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제조 현장의 데이터를 가치로 바꾸는
AI 기반 지능형 제조 DX 솔루션

고객사의 디지털 성숙도를 진단하고, 현장에서 발생하는 방대한 데이터를 수집·분석하여
실질적인 비즈니스 성과를 창출하는 제조 통합 디지털 솔루션입니다.

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홈 » 산업 » 제조 » DX

Product
Description

제조 DX 솔루션은 데이터 수집이 어려웠던 기존 공정을 디지털화하고 클라우드 네이티브 환경과 결합하여, AI·빅데이터 솔루션이 최대의 성능을 발휘할 수 있는 최적의 데이터 파이프라인을 제공합니다. 이를 통해 수동 중심의 제조 현장을 데이터 기반의 자동화 체계로 탈바꿈시킵니다.

📣 현재 이런 문제를 겪고 있다면

  • 설비 데이터 연계의 복잡성  |  
  • 불규칙한 적재 데이터  |  
  • 인프라 설계의 구조적 제약  |  
  • 보안 체계의 한계

Key Advantages

01

하이브리드·멀티 클라우드 유연성

노후화된 온프레미스 환경을 기업 특성에 맞는 최적의 클라우드 환경으로 전환하여, 변화하는 제조 환경에 즉각적으로 대응 가능한 확장성을 제공합니다.

02

End-to-End 데이터 보안 체계

설비 데이터 수집부터 클라우드 저장, AI 활용 단계까지 데이터 암호화 및 엄격한 접근 통제를 적용하여 기업의 핵심 제조 자산을 안전하게 보호합니다.

03

통합 데이터 파이프라인

제조 현장의 실시간 설비 데이터와 기업 정보 시스템(IT)의 데이터를 유기적으로 결합하여, AI 비즈니스를 즉시 가동할 수 있는 표준화된 데이터 환경을 구축합니다.

Features

클라우드 전환 및 IT 인프라 현대화

노후화된 온프레미스 환경을 하이브리드·멀티 클라우드로 전환하여 유연성과 확장성을 확보합니다. 강력한 보안 및 권한 관리를 통해 AI 비즈니스 운영을 위한 안정적인 디지털 기반을 구축합니다.

핵심 기능: 레거시 시스템의 클라우드 이관 및 아키텍처 최적화, 데이터 암호화, 접근 통제 및 통합 보안 관리, 클라우드 네이티브 기반의 IT 인프라 표준화

AI 및 빅데이터 기반 제조 혁신

IoT 센서 데이터의 실시간 수집·분석으로 운영 효율을 극대화합니다. AI 기반의 예측 모델을 통해 기기 오작동을 사전에 방지하고, 품질 및 수요 예측을 최적화하여 비즈니스 성과를 창출합니다.
핵심 기능: 설비 데이터 분석을 통한 고장 사전 예측 및 유지보수, 빅데이터 기반의 공정 변수 분석 및 불량률 최소화, AI 알고리즘을 활용한 수요 예측 및 재고 관리 최적화

제조 공정 자동화 및 IoT 연계

AI와 IoT를 결합한 실시간 모니터링으로 스마트 팩토리를 구현하고 제조 프로세스를 지능화합니다. 가동 상태에 따른 즉각적인 공정 조절과 자동 검수로 생산성을 극대화합니다.
핵심 기능: 설비 가동 상태 및 생산 라인 데이터의 실시간 시각화, AI 비전 기반 불량품 자동 검수 및 공정 자동 제어, 이기종 설비 및 센서 간의 데이터 인터페이스 통합 연동

안전한 개인정보 처리

통화 중 포함된 민감 정보(이름, 연락처 등)를 실시간으로 자동 비식별 처리하여 유출 위험을 원천 차단합니다.
핵심 기능: 민감 정보 자동 비식별 처리, GDPR 수준 정보 보호 체계 구현

Benefits

생산 효율성

실시간 설비 모니터링과 공정 자동화를 통해 불필요한 대기 시간을 줄이고, 생산 속도 및 원자재 사용량을 최적화하여 생산성을 높입니다.

운영 비용 및 불량률 저감

AI 기반의 예측 유지보수로 갑작스러운 설비 가동 중단을 막고, 빅데이터 분석을 통한 품질 최적화로 불량 발생에 따른 손실 비용을 최소화합니다.

안정적인 디지털 전환

현대화된 IT 인프라와 강화된 보안 체계를 바탕으로, 일회성이 아닌 지속 가능한 AI 비즈니스 운영을 위한 지능형 제조 환경을 구축합니다.

Customer Case

중공업 기업 A사

DX기반구축운영효율성개선

Challenges:

  • 계열사별로 분리된 서버 운영으로 인한 관리 효율 및 가시성 저하
  • 미래 제조업 성장을 위한 전사적 Digital Transformation 기틀 부족
  • 비즈니스 민첩성 확보를 위한 IT 인프라 설계 및 보안 고도화 필요

Solution:

계열사별로 분리되어 있던 서버를 클라우드로 통합 관리할 수 있는 환경을 구축하고, 비용 최적화와 함께 Agile한 IT 인프라 설계를 진행하였습니다. 이와 더불어 데이터 권한 관리 및 암호화를 통해 전사적 보안 수준을 강화하였으며, 19개 계열사의 약 200여 개 서비스를 안정적으로 클라우드로 이관하여 비즈니스 민첩성 확보를 위한 기술적 토대를 마련하였습니다.

Results:

  • 19개 계열사 약 200여개 서비스 클라우드 전환 완료
  • 통합 관리 체계 구축을 통한 IT 운영 비용 최적화
  • 보안 및 권한 관리 강화를 통한 안정적인 제조 DX 기반 확보

아모레퍼시픽

글로벌비즈니스확장운영비용절감

Challenges:

  • 기존 데이터 센터 인프라의 확장성 한계 및 운영 리소스 과다
  • 글로벌 시장 대응을 위한 서비스 개발 및 배포 속도 개선 필요
  • 디지털 성장을 가속화할 머신러닝 기반 데이터 분석 환경 부재

Solution:

데이터 센터에서 운용 중인 모든 워크로드를 클라우드로 전환하여 유연하고 안정적인 IT 시스템 운용 체계를 확립하였습니다. 머신러닝 기반의 데이터 분석 서비스를 도입하여 데이터 중심의 의사결정 기반을 마련하고, 클라우드 네이티브 아키텍처 최적화를 통해 글로벌 서비스 개발 및 배포 워크로드 속도를 가속화하도록 지원하였습니다.

Results:

  • IT 운영 비용 39% 감소 및 생산성 100% 향상
  • 글로벌 서비스 개발•배포 워크로드 속도 2배 이상 가속
  • 시스템 성능 10배 향상 및 안정적인 데이터 분석 기반 확보

Use Case

기계/부품 제조

노후 설비의 디지털 전환과 가동률 최적화

데이터 추출이 불가능한 노후 설비에 IoT 게이트웨이를 설치하여 수기 관리의 한계를 극복하고 실시간 클라우드 모니터링 체계를 구축합니다.

이를 통해 전 공정의 가동 상태를 실시간 확인하고 예상치 못한 비계획적 중지 시간을 단축함으로써 생산 운영의 민첩성을 확보하고 가동률을 극대화합니다.

전자/정밀 기기

AI 비전 검사 도입을 통한 품질 지능화 및 불량률 절감

육안 검사에 의존하던 공정에 AI 비전 알고리즘을 도입하여 판정 편차를 줄이고, 품질 저하 변수를 실시간 제어하는 자동 검수 시스템을 구현합니다.

 

이를 통해 검수 정확도를 극대화하여 불량 유출을 원천 차단하며, 일관된 품질 관리로 폐기 비용 절감은 물론 대외적인 품질 신뢰도를 향상시킵니다.

화학/ 에너지

멀티 사이트 데이터 통합과 AI 기반 수요 예측 및 재고 최적화

파편화된 글로벌 공장 데이터를 멀티 클라우드로 통합해 전사 차원의 가시성을 확보하고, 빅데이터 기반의 지능형 생산 계획을 수립합니다.

 

이와 같은 AI 수요 예측을 통해 불필요한 원자재 재고를 줄여 보유 비용을 최적화하며, 급변하는 글로벌 공급망 리스크에도 데이터를 기반으로 유연하게 대응합니다.

FAQ

노후화된 설비(Legacy)에서도 데이터 수집이 가능한가요?
네, 가능합니다. 데이터 추출 기능이 없는 노후 설비라도 IoT 게이트웨이나 별도의 센서를 연동하는 방식을 통해 현장의 아날로그 데이터를 디지털로 전환하여 클라우드 시스템과 연결할 수 있습니다.
기존의 온프레미스 인프라를 기업의 운영 환경에 최적화된 하이브리드 또는 멀티 클라우드로 전환합니다. 이를 통해 제조 환경 변화에 유연하게 대응할 수 있는 확장성을 확보하고, IT 인프라의 현대화를 지원합니다.
데이터 암호화 및 엄격한 접근 통제 시스템을 적용합니다. 안정적인 디지털 혁신을 위해 보안 정책을 강화하고 권한 관리를 철저히하여, 제조 현장의 핵심 자산을 안전하게 보호하며 AI 비즈니스 환경을 제공합니다.
AI 및 IoT 기반의 실시간 설비 모니터링을 통해 설비 가동 상태를 즉시 확인할 수 있습니다. 이를 바탕으로 생산 속도나 원자재 사용량을 실시간으로 조정하거나 불량품을 자동 검수함으로써 공정의 지능화와 생산성 극대화가 가능합니다.
실시간 수집된 데이터를 분석하여 기기 오작동을 사전에 예측하는 예측 유지보수를 구현하며, 빅데이터 기반의 품질 관리와 수요 예측 최적화를 통해 불량률 감소, 운영비 절감, 생산 효율성 향상을 실현할 수 있습니다.
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