01
AI 기회 발굴 · 데이터 진단
AI 적용 가치가 큰 업무를 선별하고, 실제 학습에 사용할 데이터가 있는지 확인합니다.
- 적용 후보 선정 반복 판단·
대기가 많은 업무를 기대 효과와 난이도로 우선순위화 - 데이터 진단 설비·
업무 시스템 데이터의 품질과 라벨로 학습 가능성 판정 - 데이터 수집 산업 통신 규격(OPC-UA·
Modbus· MQTT)으로 설비 연결, 운영 데이터 정리
AX, From Insight to Action.
데이터와 AI를 통해 더 나은 판단과 빠른 실행을 연결하고, 기업과 산업의 운영 방식을 혁신합니다.
PARTNERS & CLIENTS
What We Do
AX · AI Transformation
AI를 적용할 업무를 정하고, AI 판단을 실행으로 잇습니다.
데이터 진단부터 구축·
02
데이터 표준화 · 지식화
설비·
- 공통 데이터 형식 설비별 이름·
코드를 통일하고, 산업 용어· 관계 체계(온톨로지)로 관계 정의 - 문서·
이미지 연결 문서·도면· 이미지를 의미 기반으로 검색하고 데이터 관계까지 확인 - 공통 의미 체계 시계열·
이벤트· 텍스트를 하나로 묶어 모델과 에이전트가 함께 참조
03
AI 모델링 · 학습
과제·
- 과제별 모델 이상탐지·
예지보전· 수요예측은 시계열 모델, 문서 이해는 생성형 AI· 근거 검색(RAG) - 모델 조합 사내 소형 언어모델(sLLM)과 상용 LLM API를 보안 요건에 맞게 조합
- 선정 기준 실험 추적·
교차 검증에 더해 업무별 오탐 비용까지 반영
04
운영 검증 · 사람 확인
운영 검증으로 성과를 확인하고, 사람의 검토·
- 효과 정량화 실제 운영 데이터로 도입 전후를 같은 기준으로 비교(PoC)
- 사람 검토(HITL) AI 판단의 근거를 확인하고 애매한 사례는 다음 학습 데이터에 반영
- 임계값 합의 오탐·
미탐 비용을 담당 부서와 맞춰 알람 기준과 자율화 수준 조정
05
AI 에이전트 · 시스템 연결
AI를 MES·
- 업무 연결 조회·
분석· 보고는 자연어 에이전트, 설비 이상은 탐지 → 제안 → 승인 → 실행 → 확인 - 배포 방식 선택 클라우드·
사내 구축형(온프레미스)· 폐쇄망 중 보안 요건에 맞는 방식으로 구축 - 업무 시스템 연동 생산관리(MES)·
전사자원관리(ERP)와 API로 연결해 업무 흐름 안에서 작동
06
운영 · 지속 학습
AI 모델의 품질 변화를 지속적으로 확인하고, 성능이 낮아지면 재학습과 재배포로 대응합니다.
- 데이터·
성능 변화 감시 입력 데이터와 모델 성능 변화를 확인해 재학습 시점 안내 - 버전·
복구 모델 버전과 배포 이력을 관리하고, 문제가 생기면 검증된 이전 버전으로 복구 - 지속 개선 사용자 피드백과 신규 데이터를 재학습에 반영하고 성능 재검증
Applications
적용 분야
데이터와 AI를 산업과 업무에 연결해 운영 방식의 실질적인 변화를 지원합니다.
Manufacturing
생산·
Enterprise
AI Agent와 데이터 분석을 활용해 반복 업무를 자동화하고업무 지식 활용과 의사결정 지원
Mobility
차량과 교통 데이터를 활용해안전하고 효율적인 이동과 운영 환경 지원
Energy
에너지 데이터를 분석하고 수요와 사용량을 최적화하여효율적인 에너지 운영 환경 구현
Public
공공 데이터와 AI를 활용해민원·
BUILD CASES
대표 프로젝트
데이터를 어떤 판단과 운영 개선으로 연결했는지 대표 프로젝트로 확인할 수 있습니다.
Factory Insight AI
스크류 체결·- ✓LSTM Autoencoder
- ✓LLM Assistant
- ✓LightGBM
AI Smart Optimizer
열처리 설비의 이상 감지와 열질량 추정 — 제조 조건까지 함께 권고- ✓XGBoost
- ✓Transformer
- ✓Edge Gateway
제지 공정 AI-OT 자율운영
제지 공정의 설비·- ✓AI-OT
- ✓Predictive Maintenance
- ✓MLOps