반도체
같은 조건인데, 부품 품질이 왜 달라졌을까?
- 함께 볼 기록
- 소재·공구 이력, 가공·세정 조건, 치수·외관 검사
- 확인할 수 있는 것
- 부품별 생산 이력을 따라 품질 편차와 점검할 공정을 확인
활용
우리 업종에 맞는 제조 AI의 시작점.
반도체·디스플레이·자동차·전자·방산과 국가 연구소. 공통 데이터 인프라에 각 현장의 공정 지식과 운영 기준을 연결합니다.
적용 분야
업종은 달라도, 제조 AI가 막히는 지점은 닮아 있습니다.
반도체·디스플레이·자동차·전자·방산까지. 제품과 설비가 바뀌어도 데이터를 모으고, 생산 이력을 잇고, AI를 운영하는 기반은 필요합니다. 잉클의 기술과 제품은 주요 제조 분야에 적용할 수 있으며, 국가 연구소의 연구·실증 환경에서도 활용되고 있습니다.
디스플레이
검사에서 발견한 이상, 어느 공정부터 확인해야 할까?
- 함께 볼 기록
- 기판·제품 이력, 공정 조건, 검사 시점과 결과
- 확인할 수 있는 것
- 검사 결과를 앞 공정의 조건 변화와 연결해 조사 범위를 좁힘
자동차
이 불량과 같은 조건으로 만든 부품은 어디까지일까?
- 함께 볼 기록
- 부품 번호, 가공·조립 기록, 체결·검사 결과
- 확인할 수 있는 것
- 영향 제품을 추적하고 추가 검사·재작업의 우선순위를 결정
전자
어떤 자재나 작업 조건이 불량 증가와 함께 바뀌었을까?
- 함께 볼 기록
- 자재 로트, 작업·설비 조건, 검사·재작업 이력
- 확인할 수 있는 것
- 정상 생산과 다른 기록을 비교하고 반복 불량의 원인 후보를 점검
방산
생산 기록을 밖으로 보내지 않고 AI를 쓸 수 있을까?
- 함께 볼 기록
- 내부 설비·품질 기록, 접근 권한, 작업·승인 이력
- 확인할 수 있는 것
- 사내망에서 자료·모델을 운영하고 정해진 권한으로 조회·업무 수행
국가 연구소
실험에서 만든 모델을 실제 제조 데이터로 검증하려면?
- 함께 볼 기록
- 실험 조건, 장비 원본 데이터, 모델 버전, 평가 결과
- 확인할 수 있는 것
- 실험과 현장 데이터를 같은 기준으로 연결해 재현·비교·공동 검증
아래는 업종별 적용 과제의 예시입니다. 개별 기업·기관의 구축 실적을 뜻하지 않습니다.
연구 데이터와 AI
실험 데이터를 모으는 시간을 줄이고, 연구에 더 집중하세요.
연구 목적에 맞춘 전용 장비와 계측기, 실험 기록을 연결합니다. 방대한 원본 데이터를 안전하게 축적하고, 비교 분석과 AI 연구에 활용할 수 있는 환경을 만듭니다.
연구·실증 활용 자세히 보기여기에 없는 업종도, 같은 출발점에서.
철강·금속, 화학·소재, 식품, 배터리 등도 검토할 수 있습니다. 업종명보다 중요한 것은 연결할 설비 데이터, 해결할 생산·품질 문제, 회사 내부의 운영 조건입니다.
상세 안내
적용 범위와 확인할 내용
공통 기반은 재사용하고, 공정의 기준은 현장에 맞춥니다.
제품마다 소재와 공정, 품질 기준은 다릅니다. NAZARE는 수집·저장·조회·모델 운영의 공통 기반을 제공하고, 온톨로지는 해당 현장의 제품·설비·공정 관계를 담습니다. NAVIS의 판단 기준과 실행 범위는 현장 담당자와 함께 정합니다. 특정 업종에 적용할 수 있다는 것은 모든 장비가 사전 연결되어 있거나 공정별 AI 모델이 모두 포함된다는 뜻은 아닙니다.
먼저 확인할 것은 업종명보다 현장의 질문입니다.
“불량과 같은 조건으로 만든 제품을 찾고 싶다”, “공구 교체 시점을 판단하고 싶다”, “만든 모델을 사내망에서 운영하고 싶다”처럼 시작점을 정합니다. 대상 제품·설비, 현재 기록과 검증할 지표를 정한 뒤 필요한 데이터부터 연결합니다.
보안과 확장도 처음부터 함께 검토합니다.
생산 데이터와 AI 모델을 회사 내부에서 운영하고 접근 권한·승인·이력을 함께 관리합니다. 검증한 연결 방식과 데이터 정의는 다음 품목·설비·라인에 재사용합니다. 방산 등 보안 요구가 높은 환경은 고객의 망 구성과 반입·운영 정책을 확인해 적용 범위를 정합니다.
함께 시작하기
지금 가장 바꾸고 싶은 일부터 이야기해 주세요.
현재 설비와 데이터 환경, 해결하고 싶은 과제를 알려주시면 연결부터 운영까지 필요한 범위를 함께 검토합니다.