AUTONOMOUS

Physics AI

AI가 판단하고, 설비와 로봇이 스스로 실행하는 자율제조

OVERVIEW

분석에서 멈추지 않고, 현장을 움직이는 AI

Physics AI는 AI의 판단을 설비·로봇·물류의 실제 동작으로 연결해, 데이터를 모으는 공장을 스스로 판단하고 실행하는 공장으로 바꿉니다.

예시 라인 · 모의 운전정상 운전
대응 시간—초양품0EA불량0EA
1/3SENSE · 인지CNC-01 정지를 실시간으로 감지

ROADMAP

AI의 판단을 현장의 실행으로

앞 단계의 데이터와 판단이 설비와 로봇의 실제 동작으로 이어지는 단계입니다.

STEP 7 / 7
기반 단계
  1. 01
    CONNECT설비 연결PLC·센서·노후 설비의 신호를 수집페이지 보기 ›
  2. 02
    DIGITALIZE운영 디지털화생산·품질·에너지·업무 기록을 시스템으로페이지 보기 ›
  3. 03
    DATA데이터 표준화AAS로 자산과 데이터를 하나의 규격으로페이지 보기 ›
  4. 04
    AIAI 판단쌓인 데이터로 예측하고 판단페이지 보기 ›
  5. 05
    OPTIMIZATION운영 최적화계획·에너지를 최적의 대안으로페이지 보기 ›
  6. 06
    GX탄소·에너지 전환배출량 산정과 감축페이지 보기 ›
현재 단계
  1. 07
    AUTONOMOUS현장 실행AI의 판단을 설비·로봇 동작으로

ARCHITECTURE

데이터가 판단을 거쳐 행동이 되기까지

현장 데이터 수집부터 설비 실행까지 다섯 단계로 이어집니다. 단계를 선택하면 그 단계에서 쓰이는 데이터와 기술이 열립니다.

01SENSE| 현장을 인지하다

공장의 모든 데이터를 실시간으로 연결합니다.

  • 설비 신호

    4개

    • PLC
    • CNC
    • Robot
    • Sensor

  • 계측 데이터

    6개

    • 전력
    • 가스
    • 유량
    • 온도
    • 압력
    • 진동

  • 생산·품질

    5개

    • 생산실적
    • LOT
    • 작업조건
    • 비전검사
    • 품질검사

  • 설비 상태

    3개

    • 설비상태
    • 알람
    • 고장이력

  • 물류

    3개

    • AGV
    • AMR
    • 물류 데이터

  • 환경·에너지

    3개

    • 환경
    • 에너지
    • 탄소

SOLUTION

자율제조를 이루는여덟 가지 핵심 솔루션

생산·품질·설비·에너지·물류·비전·디지털트윈·AI 에이전트 여덟 축으로 자율제조를 구성합니다.

  • 01

    AI Production Optimization

    생산계획, 공정순서, 설비배치 및 작업조건을 AI가 최적화하여 생산성과 납기준수율을 향상시킵니다.

  • 02

    AI Quality

    공정조건과 품질 데이터를 학습하여 불량 발생 가능성을 사전에 예측하고 최적 조건을 추천합니다.

  • 03

    Predictive Maintenance

    전류·진동·온도·압력 등 설비 데이터를 분석하여 이상징후와 고장 가능성을 조기에 탐지합니다.

  • 04

    AI Energy Optimization

    생산계획과 FEMS 데이터를 결합하여 전력 Peak, 설비별 소비전력 및 제품별 에너지 원단위를 최적화합니다.

  • 05

    Vision AI

    제품 검사, 조립상태 확인, 작업자 안전 및 공정상태를 영상 기반 AI로 인식합니다.

  • 06

    Autonomous Logistics

    MES 생산계획과 연계하여 AMR·AGV의 작업지시와 이동경로를 최적화합니다.

  • 07

    Digital Twin

    실제 공장과 가상공장을 연결하여 생산계획 및 공정조건 변경에 따른 결과를 실행 전에 시뮬레이션합니다.

  • 08

    Manufacturing AI Agent

    생산·품질·설비·에너지 데이터를 자연어로 조회하고 AI가 원인을 분석하여 대응방안을 제시합니다.

ITSCO PHYSICS AI

Physics AI는AI 모델만으로 구현할 수 없습니다

현장의 설비 데이터와 생산 프로세스를 이해하고 AI의 판단을 실제 설비 동작까지 연결할 수 있는 제조 OT·IT 통합 역량이 필요합니다.

OT현장 · 설비 데이터

ITAI · 디지털 시스템

ITSCOPhysics AI

아이티스코는

MES · FEMS · IoT/Edge · 제조AI · AAS · ESG · ECOLINE 기술을 통합하여 기업의 현재 스마트공장 수준에서 출발하는 단계적 Physics AI 전환을 지원합니다.

기존 MES와 설비를 모두 교체하는 방식이 아니라 현재 구축된 시스템을 활용하면서 단계적으로 확장합니다.

  1. 01데이터 연결
  2. 02AI 적용
  3. 03자동화
  4. 04자율화

PROCESS

지금의 공장에서 출발해, 네 단계로 자율 운영까지

공장 전체를 한 번에 자율화하지 않습니다. 데이터를 먼저 연결하고, 검증한 판단만 현장의 실행으로 넓힙니다.

  1. 현황 진단

    • 공정·설비·로봇 운영 현황 조사
    • 데이터 수집 수준·OT 연결성 진단
    • 적용 공정·우선순위 선정

  2. 데이터 기반 구축

    • 센서·PLC·로봇 데이터 연결
    • AI-MES·데이터 플랫폼 통합
    • 디지털 트윈 모델 구성

  3. AI 판단 · 실행 검증

    • 대상 라인 AI 모델 적용
    • 시뮬레이션으로 제어 로직 검증
    • 승인 기반 반자동 실행

  4. 자율 운영 확산

    • 검증 라인 성과 측정
    • 적용 공정·라인 확대
    • 모델 재학습·운영 고도화

START WITH YOUR FACTORY

우리 공장의 과제부터 함께 확인합니다

AX 수준 진단으로 현재 단계를 먼저 확인하고, 도입 상담으로 이어가세요.

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