시스템마다 기준 코드가 다름
제품, 라인, 설비, 작업자 코드가 다르면 데이터를 합쳐도 의미가 흐려집니다.
MANUFACTURING DATA
제조 데이터 플랫폼은 데이터를 모으는 곳이 아니라, 현장 판단을 반복 가능하게 만드는 기반입니다.
제조 현장의 데이터는 시스템마다 분리되어 있습니다. 마루아이는 생산, 품질, 설비, 원가, 에너지 데이터를 AI와 리포트에 쓸 수 있는 구조로 정리합니다.
WHO NEEDS THIS
이런 기업에게 맞습니다
- MES, ERP, 엑셀, 설비 데이터가 분산된 제조기업
- 품질·생산·설비 데이터를 함께 보고 싶은 공장
- AI 품질검사나 설비관제 전 데이터 기반을 만들고 싶은 팀
WHY IT STOPS
도입이 멈추는 지점부터 봅니다
검색으로 들어온 사용자가 바로 자기 문제를 찾을 수 있도록, 페이지마다 하나의 의도를 중심으로 구성했습니다.
엑셀이 최종 리포트가 됨
매번 사람이 취합하는 방식은 빠른 의사결정과 AI 활용에 한계가 있습니다.
현장 데이터가 경영 지표로 연결되지 않음
불량, 정지, 생산성, 에너지 지표가 같은 기준으로 올라와야 판단이 빨라집니다.
HOW MARUAI WORKS
진행 방식
데이터 소스와 기준 코드 파악
MES, ERP, 설비 로그, 품질 기록, 엑셀 리포트의 연결 기준을 확인합니다.
AI 활용 데이터 모델 설계
품질검사, 관제, 리포트 자동화에 필요한 핵심 필드를 정의합니다.
단계별 통합 로드맵 작성
한 번에 모두 연결하지 않고 우선 라인과 우선 지표부터 설계합니다.
OUTPUT
상담 후 남겨야 하는 것
- 제조 데이터 소스 맵
- 기준 코드 정리
- AI 활용 데이터 모델
- 통합 로드맵
FAQ
자주 묻는 질문
기존 MES를 교체해야 하나요?
대부분은 교체보다 연결과 정리가 먼저입니다. 기존 시스템을 유지하면서 AI 활용에 필요한 데이터를 뽑는 방향부터 검토합니다.
작은 공장도 데이터 플랫폼이 필요한가요?
규모보다 반복되는 의사결정이 중요합니다. 처음에는 핵심 지표를 모으는 작은 리포트부터 시작할 수 있습니다.
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