AI 과제가 너무 넓게 잡힘
제조업에서는 한 제품, 한 설비, 한 리포트처럼 검증 가능한 단위로 줄여야 합니다.
MANUFACTURING AI CONSULTING
제조업 AI는 현장 데이터를 읽고, 다음 조치를 빠르게 만드는 데서 시작합니다.
마루아이는 제조업 AI를 범용 챗봇 도입으로 보지 않습니다. 품질, 설비, 생산, 에너지, 안전 데이터를 실제 운영 흐름과 연결해 한 라인에서 검증 가능한 과제부터 찾습니다.
WHO NEEDS THIS
이런 기업에게 맞습니다
- AI 품질검사, 설비관제, 예지보전을 검토하는 제조기업
- 생산·품질 데이터는 있지만 분석과 리포트가 수작업인 공장
- 스마트팩토리 고도화와 AI 도입을 함께 고민하는 중소기업
WHY IT STOPS
도입이 멈추는 지점부터 봅니다
검색으로 들어온 사용자가 바로 자기 문제를 찾을 수 있도록, 페이지마다 하나의 의도를 중심으로 구성했습니다.
현장 데이터 품질이 불명확함
결측, 수기 입력, 기준정보 문제를 보지 않으면 AI 결과를 믿기 어렵습니다.
성과 지표가 현장과 맞지 않음
정확도뿐 아니라 불량 감소, 정지 시간, 리포트 작성 시간, 작업자 사용성을 함께 봐야 합니다.
HOW MARUAI WORKS
진행 방식
제조 AI 후보 과제 도출
품질검사, 설비관제, 예지보전, 생산일보, 에너지 관리 중 우선순위를 정합니다.
데이터와 현장 조건 점검
이미지, 센서, MES, ERP, 작업일지, 품질 이력을 AI 활용 가능성 기준으로 봅니다.
작은 PoC와 운영 전환 설계
현장 담당자가 실제로 쓸 수 있는 화면, 알림, 리포트, 검수 흐름까지 정의합니다.
OUTPUT
상담 후 남겨야 하는 것
- 제조업 AI 적용 후보
- 현장 데이터 준비도 진단
- PoC 범위와 성과 기준
- 지원사업 연계 가능성
FAQ
자주 묻는 질문
제조업 AI 컨설팅과 품질검사 AI는 무엇이 다른가요?
제조업 AI 컨설팅은 전체 후보 과제를 찾는 범위이고, 품질검사 AI는 이미지와 불량 기준을 중심으로 보는 특정 과제입니다.
스마트공장 지원사업과 같이 검토할 수 있나요?
가능합니다. 공고 요건과 현장 개선 과제가 맞는지 보고 사업계획과 PoC 방향을 함께 정리합니다.
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