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현장 데이터를 학습해
불량·설비·납기를 예측하는 JIDIAN_AI -
JIDIAN_AI는 MES/POP/SCM에서 발생하는 생산·품질·설비·물류 데이터를 연동하여
이상징후 탐지, 불량 예측, 설비 이상 예측(예지보전), 납기 리스크 예측 등
현장 의사결정을 돕는 AI 분석/예측 기능을 제공합니다.
JIDIAN
AI
AI
이상징후
탐지
탐지
불량
예측
예측
예지보전
(설비 이상)
(설비 이상)
납기 리스크
예측
예측
원인 분석
(패턴)
(패턴)
대시보드
인사이트
인사이트
주요기능
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“연동 데이터 → 학습 → 예측/알림”까지
한 흐름으로 운영 -
JIDIAN_AI는 단순 리포트가 아니라, 현장에서 바로 쓸 수 있도록
경보/알림, 위험도 스코어링, 원인 후보 제시, 의사결정 지표 제공을 중심으로 설계됩니다.
JIDIAN_AI로 해결하는 업무
품질/불량 개선이
필요한 기업
필요한 기업
[As-Is] 당면 현안
- 불량 원인이 복합적이라 재발 방지가 어려움
- 검사 결과는 쌓이지만, 예방 조치로 연결이 느림
- 라인/설비/자재 조건에 따른 변동을 직관에 의존
[To-Be] 해결방안 제시
- 공정/품질 데이터 기반 불량 발생 확률 예측
- 이상 패턴 조기 탐지로 선제 대응
- 원인 후보/영향 요인 시각화로 개선 속도 향상
설비/납기 리스크를
줄여야 하는 기업
줄여야 하는 기업
[As-Is] 당면 현안
- 고장 후 수리(사후보전) 중심이라 다운타임이 큼
- 생산 지연이 납기/출고까지 연쇄적으로 영향
- 리스크 조기 인지가 어려워 대응이 늦음
[To-Be] 해결방안 제시
- 설비 이상 징후 예측으로 예방 정비 타이밍 확보
- 납기 리스크 스코어로 우선순위/대응 전략 수립
- MES/SCM 연동으로 생산-출고 흐름을 함께 판단
기대 효과
- 예측 기반 운영으로 “불확실성”을 줄이는 JIDIAN_AI
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이상 징후를 빨리 발견하고, 불량/고장/납기 리스크를 사전에 관리하여
생산성과 품질을 동시에 개선할 수 있습니다.
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01
불량률 감소
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02
다운타임 감소
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03
예방정비 효율
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04
납기 대응 강화
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05
원인 분석 시간 단축
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06
데이터 기반 의사결정
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07
경보/알림 자동화
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08
지속 개선 체계
AI 모니터링 대시보드
이상징후/불량 예측 분포도
주요 활용 분야
- 품질/설비/납기 리스크가 중요한 제조 전 산업 분야에 적용
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JIDIAN_AI는 제조 현장의 다양한 데이터(설비, 공정, 품질, 물류)를 기반으로
리스크를 예측하고 개선 과제를 도출하는 데 적합합니다.
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전자·자동차 부품 조립
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섬유·가공 생산
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금속·반도체 부품 조립
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화학·소재 생산
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식품·포장 공정
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설비 연동 라인
