AI · OPTIMIZATION
공장의 기록 위에서 AI가 먼저 판단합니다
AI는 품질·설비·안전·탄소의 위험을 먼저 예측하고, OPTIMIZATION은 계획과 에너지를 최적의 대안으로 제안합니다. 담당자는 근거를 보고 승인합니다.
ROADMAP
쌓인 기록을 AI의 판단으로
DIGITALIZE와 DATA가 쌓은 기록으로 예측하고 판단해, 사람의 판단을 앞당기는 단계입니다.
PAIN POINT
판단이 늦으면 기록도 소용없습니다
문제가 생기면 근본 원인을 찾기 어렵고, 고숙련 작업자의 경험에 기대는 대응이 반복됩니다.같은 불량이라도 누가 보느냐에 따라 원인과 조치가 달라지고, 그 판단은 기록으로 남지 않습니다.담당자가 바뀌거나 자리를 비우면 같은 판단을 다시 내릴 수 없습니다.
공정·설비·품질 데이터를 함께 학습한 모델이 원인 후보와 위험 조건을 좁혀, 누가 보더라도 같은 근거로 판단하게 합니다.판단의 근거와 조치 결과가 이력으로 쌓여, 숙련자의 경험이 회사의 기준으로 남습니다.
불량은 공정이 끝난 뒤 검사에서, 설비 이상은 멈춘 뒤에야 드러납니다.원인이 된 공정 조건은 이미 지나간 뒤라, 그사이 같은 조건으로 만든 물량이 재작업과 폐기로 이어집니다.정비는 고장이 난 뒤 긴급 대응이나 정해진 주기에 묶여, 실제 설비 상태와 어긋납니다.
공정이 진행되는 동안 이상 징후와 불량 가능성을 예측해, 만들기 전에 조건을 바꾸고 멈추기 전에 점검합니다.진동·온도·전류의 변화로 설비 상태를 읽어, 시간이 아니라 상태에 맞춰 정비 시점을 잡습니다.
생산·품질·설비·에너지가 각자 최선을 고르면 서로 부딪힙니다.생산량을 올린 계획이 설비 부하와 피크 전력을 넘기고, 품질을 위해 늦춘 조건이 납기를 흔듭니다.부서마다 다른 화면과 보고서를 들고 회의에서 조율하는 사이 대응은 늦어집니다.
분야별 AI의 판단을 하나의 제약조건 안에서 함께 검토하고, 담당자가 승인할 수 있는 대응안으로 모아 제시합니다.승인과 조치 결과가 이력으로 남아, 다음 판단의 근거가 됩니다.
LINE-UP
현장 곳곳의 판단을 맡는 아홉 가지 AI 솔루션
품질·설비·검사·안전·문서·탄소를 예측하는 AI와, 계획·에너지를 최적화하는 AI가 각각의 판단을 맡고, AI Agent가 그 판단을 모읍니다.
01 · Quality prediction
품질 예측
공정 데이터의 지능화를 통한 품질 혁신
- 공정 이상 감지
- 품질 영향 변수 분석
- 불량 가능성 예측
02 · Predictive maintenance
설비 예지보전
멈추지 않는 공장, 데이터를 통해 설비의 미래를 예측합니다
- 상태 데이터 수집
- 고장 유형 진단
- 이상 탐지·알람
03 · AI vision
비전 검사
비전 AI 기반의 정밀 검사로 완성하는 무결점 품질 관리
- 외관·결함 검사
- 치수·수량 인식
- 품질 통계 연계
04 · Industrial safety
산업 안전
기술이 만드는 구조적 안전, AI 산업안전의 표준
- 객체·행동 인식
- 복합 위험 감지
- 충돌 위험·현장 대응
05 · LLM assistant
LLM 어시스턴트
사내 데이터와 대화하는 가장 스마트한 업무 비서
- 자연어 데이터 조회
- AI 모델 허브
- 분석 결과 시각화
06 · AI Carbon
AI Carbon
공정 활동자료와 배출계수를 연결해, 제품별 탄소를 계산 근거까지 관리합니다.
- 제품·공정 데이터 연결
- 탄소 산정 지원
- LCA·MRV 근거 관리
07 · Process Optimization
공정최적화
납기·설비 부하·재고를 함께 읽고, 실행 가능한 생산계획을 제시합니다.
- 생산계획·APS
- 병목·지연 파악
- 작업 대안 추천
08 · Energy efficiency
에너지 효율화
데이터 기반의 지능형 제어로 실현하는 에너지 비용 최적화
- 에너지 현황 분석
- 효율 운전 추천
- 수요·피크 예측
09 · AI Agent
Manufacturing AI Agent
생산·품질·설비·에너지의 판단을 모아, 승인할 수 있는 대응안으로 제시합니다.
- 전사적 리스크 파악
- 전문 AI 협업
- 승인·실행 이력
INTEGRATION
DIGITALIZE의 기록 위에서 AI가 판단합니다
새 데이터를 만들기보다, DIGITALIZE·DATA 단계에서 쌓인 기록과 현장 신호를 그대로 읽습니다.
WHY ITSCO
DIGITALIZE 위에 쌓은 AI · OPTIMIZATION 실적,제조AI 구축 프로젝트
누적 구축·기술 실적 · 2026.09 기준
108건스마트공장 구축 위에서
대표 실적
- 01M.AX 전문기업제조 AI 전문기업 확인 (2026)
- 02열처리 투입순서 Tray 배치 시뮬레이션침탄 공정의 품질 편차를 Q-score 로 수치화하고 MES 와 연동한 사례입니다.AI · OPTIMIZATION 구축 사례
- 03공조 에너지를 AI가 스스로 최적화하는 에너지 효율화 구축모델 예측 제어로 공조 에너지를 15~30% 줄이고 탄소 데이터까지 함께 관리한 사례입니다.AI · OPTIMIZATION 구축 사례
PROCESS
질문 하나에서 시작해, 네 단계로 넓힙니다
풀 질문 하나를 정해 검증하고, 추천을 승인하는 흐름이 자리 잡은 뒤 범위를 넓힙니다.
현황 진단
- 풀어야 할 현장 질문 선정
- 데이터 기준·이력 점검
- 목표 지표·검증 기간 설정
모델 개발
- 데이터 정합성 확보
- 예측·추천 모델 학습
- 현재 업무와 기준선 비교
현장 검증
- 시범 라인 적용
- 추천 → 담당자 승인 흐름
- 근거·변경 이력 기록
운영 · 확산
- 성과 측정·모델 재학습
- 대상 공정·업무 확대
- 자동 실행 범위 단계적 확대
FAQ
도입 전에 자주 묻는 질문
AI를 쓰려면 데이터가 얼마나 있어야 하나요?
먼저 같은 LOT·품목·설비가 시스템마다 같게 식별되는지, 설비 신호와 작업 이력의 시간이 맞는지를 확인합니다. MES·FEMS로 쌓인 기록이 있으면 그 위에서 시작하고, 부족하면 DIGITALIZE 단계부터 함께 채웁니다.
아홉 가지 중 무엇부터 시작해야 하나요?
납기 지연, 불량, 설비 이상, 에너지 비용처럼 지금 가장 급한 현장 질문 하나를 고르고, 그 질문에 맞는 솔루션부터 시작합니다. 목표 지표와 검증 기간을 정해 현재 업무와 비교합니다.
AI가 설비를 마음대로 움직이나요?
아니요. 처음에는 AI가 추천하고 담당자가 승인하는 흐름으로 설계합니다. 추천 근거와 변경 이력을 남기고, 예외 상황에는 기존 업무로 돌아갈 수 있게 합니다. 자동 실행 범위는 안전 조건과 운영 검증 수준에 맞춰 넓힙니다.
예측 정확도는 어떻게 확인하나요?
모델의 정확도와 함께, 실제 담당자의 판단과 조치가 나아졌는지를 현재 업무 기준선과 비교해 확인합니다. 운영 중에는 결과를 다시 학습해 모델을 고도화합니다.
AI·OPTIMIZATION 다음에는 무엇을 할 수 있나요?
AI의 판단은 탄소·에너지 감축(GX)으로, 그리고 설비와 로봇의 실제 동작(AUTONOMOUS)으로 이어집니다. 디지털 트윈에서 먼저 검증한 뒤 현장 실행으로 넘깁니다.
START WITH YOUR FACTORY
우리 공장의 과제부터 함께 확인합니다
AX 수준 진단으로 현재 단계를 먼저 확인하고, 도입 상담으로 이어가세요.