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.
PlantPulse AI의 접근
PlantPulse AI는 이 문제들을 하나의 자연어 인터페이스로 해결합니다.
"주입기 상태 분석해줘"
이 한 마디로 AI가 자동으로:
- 실시간 센서 데이터 조회 (통합 MCP, 116개 데이터 도구)
- 이상 탐지 및 예측 수행 (TimeSeries-Insight, IBM Granite TSPulse)
- 설비 관계 구조 파악 (지식 그래프 — 통합 MCP, Neo4j)
- 관련 매뉴얼 검색 (RAG — LightRAG, 하이브리드 검색)
- 종합 분석 리포트 생성 (AURA LLM, 산업 특화 모델)
이 모든 과정이 10초 이내에 완료됩니다.
차별화 포인트
| 기존 솔루션 | PlantPulse AI |
|---|---|
| 대시보드 중심 — 사용자가 찾아야 함 | AI가 답을 찾아 제공 — 자연어 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/에지 배포 — DGX Spark 지원 |
| 영어 중심 | 한국어 네이티브 — 현장 용어 이해 |
| 전문가 도구 | 누구나 사용 — 자연어 인터페이스 |