스마트 제조 AX 플랫폼
불량 예측으로 생산성과 수익성을 동시에 향상
AI가 생산라인에서 불량의 원인을 먼저 감지해, 불량률을 낮추고 품질 안정성을 높입니다.
불량을 '검출'이 아닌 '예측'합니다.
사후 검출은 이미 늦습니다. AI가 다양한 공정 데이터를 선제적으로 분석하여 이상 징후를 사전에 포착하고, 정밀한 품질 예측을 통해 불량률 제로에 도전합니다.
현장에서 즉시 판단하고 제어합니다.
Edge AI 기반으로 통신 지연 없이 제조 라인에서 실시간 품질 판정을 수행합니다. 중앙 시스템에서는 AI 모델을 통합 관리하여, 현장은 더욱 빠르게, 운영은 더욱 스마트하게 진화합니다.
복잡한 AI 모델 관리를 단순하게 만듭니다.
학습, 배포, 모니터링, 재학습까지 전 과정을 자동화한 MLOps 환경을 제공합니다. 데이터 전문가 없이도 항상 최적의 AI 성능을 유지하는 지속 가능한 환경을 구현합니다.
엔텔스의 플랫폼은 공정 이상을 감지하는 수준에 머무르지 않고, AI가 설비 파라미터를 능동적으로 제어하여 최적의 생산 조건을 지속적으로 유지해 궁극적으로 완전 자율 운영 공장의 실현을 목표로 합니다.
Process Optimization (공정 최적화)
AI가 수만 가지의 공정 변수를 분석하여, 에너지 소모는 줄이고 생산량은 늘리는 '황금 수율(Golden Yield)' 조건을 실시간으로 도출하고 제안합니다.
Digital Twin Integration (디지털 트윈)
가상 공간에 공장을 똑같이 구현하여, 새로운 공정이나 설비 변경을 시뮬레이션해보고 리스크 없이 현장에 적용하는 '가상 제조 환경'을 제공합니다.
Prescriptive Maintenance (처방적 예지보전)
"고장이 날 것 같습니다"라는 예측을 넘어, "부품 A를 교체하고 속도를 5% 줄이세요"라고 구체적인 해결책을 제시하는 'AI 공장장' 역할을 수행합니다.
스마트 제조 AX 플랫폼
Platform
Multimodal AI
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이미지+영상+센서(e.g., 온∙습도, 진동) 데이터 결합
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텍스트 기반 메타 정보와 시각 데이터를 함께 해석
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산업 현장의 복합 데이터 환경에 대한 대응력 강화
Edge AI & Edge Deployment
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공장, 설비, 물류 등 현장에서의 지연 최소화
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중앙 서버 의존 없이 즉시 판단 및 피드백
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저전력 NPU 탑재 AI 모델 경량화 필요
MLOps & CVOps
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모델 버전 관리, 학습 자동화, 파이프라인 구축
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데이터 드리프트, 모델 성능 저하 모니터링
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GUI 기반 워크플로우 구성으로 사용자 편의성 제고
Scalable Deployment
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Kubernetes 기반 컨테이너화로 확장성 보장
- •
On-prem/Cloud/Edge 등 연결 지원
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산업별 맞춤형 인프라 설정
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References
AI 기반 공정 분석 및 품질 예측 시스템 구축
엔텔스는 국내 대형 배터리 제조사를 대상으로 AI 기반 공정 분석 및 품질 예측 시스템을 성공적으로 구축하였습니다. Edge AI 기술을 적용하여 X-ray, 이미지 등의 Vision 데이터 모델링을 통한, 생산 과정의 불량을 사전에 예측함으로써 공정 효율성과 품질 안정성을 높였습니다. 또한, 현장 중심의 Edge AI 시스템을 통해 데이터 지연 없이 실시간 판단 및 피드백이 가능하도록 하여 생산성 향상과 운영 안정성 확보에 기여하고 있습니다.적용기술: Edge AI, GUI-based modeling, Containerized deployment
AI 기반 공정 분석 및 품질 예측 시스템 구축
엔텔스는 국내 대기업의 전기차 배터리 제조사를 대상으로 AI 기반 공정 분석 및 품질 예측 시스템을 성공적으로 구축하였습니다.Multimodal AI와 Edge AI 기술을 적용해 이미지, 영상, 센서 등 복합 데이터를 통합 분석하고, 생산 과정의 불량을 사전에 예측함으로써 공정 효율성과 품질 안정성을 높였습니다.또한, 현장 중심의 Edge AI 시스템을 통해 데이터 지연 없이 실시간 판단 및 피드백이 가능하도록 하여 생산성 향상과 운영 안정성 확보에 기여하고 있습니다.