이상이 생겨도,
아무도 제때 알지 못합니다
공장 하나에서 수천 개 센서가 가동됩니다. 일일이 분석할 여유가 없고, 경보가 울릴 때는 이미 설비가 멈춘 뒤입니다.
불량은 이미 빠져나간
뒤에야 발견됩니다
샘플링 검사 만으로는 불량률을 최소화할 수 없습니다. 공정이 끝나고 발견되는 불량은 손실 비용을 극대화합니다.
원인을 찾는 동안,
생산은 멈춥니다
수많은 공정 · 설비 데이터를 빠르게 분석하고 핵심 원인을 추려내야 하지만, 시간과 공수가 많이 듭니다.
해결했어도,
같은 문제가 반복됩니다
숙련된 전문가의 노하우가 자산화되지 않아, 사람마다 트러블슈팅 작업의 편차가 크고 빠른 해결이 어렵습니다.
해석도, 판단도, 결국 사람이 합니다.
이제, 감지부터 대응까지
M.AX Agent가 자동으로 처리합니다.
Overview
가장 시급한 업무를 해결하는 Agent 하나부터 시작하고, 검증된 범위부터 확대할 수 있습니다.
Performance Agent
ERP·MES·SCM에 흩어진 데이터를 연결해,
질문 한 번으로 실적 조회부터 보고서 생성까지 끝냅니다.
< 성과 리포트 샘플 화면 >
※ 실제 구성은 고객사의 데이터와 KPI 기준에 따라 달라질 수 있습니다.
Anomaly Detection Agent
대부분의 공정 AI는 수천 건의 불량 데이터를 요구합니다. AD Agent는 정상 데이터 100개로 시작해, 설비가 멈추기 전에 이상 징후를 포착합니다.
※ RTM 내부 시뮬레이션 및 유사 제조 환경 분석 기준. 실제 결과는 현장 환경에 따라 다를 수 있습니다.
Virtual Metrology Agent
속도·비용·파괴검사의 한계로 전수 검사는 대부분 불가능합니다. VM Agent는 센서·파라미터 데이터로 미검사 제품의 품질을 공정 중에 예측합니다.
Root Cause Analysis Agent
원인 추적은 담당자 경험에 따라 달라지고, 노하우는 사람과 함께 사라집니다. RCA Agent는 QMS·EES·MES 데이터를 교차 분석해 원인 후보를 가능성 순위와 근거와 함께 제시합니다.
Troubleshooting Agent
외부 통신이 막힌 Fab 안에서도 작동하는 온디바이스 AI.
매뉴얼·Trouble DB·작업일지를 통합 검색해, 근거 출처와 함께 단계별 조치 가이드를 제공합니다.
※ RTM 내부 시뮬레이션 및 유사 제조 환경 분석 기준. 실제 결과는 현장 환경에 따라 다를 수 있습니다.
MES·ERP·SCADA를 교체하지 않습니다.
가장 시급한 업무나 특정 공정부터 적용 가능성을 검증한 뒤 필요한 범위로 확대할 수 있습니다.
더 궁금하신 내용은 언제든지 문의해 주세요.
네, 선택적 도입이 기본 원칙입니다.
현장에서 가장 시급한 문제를 해결하는 1개 Agent부터 시작하고, 운영 안정화 이후 필요에 따라 점진적으로 확장할 수 있습니다. 전체 패키지를 한 번에 도입할 의무는 없습니다.
네, 주요 제조 실행 시스템과의 연동을 지원합니다.
표준 API 기반으로 연결하며, 고객 환경에 따라 커스텀 커넥터 구성도 가능합니다. 기존 시스템을 교체하지 않고 위에 레이어로 얹는 방식으로 동작하기 때문에, 현재 투자한 인프라를 그대로 유지할 수 있습니다.
M.AX Agent는 On-premise 및 Private Cloud 구성을 모두 지원합니다.
고객 데이터는 고객 환경 내에서만 처리되며, 외부 서버로 전송되지 않습니다. 민감한 공정 데이터와 생산 정보가 외부로 나가는 일은 없습니다.
기존 인프라 최소 변경을 원칙으로 합니다.
파일럿 기준으로 수 주 내 운영을 시작할 수 있으며, 도입 전 현장 환경 분석부터 초기 설정, 운영 안정화까지 RTM 전담팀이 함께 진행합니다. 대규모 IT 구축 프로젝트 없이 시작 가능합니다.
오탐(False Positive) 최소화는 설계의 핵심 과제 중 하나입니다.
알림 임계값은 현장 상황에 맞게 커스터마이징 가능하며, 현장 피드백을 반영한 지속 학습으로 운영 기간이 길어질수록 정확도가 높아집니다. 불필요한 알림으로 현장이 피로해지지 않도록 설계했습니다.
아닙니다.
현장 담당자가 직접 운영할 수 있도록 UI를 설계했습니다. 초기 온보딩부터 운영 안정화까지 RTM 전담 지원팀이 함께하며, 고객사 내부에 AI 전문 인력이 없어도 운영에 지장이 없습니다.
