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PlantPulse AI Platform

처음이라면 이 순서로
  1. 챗봇이 우리 문서로 답하게 하기 — 공개 데모와 동영상이 함께 있습니다
  2. 질문 예제 — 무엇을 물어볼 수 있는지
  3. 원라인 설치초기 비밀번호 변경
  4. 업무 프로세스 — 도입 후 계속 쓸 만하게 유지하기

"공장의 모든 데이터를, 모든 사람이, 자연어 한 마디로"

정보

PlantPulse AI Platform은 제조 현장의 실시간 데이터, AI 분석, 지식 관리를 통합한 산업용 AI 코파일럿 플랫폼입니다.

공장 운영자가 자연어로 질문하면, AI가 실시간 센서 데이터 조회, 이상 탐지, 예측 분석, 기술 문서 검색을 자동으로 수행하여 즉각적이고 정확한 의사결정을 지원합니다.


핵심 수치

항목수치
통합 MCP 데이터 도구116개 (읽기 전용)
TimeSeries-Insight 분석 도구27개
지식 그래프(온톨로지) 도구5개
RAG 검색 도구3개
온톨로지 노드 타입14종

플랫폼 구성

구성 요소역할
AI Chat Web사용자 인터페이스 — 자연어 대화형 AI 코파일럿 (내장 에이전트)
통합 MCP실시간 공장 데이터 게이트웨이 (플랫폼 server-web /api/v5/mcp, 온톨로지 포함)
Ontology공장 지식 그래프 — 설비 관계/구조 분석 (통합 MCP에 포함)
TimeSeries-InsightAI 이상 탐지 + 예측 + 피처 스토어 (27개 분석 도구)
RAGLightRAG 기반 기술 문서 검색 — 매뉴얼, SOP, 규정 즉시 참조
AURA산업 특화 LLM — 제조 도메인 파인튜닝 모델

도입 효과

영역Before (기존)After (PlantPulse AI)
현황 파악SCADA+엑셀+매뉴얼 30분~1시간자연어 질문 10초
이상 감지룰 기반 알람 (사후 대응)AI 사전 감지 + 원인 추정
정비 방식예방 정비 (주기 기반)예지 정비 (상태 기반)
문서 검색파일서버 수동 탐색AI 하이브리드 검색 즉시
AI 비용클라우드 API 종량제온프레미스 고정비 무제한
데이터 보안외부 클라우드 전송사내 온프레미스 완전 유지

기술 스택

레이어기술
AI 모델AURA LLM, IBM Granite TSPulse, TinyTimeMixer TTM
AI 프레임워크MCP (Model Context Protocol), LiteLLM, LightRAG
백엔드Java 21 / Spring Boot 3.4, Python / FastAPI
그래프 DBNeo4j
벡터 DBQdrant
관계형 DBPostgreSQL 18
시계열 DBApache Cassandra
캐시Valkey (Redis 호환)
오브젝트 스토리지MinIO (S3 호환)
GPUNVIDIA DGX Spark 호환 (저사양 운영)
배포온프레미스 / 에지 / 클라우드

도입 대상

산업주요 활용 시나리오
식음료 제조생산라인 OEE 관리, 품질 모니터링, 에너지 최적화
화학/석유화학공정 이상 조기 감지, 안전 규정 준수, 설비 건강 관리
자동차 부품예지 정비, 작업지시 품질 추적, 라인 밸런싱
반도체/전자미세 이상 감지, 수율 예측, 클린룸 환경 모니터링
철강/금속고온 설비 모니터링, 에너지 관리, 정비 주기 최적화