설비 데이터, 작업 표준, 검사·예지보전, 보고 자동화까지.
마루아이는 진단·시범·확장 세 단계로 제조 AI·AX를 설계합니다. 한 라인에서 검증한 효과를 다른 라인으로 옮길 수 있도록 표준화된 운영 자산까지 함께 만듭니다.
기술적 PoC는 끝나지만, 실제 라인에 들어가면 데이터 누락·표준 부재·관리자 부담으로 멈추는 경우가 대부분입니다. 마루아이는 도입 전부터 이 세 가지를 끊어냅니다.
수기 점검표, 설비별 다른 파일 포맷, 일부만 PLC 연결된 상태. AI 학습용 데이터가 정돈되지 않아 모델 정확도가 들쭉날쭉합니다.
숙련 작업자의 판단으로 굴러가는 공정은 신규 인력이 들어오면 정확도가 떨어지고, AI에게 학습시킬 정답 라벨도 부족합니다.
일일/주간 생산일보, 품질 리포트, 임원 보고서. 매일 같은 양식의 문서를 사람이 만들어내는 시간이 가장 큰 비용입니다.
큰 그림을 그리는 컨설팅이 아니라, 실제로 한 라인이 돌아가게 만드는 도입 흐름입니다. 각 단계가 끝날 때마다 다음 단계로 넘어갈지 검토합니다.
제조 AI·AX의 효과는 '체감'이 아니라 숫자로 검증되어야 합니다. 마루아이는 도입 전 베이스라인을 측정하고, 12주 차에 같은 지표로 다시 측정합니다.
일일·주간 생산 보고, 품질 리포트, 임원 보고서를 자동 생성하면 관리자의 문서 작성 시간이 평균 40% 줄어듭니다.
육안 검사를 비전 AI로 보조하면 오검·누락이 줄고, 작업자의 판단 기준이 표준화됩니다.
설비 이상 징후를 사전에 감지하는 모델로 비계획 정지 시간을 줄입니다.
표준화된 SOP와 작업자 인터페이스로 신규 인력이 라인에 적응하는 기간이 평균 2주 빨라집니다.
PoC로 끝나지 않고, 라인 운영의 일부가 된 사례만 정리합니다. 비공개 NDA 케이스는 도입 미팅에서 별도로 공유드립니다.
숙련 작업자 부족 라인에 비전 AI를 보조 도구로 도입. 작업자는 AI 결과를 확인하고 최종 판단만 수행하는 워크플로우로 재설계.
설비 데이터·공정 변수·이상 알람을 한 곳에 모으고, 매일 같은 포맷의 일일보고서를 자동 생성. 관리자는 검토와 승인에만 시간 사용.
가장 자주 멈추는 설비 1대를 대상으로 진동·전류 데이터 수집·분석. 정비팀이 이상 징후 발생 시 사전 알림을 받아 정비 일정 조정.
현재 데이터·라인 상황을 30~45분 진단 미팅에서 공유해주시면, 현장 상황에 맞춘 제조 AI·AX 도입 시나리오를 제안드립니다. 비용·기간·인력 부담까지 같이 점검해드립니다.