제품 비전

PlantPulse AI가 해결하는 문제

제조 현장은 오늘날 세 가지 핵심 과제에 직면해 있습니다:

데이터 사일로

SCADA, MES, ERP, 문서 시스템이 각각 분리되어 운영됩니다. 하나의 이상 현상을 파악하기 위해 여러 시스템을 오가며 데이터를 수집하고, 엑셀로 정리하고, 매뉴얼을 찾아보는 데 30분에서 1시간이 소요됩니다.

사후 대응 중심의 운영

대부분의 공장은 룰 기반 알람에 의존합니다. 알람이 울렸을 때는 이미 문제가 발생한 후입니다. 예방 정비는 주기 기반이라 실제 설비 상태와 무관하게 수행됩니다.

숙련 인력 의존

핵심 기술 지식이 소수 숙련자의 경험에 의존합니다. 퇴직 시 암묵지가 유실되고, 신입 교육에 장기간이 소요됩니다.

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PlantPulse AI의 접근

PlantPulse AI는 이 문제들을 하나의 자연어 인터페이스로 해결합니다.

"주입기 상태 분석해줘"

이 한 마디로 AI가 자동으로:

1. 실시간 센서 데이터 조회 (통합 MCP, 116개 데이터 도구)
2. 이상 탐지 및 예측 수행 (TimeSeries-Insight, IBM Granite TSPulse)
3. 설비 관계 구조 파악 (지식 그래프 — 통합 MCP, Neo4j)
4. 관련 매뉴얼 검색 (RAG — LightRAG, 하이브리드 검색)
5. 종합 분석 리포트 생성 (AURA LLM, 산업 특화 모델)

이 모든 과정이 10초 이내에 완료됩니다.

묻는 것은 입구 하나입니다. 사람이 쓰는 앱인 코파일럿은 AI 가 먼저 찾은 문제를 근거와 함께 제안으로 올리고, 사람이 승인해 조치 · 결과 · 재발 검증까지 닫고, 반복되는 확인은 자동화에 맡기는 현장 판단 앱입니다 — 묻기 · 제안 · 자동화 세 가지로 씁니다(사이드바에는 새 대화 · 제안 · 자동화가 있고, 묻기는 새 대화로 들어갑니다) → 코파일럿 — 현장 판단 앱

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차별화 포인트

기존 솔루션	PlantPulse AI
대시보드 중심 — 사용자가 찾아야 함	AI가 문제를 찾아 근거와 함께 제안 — 모르면 자연어로 질문
단일 도메인 분석	크로스 도메인 통합 분석 (센서+OEE+알람+문서)
룰 기반 알람	AI 기반 이상 탐지 + 예측
범용 AI	산업 특화 AURA LLM — 제조 도메인 학습
클라우드 의존	온프레미스/엣지 배포 — DGX Spark 지원
영어 중심	한국어 네이티브 — 현장 용어 이해
전문가 도구	누구나 사용 — 자연어 인터페이스