Manufacturing Intelligence · IFIS Cloud MES
현장 데이터를
제조 Intelligence로 전환합니다.
생산계획·제조실행·재고·품질·설비·모니터링을 실시간으로 연결하고, AI가 활용할 수 있는 제조 데이터 기반을 구축합니다.
Problem
현장은 가동되지만
데이터는 이어지지 않습니다.
설비는 신호를 송출하고 작업자는 실적을 기록합니다. 두 데이터가 동일한 시간축에서 결합되지 않으면 원인 규명은 추정에 머뭅니다.
01 · 원인
설비와 실적이 따로 기록됩니다
설비 로그는 장비에, 실적은 엑셀과 수기 기록에 남아 같은 시점을 맞춰 보기 어렵습니다.
02 · 파급
원인 규명이 사후에 시작됩니다
불량이 확정된 다음에야 로그를 모으기 시작해, 조치까지 며칠이 걸립니다.
03 · 결과
축적된 데이터를 쓸 수 없습니다
형식이 제각각이라 분석에도, AI 학습에도 그대로 투입하기 어렵습니다.
누적 결과
AI를 올릴 데이터 기반이 만들어지지 않습니다
Product Experience
계획에서 실행으로,
실행에서 판단으로.
01
Planning & Execution
계획과 실적을 같은 축에 둡니다.
생산계획을 작업지시로 내리고 라인 실행 결과를 실시간으로 되받아, 공정별 진행률을 한 화면에서 비교합니다.
생산계획
작업지시
Lot 추적
실행 지표
금일 작업지시
18건
계획 대비 달성
92.7%
지연 Lot
3건
실적 반영
실시간
공정별 실적을 품질·설비 분석으로 전달
02
Quality & Equipment
불량을 설비 상태와 겹쳐 봅니다.
검사 결과와 설비 파라미터를 같은 시간축에 놓아, 불량 발생 구간에서 어떤 설비가 어떤 조건이었는지 바로 확인합니다.
불량 모니터링
OEE
보전 이력
품질 지표
수율
98.2%
OEE
86.4%
비가동 시간
42분
보전 대기
2건
이상 구간과 설비 조건을 Agent로 전달
03
Data Foundation
AI가 쓸 수 있는 형태로 남깁니다.
설비·Lot·품질 이력을 동일한 스키마로 축적해 Industrial Ontology에 연결하고, Agent가 조회·검증할 수 있게 합니다.
Edge · IIoT
표준 스키마
Ontology 연결
데이터 기반
연결 설비
24대
수집 주기
1초
표준 스키마
적용
Ontology 연결
완료
생산·품질·보전 의사결정으로 확정
Why Different
MES에서 끝나지 않고
AI가 쓰는 데이터까지.
NeuralChainX의 네 가지 기술 기반이 IFIS 안에서 그대로 작동합니다.
Anneal
현장 용어를 그대로 씁니다
공정·설비·불량 코드 체계를 반영해, 담당자가 쓰는 표현으로 묻고 답할 수 있습니다.
Agentic
감지에서 조치까지 갑니다
이상 감지·원인 분석·재배치 시뮬레이션을 나누어 수행하고 결과를 대조해 제안합니다.
Ontology
공정과 불량을 잇습니다
공정–설비–파라미터–Lot–불량–SOP로 이어지는 관계를 정의해 원인 추적 경로를 만듭니다.
Security
라인 데이터가 밖으로 나가지 않습니다
공장 내부 배포와 망분리 구성을 전제로 하고, 조회·변경 이력을 전건 기록합니다.
Use Cases
같은 현장 데이터에서
역할별로 갈라집니다.
라인·품질·보전·경영이 서로 다른 질문을 하지만, 출처는 같은 설비 신호입니다.
통합 제조 데이터
설비 · Lot · 품질 이력
Deployment
공장 환경에 맞춰
배포 형태를 고릅니다.
빠른 시작
현장 요건
완전 격리
Cloud
빠르게 시작하는 표준 구성입니다.
즉시 사용
표준 공정 템플릿
정기 업데이트
Hybrid
현장 엣지와 클라우드를 나눕니다.
Edge 실시간 처리
클라우드 분석
네트워크 단절 대비
On-premise
공장 내부에 전부 배포합니다.
망분리 구축
설비 직접 연동
조회 이력 보관
N2SF 기준 대응 설계
망분리 · 접근통제 · 로깅 요건 반영