현장 데이터 수집
PLC · SCADA · MES · LIMS를 표준 프로토콜과 CDC로 연결
제조 AX
생산 · 품질 · 설비 데이터를 AI가 활용할 수 있는 기반으로 연결하고 현장 판단과 운영 개선을 실행 가능한 Workflow로 전환합니다.
OVERVIEW
흩어진 제조 데이터를 연결해, 현장의 판단과 대응을 앞당깁니다.
제조 AX는 설비 · 생산 · 품질 시스템의 데이터를 실시간으로 연결하고, 배치 단위 계보와 품질 이슈의 원인을 추적할 수 있는 데이터 기반을 만듭니다. 이후 이상 감지와 품질 예측, 현장 AI Agent로 확장합니다.
설비에서 발생한 이벤트가 품질 결과와 연결되고, 축적된 데이터는 예측과 현장 업무 자동화로 이어집니다.
배치 단위 연결
공정 · 품질 데이터를 LOT 기준으로 연계하고 계보 확보
이상 · 품질 예측
축적 데이터를 기반으로 설비 이상과 품질 이탈 조기 감지
현장 AI 활용
질의응답, 리포트, 승인과 대응 Workflow 자동화
설비에서 품질까지 이어지는 하나의 데이터 흐름이 제조 AX의 기반입니다.
CHALLENGES
데이터는 쌓이지만, 품질 이슈의 원인은 연결되지 않습니다.
설비 · 생산 · 시험 · 품질 데이터가 시스템별로 분리돼 있으면 배치 단위 계보와 품질 이슈의 원인을 연결하기 어렵습니다.
설비와 업무 시스템의 데이터가 분리돼 있습니다.
PLC · SCADA · MES · LIMS와 품질 시스템이 서로 다른 형식과 주기로 데이터를 저장해 전체 공정 흐름을 함께 보기 어렵습니다.
배치 단위 공정과 품질 결과가 연결되지 않습니다.
생산 조건, 설비 이벤트와 시험 결과가 LOT 기준으로 이어지지 않아 품질 이슈의 영향 범위를 추적하기 어렵습니다.
품질 문제의 원인을 찾는 데 많은 시간이 걸립니다.
여러 시스템의 기록과 문서를 수작업으로 취합해야 해 문제 발생 후 원인과 관련 배치를 확인하는 데 수일이 소요됩니다.
이상 징후와 품질 이탈을 사전에 감지하기 어렵습니다.
설비와 품질 데이터가 실시간으로 연결되지 않아 공정 이상과 OOS 위험을 조기에 발견하기 어렵습니다.
현장 대응과 보고가 담당자의 경험에 의존합니다.
원인 확인, 리포트 작성, 승인과 조치가 수작업으로 이어져 대응 속도와 품질을 일관되게 유지하기 어렵습니다.
SOLUTION
현장 데이터를 실시간으로 연결하고, 추적 가능한 품질 운영 구조를 만듭니다.
01
현장 데이터 실시간 수집
PLC · SCADA는 OPC-UA 등 표준 프로토콜로 연결하고 MES · LIMS는 CDC 기반으로 연동해 운영 시스템의 부하를 최소화합니다.
02
LOT · Batch 단위 데이터 연결
설비 이벤트, 생산 조건과 시험 · 품질 결과를 배치 단위로 연결해 공정에서 품질까지 이어지는 계보를 확보합니다.
03
Batch Trace 기반 품질 추적
품질 이슈가 발생하면 관련 공정, 설비, 원료와 시험 결과를 역추적해 원인과 영향 범위를 빠르게 확인합니다.
04
이상 감지 · 품질 예측
축적된 제조 데이터를 기반으로 설비 이상과 품질 이탈 징후를 조기에 감지하고 대응 시점을 앞당깁니다.
05
현장 AI Agent
SAMANDA가 현장 질문에 답하고 원인 분석과 대응 리포트 작성을 지원해 담당자의 판단 시간을 줄입니다.
06
승인 · 대응 Workflow 자동화
이상 알림, 담당자 검토, 승인, 조치와 결과 기록을 하나의 Workflow로 연결해 대응 절차를 표준화합니다.
ARCHITECTURE
설비에서 품질까지, 제조 데이터와 AI를 하나의 흐름으로 연결합니다.
AkashiQ이 제조 데이터를 통합 · 정제하고, Batch Trace와 KosmosAI 분석, SAMANDA 현장 Agent가 품질 대응 흐름을 완성합니다.
Manufacturing AX Reference Flow
공장 내부 온프레미스 환경에서 설비 · 생산 · 시험 데이터를 수집하고, 배치 추적과 품질 예측, 현장 업무 자동화까지 연결합니다.
설비 · PLC / SCADA
OPC-UA 기반 실시간 스트리밍
MES
CDC 기반 운영 시스템 무부하 연동
LIMS · 품질 시스템
시험 결과 · 품질 데이터 지속 적재
MANUFACTURING DATA FOUNDATION
AkashiQ
설비 · MES · LIMS 데이터를 실시간으로 수집하고 통합 저장 · 정제합니다. 배치(LOT) 단위로 공정과 품질 데이터를 연결해 데이터 계보와 거버넌스를 내장합니다.
Real-time IngestionCDC IntegrationBatch / LOT TraceData QualityLineageGovernance
Batch Trace
배치 계보와 품질 이슈 원인을 수일에서 수분 단위로 추적
KosmosAI
품질 예측 · 이상 감지 모델 학습 · 서빙과 AAS 자산 관리
SAMANDA
현장 질의응답, 원인 리포트 작성과 대응 Workflow 자동화
ORKESTRIX · 공장 내부 Kubernetes · GPU · AI Runtime · Model Serving 온프레미스 실행 기반
AkashiQ
설비 · MES · LIMS 데이터 수집, 통합, 품질, 계보
KosmosAI
품질 예측 · 이상 감지 모델과 AAS 자산 관리
SAMANDA
현장 질의응답, 리포트 자동화, 운영 지원
ORKESTRIX
공장 내부 온프레미스 AI 실행 환경
BUSINESS VALUE
문제 발생 후 찾는 방식에서, 미리 감지하고 즉시 대응하는 방식으로 전환합니다.
01
배치 추적 시간 수일 → 수분
공정 · 설비 · 시험 · 품질 데이터를 LOT 기준으로 연결해 품질 이슈의 원인과 영향을 빠르게 확인합니다.
02
품질 이탈을 사전에 감지
축적된 데이터를 기반으로 이상 징후와 OOS 위험을 조기에 경보해 대응 시간을 확보합니다.
03
감사 · 규제 대응을 데이터로 증명
데이터 계보, 변경 이력과 품질 근거를 체계적으로 관리해 GMP 등 규제 환경의 추적성과 증빙력을 높입니다.
APPLICATIONS
공정과 품질 이력의 연결이 중요한 제조 현장에 적용합니다.
설비 · 생산 · 시험 · 품질 데이터를 연결해 이력을 추적하고 이상과 품질 영향을 빠르게 분석합니다.
제약 · 바이오 제조
설비 · 생산 · 시험 · 품질 데이터를 배치 단위로 연결해 생산 이력과 품질 이슈를 추적합니다.
- LIMS · MES · 설비 · 문서 데이터 통합
- 배치별 공정 · 시험 · 품질 계보 추적
- 품질 이탈 위험 감지 · 원인 분석
- GMP 감사 대응 데이터 증빙
REFERENCE · PoC
국내 제약사 제조 데이터 통합 · 품질 추적 검증
LIMS와 문서 데이터를 통합하고, 배치 기반 품질 추적과 데이터 활용 가능성을 검증하는 PoC를 진행하고 있습니다.
스마트팩토리 데이터제조 데이터 통합MES 데이터 분석배치 추적예지보전