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비전

M.AX 전문기업 | AI Solution Company

데이터를 만들고, 판단을 더하고, 지속가능하게 만듭니다.

OVERVIEW

Manufacturing Intelligence for Autonomous Factory

자동화는 정해진 동작을 반복합니다. 자율형 공장은 상황을 읽고 판단합니다.

그 차이를 만드는 것이 제조 데이터와 제조 지능입니다.

아이티스코는 2016년부터 현장의 데이터를 만들어 왔고, 이제 그 데이터로 판단하는 공장을 만듭니다.

  • DX

    데이터를 만든다STEP 01

    MES·POP로 생산 실적과 설비 이력을 남깁니다. 판단의 재료가 여기서 만들어집니다.

    • 실시간 설비 텔레메트리 & POP 공정 이력 자동 집계
    • 고품질 시계열 제조 데이터셋 정합성 검증
    • 2016년부터 검증된 현장 연계 데이터 파이프라인
  • AX

    판단을 더한다STEP 02

    공정 조건을 최적화하고, 이상 징후를 미리 잡고, 품질 원인을 되짚습니다.

    • AI 공정 파라미터 자율 최적화 & 폐루프 제어
    • 설비 고장 이상 징후 예지보전 (PdM Inference)
    • 품질 불량 원인 다차원 상관관계 역추적 인텔리전스
  • GX

    지속가능하게 만든다STEP 03

    에너지와 탄소를 생산 데이터와 같은 축에서 관리해 규제 대응을 실무로 바꿉니다.

    • 생산량-에너지 원단위 실시간 동기화 모니터링
    • 탄소 배출량 자동 정량화 및 글로벌 환경 규제 즉시 대응
    • 에너지 피크 컷 자율 제어로 제조 비용 동시 절감

ITSCO ROADMAP

세 단계로 갑니다

정부 인증을 받는 것과, 사업을 이끄는 것과, 제품을 파는 것은 다른 일입니다. 아이티스코는 2027년까지 세 번째 단계에 도달하는 것을 목표로 합니다.

  1. STEP 01현재 역량 확보

    M.AX 전문기업

    제조 AI 전환 역량을 공식적으로 확인받은 단계입니다. 스마트공장 구축 경험과 AI 적용 실적을 근거로 제조AX 사업에 참여할 자격을 갖춠습니다.

    핵심 과업

    요구된 것을 정확히 구축하는 것

  2. STEP 02생태계 리딩

    제조AX 주관기업

    참여기업이 아니라 과제를 설계하고 컨소시엄을 이끄는 단계입니다. 수요기업의 문제를 정의하고, 데이터 구조를 잡고, 참여기관의 역할을 배분합니다.

    핵심 과업

    무엇을 만들어야 하는지 정하는 것

  3. STEP 032027 비전 실현

    Manufacturing AI 제품기업

    프로젝트마다 새로 만드는 것이 아니라, 검증된 제조 AI를 제품으로 공급하는 단계입니다. 한 공정에서 검증된 모델을 유사 공정에 파인튜닝해 확산합니다.

    핵심 도약

    한 번 만든 것을 반복해서 파는 것

TREND

지금 제조 현장에서 벌어지는 일

제조 AI 전환은 개별 기업의 선택에서 산업 전체의 기반으로 옮겨가고 있습니다. 아이티스코가 읽고 있는 네 가지 흐름입니다.

제조 AX 4대 패러다임 전환

"단일 기업 내부 구축 모델에서 산업 생태계 연계형 AI 플랫폼으로 확장"

4대 혁신 스트림라인ITSCO AX Strategy
  1. 01Market Shift

    M.AX 얼라이언스 참여기관이 대폭 확대되면서, 제조 AI가 일부 선도기업의 실험이 아니라 산업 공통의 인프라로 다뤄지고 있습니다.

    아이티스코의 대응

    단일 기업 구축에서 컨소시엄 단위 설계로 조직과 프로세스를 전환합니다.

  2. 02Market Shift

    제조 AI의 적용 범위가 공정 최적화를 넘어 생산계획, 공급망, 안전, 재고까지 기업 활동 전반으로 넓어지고 있습니다.

    아이티스코의 대응

    MES 중심 구축에서 데이터 레이크하우스 기반의 전사 의사결정 지원으로 제품 축을 옮깁니다.

  3. 03Market Shift

    산업단지 AX 분과가 신설되고 제조데이터의 수집·공유·활용 체계 구축이 공식화되면서, 개별 공장이 아니라 단지 단위의 데이터 기반이 논의되고 있습니다.

    아이티스코의 대응

    다수 기업이 함께 쓰는 SaaS형 AX 플랫폼 구조를 준비합니다.

  4. 04Market Shift

    검증된 AI 모델을 유사 제조공정에 파인튜닝해 확산하는 산업 AI 솔루션 방식이 추진되고 있습니다.

    아이티스코의 대응

    매번 새로 만드는 구축형에서 벗어나, 재사용 가능한 제조 AI 제품을 만듭니다.

STRATEGY

다섯 개의 문제, 다섯 개의 제품

제조 AI라는 말은 너무 넓습니다. 아이티스코가 실제로 제품과 조직을 붙여 둔 영역은 다섯 개입니다.

01
단위공정 최적화

제조AX / AI Factory

Manufacturing Intelligence

AI/ML조직/엔진 일체형

현장 문제점

공정 데이터가 쌓이는데 판단에 쓰이지 않는 문제

데이터 사일로 현상 및 휴먼 에러 발생

실시간 판단 지연 및 데이터 유실 위험 누적

아이티스코 솔루션 및 제품

Manufacturing AI

공정 자율 최적화 & 설비 이상 조기 예지

실시간 센싱 수집 알고리즘을 통한 즉각 의사결정 파이프라인

의사결정 파이프라인 무인화실시간 센싱 매핑
01 / 05

RESEARCH & DEVELOP

지금 만들고 있는 것

제조 AI는 세 가지 일을 합니다. 만드는 과정을 최적화하고, 쓰는 자원을 최적화하고, 그 둘을 사람처럼 판단합니다. 아이티스코의 R&D는 이 세 축에 나뉘어 있습니다.

생산, 품질, 설비는 현장에서 분리되지 않습니다. 설비 상태가 품질을 만들고, 품질 불량이 생산계획을 흔들고, 생산 압박이 다시 설비를 망가뜨립니다. 그런데 대부분의 시스템은 이 셋을 따로 봅니다.

세 영역은 공정 조건, 설비 상태, 원재료, 실적 데이터라는 같은 입력을 공유합니다. Vision 검사와 센서 계측은 이 입력을 만드는 수단으로 들어옵니다.

생산·품질·설비 통합 최적화 체계

  • Production
    • 생산계획 최적화
    • 납기 예측
    • 투입 순서 조정
  • Quality
    • 불량 예측
    • 원인 분석
    • 공정 조건 추천
  • Maintenance
    • 이상 탐지
    • 잔여수명 예측
    • 정비 시점 결정

적용 흐름

  1. 예측
  2. 원인 분석
  3. 조건 추천
  4. 자동 최적화

네 단계 중 어디까지 갈지는 공장의 데이터 성숙도가 결정합니다. 아이티스코는 첫 단계부터 함께 시작합니다.

ITSCO TRACK RECORD

계획이 아니라 이력입니다

96건
스마트공장 구축

2016–2024

5건
AI 적용 사업

2021–2024

13건
CBAM 인프라 구축
1건
CBAM 시스템 구축

96건의 스마트공장 구축은 96개 공장의 데이터 구조를 직접 다뤄봤다는 뜻입니다. 업종마다 설비가 다르고, 같은 업종에서도 라인마다 데이터가 다릅니다. 제조 AI에서 모델보다 어려운 것은 데이터를 쓸 수 있는 상태로 만드는 일이고, 아이티스코가 8년 동안 해온 일이 그것입니다.

우리 공장의 데이터로 무엇을 할 수 있는지 확인해 보세요.

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