공장에는 이미 다양한 시스템이 구축되어 있습니다. 하지만 문제가 발생했을 때 그 원인을 찾아내는 일은 여전히 사람의 몫입니다.

생산 기록은 한 시스템에, 검사 결과는 다른 시스템에, 현장의 업무 노하우는 종이에 남아 있습니다. 전체를 한눈에 파악하기 어렵습니다.

문제가 발생하면 여러 사람이 각자의 데이터를 찾아 원인을 분석합니다. 원인을 찾을 때쯤이면 이미 다음 생산이 진행되고 있습니다.

20년간 쌓아온 노하우가 한 사람의 경험과 기억에만 의존하고 있습니다. 그 사람이 자리를 비우면 현장의 대응력도 함께 흔들립니다.

AI는 시연에서는 뛰어난 모습을 보여주지만 실제 현장에 적용하고 확장하기는 어렵습니다. AI가 분석할 데이터부터 제대로 정리되어 있지 않기 때문입니다.

설비, 센서, 검사 장비에서 발생하는 모든 데이터를 누락이나 중단 없이 수집합니다. 이 기반이 갖춰지지 않으면 이후의 모든 단계도 제대로 작동할 수 없습니다.

각 설비가 어떤 기능을 수행하고 어느 수준까지 처리할 수 있는지 등록하고, 흩어진 생산 기록, 도면, 작업 표준, 유지보수 이력을 하나의 지식 맵으로 연결합니다.

축적된 데이터에서 패턴을 찾아 정상 상태의 기준과 이상 징후를 판단할 기준을 설정합니다. 품질 예측, 설비 이상 예측, 사양 판단 모델 등을 이 단계에서 구축합니다.

이제 AI가 충분한 근거를 바탕으로 스스로 판단할 수 있습니다. 24시간 현장을 모니터링하고 데이터를 분석하며, 문제가 발생하기 전에 이상 징후를 알려줍니다.

먼저 하나의 생산 라인에서 효과를 검증한 후 다른 라인과 공정으로 확대합니다. 축적된 결과는 이후 판단의 근거가 되어, 사용할수록 더욱 정확해집니다.