서비스 및 솔루션

AI 엔지니어

진단 서비스부터 AI 모델 개발 및 시나리오 설계,
AI 시스템·인프라 구축까지 AX 전환을 위한 단계별 지원

제조 데이터는 지속적으로 증가하고 있지만, 그에 따른 처리 복잡성과 의사결정의 비효율 또한 함께 확대되고 있습니다. 이제는 AI 기반의 운영 최적화와 자동화 체계 구축이 필수적인 시점입니다.

제조 데이터 활용 고도화 필요
- 제조환경 디지털화 확산에 따른 대규모 데이터 축적 및 처리 복잡도 증가
- 노이즈·결측치·비정형 데이터 누적으로 인한 분석 신뢰도 저하
- AI 적용을 위한 데이터 정제·품질 관리 및 활용 체계 고도화 필요
예측 기반 생산 및 품질운영 요구 확대
- 수요 변동성 및 생산 복잡도 증가에 대응하기 위한 예측 중심 생산 운영 필요
- 품질 이상 및 설비 다운타임 최소화를 위한 사전 감지 체계 요구 증가
- AI 분석을 통한 선제적 의사결정 체계 구축 필요
제조 운영 최적화 및 AX 가속화
- 설비, 물류, 에너지 등 제조 전 공정의 통합 제어 및 최적화 필요
- AI 활용을 통한 운영 효율성 및 생산성 향상 요구 증가
- 제조 경쟁력 강화를 위한 AX 전환 필요성 확대

AX 진단 컨설팅부터 AI 인프라, 모델 개발 및 시나리오 설계 구축까지 AX 전환을 위한 단계적 서비스를 제공합니다.

제조 특화 AI 엔지니어가 생산계획/품질/설비/물류를 최적화하고, 지속적인 학습으로 성능을 향상시킵니다.

Nexplant MESplus 기반 AI-Ready Data와 AI 엔지니어를 통해 제조 데이터를 실시간 분석하고, 데이터 기반의 신속한 의사결정과 생산성·비용 효율 개선을 지원합니다.

실시간 진단으로 신속한 문제 해결
MES 기반으로 수집된 공정·설비·품질·물류 데이터를 분석하여 실시간 탐지 및 알림 체계를 제공합니다. 경험과 직관에 의존하던 의사결정 방식을 데이터 중심으로 전환하여 AI가 이력 데이터와 유사 패턴 매칭을 통해 Root cause를 도출하고, 문제 인지/원인 분석/대응까지의 Lead Time을 단축시켜 신속한 의사결정과 문제해결을 지원합니다.
수율 향상 및 생산성 증대
AI가 불량 발생 가능성을 사전 예측하고, 최적 레시피 추천을 통해 수율 및 품질 안정성을 향상시킵니다. 또한, 불량 및 다운타임 등 비효율 요소를 제거하고 예지 정비 체계를 확보함으로써, 구조적으로 생산성을 개선할 수 있습니다.
재학습 및 고도화를 통한 제조 운영 최적화
MES 기반 AI 모델을 통해 제조 데이터를 분석하고 현장 운영 의사결정을 고도화합니다. 이상 감지, 원인 분석, 운영 최적화 및 지속적 모델 개선을 수행하여 변화하는 제조 환경에 유연하게 대응하고 운영 효율을 향상시킵니다.

화학소재 제조 중견기업인 고객사는 수율 변동성 감소와 수율 향상이라는 두 가지 니즈를 갖고 있었습니다. 화학소재 산업에서는 수율이 단 1%p만 향상되어도 연간 약 15억원의 매출상승을 기대할 수 있다는 점에서 수율 향상이 핵심 과제입니다. 이를 위해 미라콤은 데이터셋을 수집하고 AI 학습과 모델링을 통해 생산 데이터 기반 AI Agent를 적용했습니다. AI Agent가 공정 변수 간 상관관계를 분석하고 최적의 레시피를 도출한 결과, 수율 변동성을 줄이고 운영 효율 개선 효과를 가져올 수 있었습니다.