현장의 다음 문제를 풀기 위한 연구.

잉클의 연구 범위는 제품별 생산·검사 이력 연결, 현장 관계와 기준을 이용한 원인 역추적, 여러 기관이 만든 AI 모델의 사내 운영, 승인·조치·결과 평가로 이어지는 자율 운영입니다. 제조기업과 연구기관의 공정 전문성·검사 기준·모델을 공통 데이터 인프라에서 연결합니다. 연구과제에서 제시한 처리량·정확도·자동화율은 개발·검증 목표이며 제품의 보장 성능이나 달성된 고객 성과로 제시하지 않습니다.

잉클은 엣지 데이터 수집, 대규모 시계열 처리, 제조 AI와 자율 운영을 연구·개발합니다. 과제별 제조 현장의 요구를 바탕으로 데이터와 AI의 연결을 실증하고 제품 적용에 필요한 경험을 축적합니다.

아래 기간과 상태는 제공된 기업 소개·연구개발계획 자료 기준입니다. 연구 목표, 진행 과제와 완료된 실적을 구분합니다.

과제 기간은 제품 출시 일정이나 모든 세부 기능의 완료 시점을 뜻하지 않습니다.

제공된 제조 R&D 계획에서 잉클의 범위는 설비·공정·품질 데이터를 연결하는 데이터 플랫폼과 AI Agent 소프트웨어입니다. 제품·LOT·설비·공정 구간의 연결, 온톨로지, 모델 서빙, MCP 기반 도구 연계, 사람의 승인과 결과 평가가 주요 연구 방향입니다.

가공 장비나 타 기관의 기술 개발 성과를 잉클의 제품 실적으로 표현하지 않습니다. 자동화 범위와 현장 제어 적용은 과제별 개발·검증 조건에 따라 정합니다.

상용 제품 도입, 범위를 정한 파일럿, 지원사업 연계, 공동 R&D를 고객의 준비 수준에 맞춰 검토합니다. 제품 적용으로 해결할 부분과 연구가 필요한 부분을 구분하고 일정·산출물·담당·검증 기준을 합의합니다. 지원사업의 선정과 비용 지원은 개별 공고와 평가 조건에 따릅니다.