🔍 유사품목 탐색 시간
90%↓ 단축
AS-IS: 수 시간 ~ 수 일
하이브리드 임베딩 Top-N
0.04 초
⚡ 양산 안정화 기간
80%↓ 단축
AS-IS: 5일 시행착오
골든배치 SV/ΔSV 추천
1.0 일
📉 공정 불량률
목표 달성 순항
AS-IS: 4.04%
xAI 원인진단·사전경보
3.84%
📐 견적 산출 편차
정밀도 극대화
AS-IS: 편차 ±15%
실적 기반 자동 견적
±3.0%
🌱 에너지 원단위 (FEMS)
9.5% 절감
기준 0.42 kWh/kg
ESG 전력 피크 제어
0.38 kWh/kg
🧠 노하우 형식지 자산화
영구 내재화
숙련자 은퇴 암묵지 유실 방지
AI 모델 기반 조직 지식
25,430 건
🏭 나이스엘엠에스 압출 5기 및 열처리 설비 실시간 가동 모니터링
프로토콜: Nazare OPC-UA & Modbus Gateway
압출 1호기 (2200T)
가동중
빌렛: 472℃ / 금형: 448℃
속도: 31 mm/s | 압력: 112 MPa
LOT-AL6063-881
압출 2호기 (2750T)
가동중
빌렛: 468℃ / 금형: 442℃
속도: 29 mm/s | 압력: 108 MPa
LOT-AL6061-420
압출 3호기 (5500T 대형)
온도주의
빌렛: 522.5℃ ⚠️ / 금형: 478℃
속도: 33 mm/s | 압력: 124 MPa
WO-2026-0881 (xAI 분석중)
압출 4호기 (3600T)
가동중
빌렛: 476℃ / 금형: 452℃
속도: 32 mm/s | 압력: 116 MPa
LOT-AL6082-105
압출 5호기 (2500T)
가동중
빌렛: 470℃ / 금형: 445℃
속도: 30 mm/s | 압력: 110 MPa
LOT-AL6063-712
🧩 솔루션 모듈 구성 및 원터치 이동
Kick-off 발표자료 연계 모듈 1 ~ 4
모듈 1
도면 유사도 분석 엔진
3D STP / 2D DXF 특징 자동추출, 128차원 하이브리드 임베딩, Top-N 코사인 유사 검색
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모듈 2
골든배치 레시피 추천
과거 고수율 배치 SV/ΔSV 자동 산출, A/B/C 신뢰도 등급, 실시간 물성 시뮬레이션
화면 열기 →
모듈 3
xAI 불량 원인 진단
다변량 상관 히트맵, SHAP 기여도 랭킹, 실시간 이상 공정 감지 & 피드백 조치
화면 열기 →
모듈 4
멀티모달 AI Agent
온프레미스 LLM + RAG + Tool Calling으로 도면/공정/품질/원가 통합 자연어 질의응답
화면 열기 →
도면 유사도 분석 대상 데이터 조회 조건
연계 DB: 사내 도면 25,430건 & MES 실적
~
1
도면 입력
STP / DXF 업로드
2
특징 자동 추출
단면·외경·두께·복잡도
3
하이브리드 임베딩
형상 70% + 수치 30%
4
유사 품목 탐색
FAISS 코사인 검색
5
Top-N 결과 도출
유사도 순위별 매칭
📂 도면 선택 및 특징 자동 파싱
파일을 드래그하거나 클릭하여 업로드하세요
신규 도면 STP, STEP, DXF, DWG 지원 (최대 100MB)
3D STP / STEP
2D DXF / DWG
📐 3D 압출 단면 기하학 뷰어 (드래그 회전 가능)
실시간 연동
BW-25014 (Al6063-T6)
자동차 섀시 보강 마운트 브라켓
홀 (Hole)
포켓 (Pocket)
보스 (Boss)
리브 (Rib)
중공 2구
단면적1,480 mm²
외경(CCD)142.5 mm
두께편차±0.18 mm
형상복잡도0.31
추출된 기하학적 특징 지표:
단면적 (Area)
1,480 mm²
외경 (CCD)
142.5 mm
두께 편차
±0.18 mm
둘레-면적비
4.82
중공수 (Hollow)
2 개
형상 복잡도
0.31
🏆 Top-N 유사 품목 추천 리스트 (Recall@5 = 0.947)
사내 DB 25,430건 인덱스 탐색 완료 (0.042s)
선택된 도면 기반 골든 배치 레시피 도출
모듈 1의 기하학적 임베딩 결과를 모듈 2 공정 레시피 엔진으로 자동 전송합니다.
골든 배치 레시피 추천 및 실적 이력 조회 조건
BW-25014 (Al6063) - 유사도 94.7%
연계 DB: MES 과거 최적 수율 배치 & FEMS 실적
~
STEP 1
유사품목 선택
Top-N 도면 확정
STEP 2
생산조건 비교
과거 SV vs 대상 분석
STEP 3
SV/ΔSV 자동추천
최적 설정값 자동 산출
STEP 4
신뢰도 등급
A등급 (80% 이상 신뢰)
STEP 5
초기 레시피 제공
시운전 표준 제공
과거 유사 품목 vs AI 골든 배치 추천값 (SV & ΔSV)
고수율 모델 v2.1
| 공정 항목 | 과거 실적 (SV) | 대상 기본 (SV) | AI 추천 SV | 조정값 (ΔSV) | 품질 결과 |
|---|
A
추천 신뢰도 등급: A (87%)
• A (높음, 80% 이상): 추천 결과를 높은 신뢰도로 현장 적용 가능
• B (보통, 50~80%): 적용 전 조건 검증 권장
• C (낮음, 50% 미만): 추가 데이터 축적 및 현장 감리 필요
• B (보통, 50~80%): 적용 전 조건 검증 권장
• C (낮음, 50% 미만): 추가 데이터 축적 및 현장 감리 필요
현장 가이드: 상기 골든 배치 레시피를 기준으로 시운전 및 초도 품질 확인을 진행하세요.
설정값 실시간 민감도 시뮬레이터
조건 변경 시 물성 즉시 재계산
예상 결과 · 가상 물성 예측치:
인장강도
312.6
MPa
규격 310 이상
항복강도
274.5
MPa
규격 270 이상
연신율
11.3
%
규격 10% 이상
품질 위험도
4.2%
Defect Risk
● OK (안정)
어떤 변수가 품질 위험에 영향을 주나요? (상관성 + 모델 가중치)
위험 민감도 w
1. 냉각수 온도 (기준값 이탈 시 품질 위험 급증)
w = 0.309
2. 빌렛 가열 온도 (과열 시 표면 크랙 유발)
w = 0.022
3. 컨테이너 잔류 온도 (마찰 저항 변화)
w = 0.040
xAI 불량 원인 진단 및 이상 공정 이력 조회 조건
연계 DB: MES 공정 검사로그 & Nazare 시계열 센서
~
잉곳 입고
ING-9942
용해 (10T 반사로)
MELT-08
주조 (AirSlip)
CAST-14
압출 (5500T 3호기)
WO-2026-0881 (이상)
열처리 (20T 로)
HEAT-T6
품질 검사 (자주·물성)
QC-PASS
다변량 상관분석 (Correlation Matrix)
7개 핵심 공정 변수
변수 간 피어슨 상관계수 (진한 청색: 양의 상관 / 적색: 음의 상관)
Feature Importance (불량 영향 인자)
SHAP v2.4 Value
불량 발생(치수/표면 결함)에 기여하는 공정 변수별 정량 영향도:
불량 원인 진단 및 조치 방안 (xAI)
개선효과 85%↓
원인 우선순위 (xAI 진단 결과)
현장 권장 조치 가이드:
• 압출 온도 하향의 -10 ℃ 즉시 조정 (PLC 자동 연동)
• 냉각 스프레이 유량 15% 증강 (75 → 86 L/min)
• 압출 속도 단계별 서지 방지 감속 제어 강화
• 냉각 스프레이 유량 15% 증강 (75 → 86 L/min)
• 압출 속도 단계별 서지 방지 감속 제어 강화
🏢 Nazare 계층별 아키텍처 스택 (Slide 26)
Enterprise 온프레미스
4,820 msg/s
53 GB (압축률 82%)
18 ms 응답
모듈 1~4 통합
사내망 100% 격리
🔌 연결된 데이터 소스 및 연계 프로토콜 현황
무중단 수집
1) 도면 데이터 (NAS 파일 서버)
STP / DXF / PDF
사내 설계 자산 25,430건 도면 및 합금/금형 메타데이터 완전 색인화
2) MES 공정 데이터 (압출 5기 / 열처리 5기)
OPC-UA / DB Link
압출 5기 (2200~5500T), 열처리로 5기 (20T)의 PV/SV, Work Order, LOT, 수율, 불량률 실시간 매핑
3) FEMS 전력/에너지 데이터
Modbus / MQTT
설비별 전력 사용량(kWh), 생산 중량당 kWh/kg 산출 및 피크 전력 조기 경보
4) SAP B1 ERP & BOM 데이터
REST API / ODBC
품목코드, BOM 자재 명세서, 제조원가, 3개국(국내/베트남/헝가리) 통합 운영 연계 지원
📊
1. Data First (데이터 우선)
도면·생산이력·품질 데이터의 수집·통합·정제를 선행하여 신뢰성 확보. 53GB 기반 실측 데이터 학습.
👷
2. Field First (현장 중심)
자동 실행이 아닌, 현장 작업자의 의사결정을 돕는 협력 지능 시스템. 조작하기 쉬운 태블릿/웹 UI.
📈
3. Step by Step (점진적 확대)
압출 핵심 공정 우선 검증 후 주조·열처리·후가공 및 해외 법인(베트남·헝가리)으로 안전 확산.
🔄
4. Feedback Loop (선순환 구조)
생산 결과가 AI 모델에 자동 환류되어 사용할수록 추천 정확도가 지속 향상되는 지속성 확보.
🗺️ 3단계 발전 로드맵 (Slide 18)
현재 1·2단계 수행 중
1단계 : Foundational
데이터 자산화 및 AI 기초 검증
- 수천 건 도면 디지털화 및 메타데이터 추출·표준화
- 이기종 생산이력 단일 타임라인 통합
- 결측값·이상치 자동 탐지 데이터 품질 관리 체계 구축
- 100건 이상 샘플 PoC로 모델 구조·학습 전략 확정
2단계 : Adaptive
AI 엔진 본격 개발 및 현장 적용
- 도면 AI 유사성 분석 엔진 및 Top-N 자동 도출 (모듈 1)
- 골든 배치 레시피 SV/ΔSV 자동 추천 (모듈 2)
- SHAP 기반 공정-품질 xAI 불량 원인 진단 (모듈 3)
- 온프레미스 멀티모달 대화형 AI Agent 탑재 (모듈 4)
3단계 : Autonomous
자율형 AI 공장 완성 및 글로벌 확산
- 실시간 Closed-Loop 공정 변수 자율 제어 연동
- 설비 예지보전(PdM) 무중단 생산 체계 구축
- FEMS 에너지 자율 최적화 ESG 경쟁력 확보
- 베트남·헝가리 해외 법인 표준 시스템 확대 적용
📅 핵심 마일스톤 및 WBS 일정표 (Slide 20)
2026.08 ~ 2027.05
| No | 핵심 마일스톤 | 담당 | 추진 기간 | 산출물 | 진척 상태 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 사업 착수 및 현장 데이터 사전조사 | 잉클/나이스LMS | 8월 | 착수보고서, 인프라 현황표 | 완료 100% |
| 2 | 데이터 인프라 진단 및 53GB 수집 파이프라인 가동 | 잉클 Nazare팀 | 9월 ~ 10월 | DataHub 파이프라인, 정합성 리포트 | 완료 100% |
| 3 | 요구사항 확정 및 상세 화면·시스템 설계 (SRS) | 잉클 개발PM | 10월 | 시스템 설계서, 화면 정의서 | 완료 100% |
| 4 | 중간보고회 (완성률 50%) | 공동 추진단 | 11월 | 중간보고 발표자료 | 완료 100% |
| 5 | 파일럿 1단계 구축 (M1 도면 유사도 + M2 골든 레시피) | 잉클 솔루션팀 | 11월 ~ 1월 | 모듈 1·2 현장 적용 패키지 | 완료 100% |
| 6 | 파일럿 2단계 구축 (M3 xAI 원인진단 + M4 멀티모달 Agent) | 잉클 AI연구소 | 1월 ~ 3월 | 모듈 3·4 현장 적용 패키지 | 완료 100% |
| 7 | 통합 테스트, 인수시험 승인 및 현장 교육 | 잉클/나이스LMS | 3월 ~ 4월 | 시험 성적서, 사용자 매뉴얼 | 준비중 |
| 8 | 최종 완료보고회 및 사업 종료 | 대표단/전담기관 | 5월 | 최종 완료보고서, 성과 증빙 | 예정 |