹션을 함께 배치했습니다.

안전·비전 모니터링

CCTV/IP 카메라를 활용해 안전 준수, 위험 상황, 공정 이상 장면을 빠르게 파악합니다.

  • 관련 제품: Vision
  • 현장 알림 및 관제 연계
  • 로컬 분석 구조 검토 가능

설비 상태 진단·예지보전

센서 데이터를 기반으로 상태 변화를 보고 이상 징후를 먼저 확인하는 운영 흐름을 만듭니다.

  • 관련 제품: Edge HMI · IoT · Cloud
  • 현장 HMI 또는 클라우드 관제 선택
  • 유지보수 이력과 연결 가능

생산 실행·품질 운영

생산 현황, 품질 이벤트, 작업 기준 검색까지 현장 실행에 필요한 화면을 AI와 함께 정리합니다.

  • 관련 제품: MES · Cloud
  • 대시보드와 보고 흐름 정리
  • 단계적 도입 구조 설계 가능
Smart factory context

스마트공장 구축 문맥에서도 정리하기 쉬운 구조

산출물 정리, KPI 구조화, 도입 전/후 비교가 필요한 프로젝트라면 상담 단계에서 범위와 우선순위를 함께 정리할 수 있습니다.

FAQ

자주 묻는 질문

기존 장비도 연결할 수 있나요?

가능 여부는 장비 통신 방식과 현장 조건을 먼저 확인해야 하지만, 레거시 설비 연결을 우선 검토하는 구조를 기준으로 접근합니다.

클라우드 없이 현장에서만 운영할 수도 있나요?

요구에 따라 엣지/로컬 중심 운영 구조를 먼저 보고, 필요할 때만 클라우드나 중앙 관제를 연결하는 방식을 검토합니다.

정부사업형 구축 문맥에도 맞출 수 있나요?

산출물 정리와 KPI 구조를 고려한 설계 범위를 상담 단계에서 함께 정리할 수 있습니다.

표준을 반영한다고 하면 인증까지 완료된 것인가요?

아닙니다. 사이트에서는 표준을 설계 기준과 검토 항목으로 반영한다는 의미로 사용합니다. 실제 인증·적합성 선언 여부와 문서 수준은 프로젝트 범위에 따라 별도로 정리합니다.

단일 제품만 도입할 수 있나요?

가능합니다. 한 제품으로 시작한 뒤 필요한 범위에 맞춰 다른 제품이나 커스텀 개발을 연결할 수 있습니다.

Next step

프로젝트 문의는 전용 페이지에서 더 자세히 정리하세요

제품 비교, PoC 범위, 표준 적용 범위, 커스텀 개발 가능 여부 등은 전용 문의 페이지에서 더 자세히 정리할 수 있습니다.