마루아이가 수행해온 프로젝트 사례, 제안 경험, 파트너십 이력을 한곳에서 확인할 수 있습니다. 일부 자산은 법인 출범 이전 수행 이력을 포함하며, 공개 범위는 보안과 법적 검토를 전제로 정리합니다.
실제 사업화, 기획, 현장 적용 맥락이 있었던 사례를 상담 전에 빠르게 판단할 수 있도록 핵심만 정리했습니다.
스마트팩토리 사업을 진행하면서 발생된 아이디어를 구체적으로 실현하여 IoT 디바이스와 연동, 플랫폼에서 관제할 수 있는 IoT 플랫폼이며 관리자 스스로 구성을 변경할 수 있습니다.
시장 문제, 플랫폼 구조, 수익 모델이 따로 보이던 초기 구상을 하나의 사업 프레임으로 묶었습니다.
수행계획서 구조, MVP 범위, 정부영업 메시지를 정리해 문서가 의사결정 도구로 쓰이게 했습니다.
브라우저용 3D Map 빌더이며, 디지털 트랜스포메이션의 기초가되는 pdf 파일을 업로드 하면 AI 가 분석하여 3D map 으로 변환시켜주며, 변환된 상태에서 AI 프롬프트로 map 을 수정할 수 있습니다.
2D 도면, 설비 목록, 센서·POI, 이동 동선이 분리되어 현장 설명과 시스템 연계가 느렸습니다.
도면 편집, 3D 검토, 설비 분류, 경로·내보내기를 한 화면의 저작 흐름으로 묶었습니다.
AI 얼굴인식과 음성안내 기반 버스정보단말기를 사업계획, 제안, 공공 현장 적용 흐름으로 연결한 레퍼런스입니다.
초기창업패키지 수행, 공공 적용, 제품 시나리오가 동시에 필요해 메시지의 중심을 잡아야 했습니다.
사업계획서 구조와 제안 논리를 재정렬하고, 현장 적용 스토리와 발표 흐름을 함께 맞췄습니다.
AI 기반 결빙구역 관제를 공공 안전 의제, 운영 시나리오, 사업 논리로 정리한 스마트시티 기획 사례입니다.
기술 아이디어는 있었지만 발주처가 이해할 수 있는 문제 정의와 운영 구조가 필요했습니다.
문제 정의, 운영 시나리오, 시스템 구조, 예산 논리를 공공 평가 흐름에 맞게 재구성했습니다.
브랜드와 솔루션의 초기 방향을 잡고, 서비스 메시지와 제안 흐름을 사업화 자산으로 정리한 사례입니다.
브랜드, 서비스 범위, 제안 메시지가 흩어져 있어 시장에서 설명 가능한 중심 문장이 필요했습니다.
포지셔닝, 서비스 구조, 제안 흐름, 제품 메시지를 함께 설계하고 우선순위를 맞췄습니다.
대기업형 마스터플랜과 IoT·AI 관점을 중소형 제조사의 예산, 인력, 지원사업 현실에 맞춰 다시 설계합니다.
생산계획, 품질, 설비 신호, 작업지시, 재고, 에너지 데이터를 한 번에 바꾸려 하면 실패 가능성이 커집니다. 마루아이는 현재 수준을 진단하고, 12주 안에 검증할 PoC와 지원사업으로 확장할 구축 범위를 분리합니다.
생산계획, 작업지시, 품질관리, 설비 온라인, 데이터 가시화 수준을 확인해 지금 가능한 첫 단계를 정합니다.
전면 구축 대신 투자비, 일정, 내부 담당자, 기대 효과를 나눠 실행 가능한 순서로 정리합니다.
센서, PLC, 엑셀, 현장 기록을 어떤 방식으로 모을지 정하고 AiPlug 적용 가능성을 함께 봅니다.
스마트공장, 환경·에너지, 제조 혁신 과제와 연결해 비용 부담을 줄일 수 있는 신청 전략을 세웁니다.
첫 번째와 두 번째는 적용현장 화면 캡쳐입니다. 세 번째는 자체 개발한 마루아이 3D 빌더를 사용해서 만든 화면입니다.
Partners 페이지의 협업 유형이 추상적으로 보이지 않도록, 실제로 어떤 식으로 엮일 수 있는지를 Work에서 같이 보여줍니다.
법무, 특허, 세무, 노무, 개발, 디자인 같은 외부 전문조직과의 협업은 서비스 전달 구조의 중요한 일부입니다.