스마트 팩토리 | 써로마인드

스마트 팩토리 공정 지능화를 위한 제조 AI 서비스

도면 분석, 품질 검사, 설비 진단 등 현장의 핵심 워크플로를 AI로 자동화합니다.

주요 서비스 제조 현장의 핵심 프로세스를 AI로 혁신

엔지니어링 도면 분석부터 정밀 품질 검사, 실시간 설비 진단에 이르는 전 과정을
현장의 보안 요건에 맞춰 유연하게 구축합니다.

도면 분석 지능화

제조·엔지니어링 도면을 엔지니어가 쉽게 검색하고
검증할 수 있도록 디지털 데이터로 전환합니다.

검사 업무 지능화

기존 검사 장비를 교체하지 않고 AI를 도입해
초미세·비정형 불량을 검출하고 품질 이력을 관리합니다.

진단 업무 지능화

설비와 제품 신호를 실시간으로 분석해
이상 징후와 원인 후보를 빠르게 파악합니다.

분석 업무 지능화

품질과 공정 데이터를 분석해
대시보드와 보고서로 정리하고,
원인 후보와 해결 방향을 제시합니다.

보안형 AI 적용

내부망 환경에 구축해 데이터 외부 반출 부담을 줄이고, 보안 요건을 충족하면서 목표 성능을 달성할 수 있도록 지원합니다.

현장의 페인 포인트 설비 제어 자동화를 넘어,
공정 의사결정까지 지능화해야 합니다.

육안 검사와 개인 경험에 의존하는 업무를 줄이면 생산성을 높일 수 있습니다.
제조 AI는 공정 데이터를 분석해 현장의 의사결정을 지원합니다.

주관적 판단 의존

담당자의 경험에 의존하는 판단은 작업 환경 변화에 취약하여
일관된 품질을 담보하기 어렵습니다.

도면 검토

미세·비정형 불량 판정

이상 신호 해석

데이터 단절

검사 결과와 도면 이력이 분산되어
문제 재발 시 원인 추적에 과도한 시간이 소요됩니다.

검사·조치·도면 변경 이력 확인

품질 이슈 재발 대응

원인 파악 지연

설비 신호와 품질 데이터가 연동되지 않아
종합적인 원인 분석이 지연됩니다.

종합 데이터 대조

Lot·Batch 이상 패턴 확인

원인 후보·점검 대상 선정

반복적인 수작업

데이터 취합 및 보고서 작성 등 단순 반복 업무로
핵심 인력의 리소스가 낭비됩니다.

현장·실험 데이터 취합·분석

엑셀 시각화·보고서 작성

실무 적용의 한계

현장 보안 요건과 레거시 시스템을 고려하지 않은 AI 도입은
실제 업무에 적용하기 어렵습니다.

레거시 시스템·보안 조건 검토

실무 환경 테스트

적용 분야 산업별 맞춤형 제조 AI 솔루션

결함 검출부터 도면 분석, 설비 진단까지 각 산업 현장의 특성에 최적화된 AI 기술을 제공합니다.

반도체·정밀 전자 제조

정밀 제조 공정의 결함 검출 정확도를 높이고,
데이터를 분석해 수율 개선 기회를 발굴합니다.

AI 검사

공정 데이터 분석

보안형 AI 적용

모빌리티·산업기계 제조

복잡한 엔지니어링 도면을 신속하게 검토하고,
주요 설비와 제품의 이상 신호를 조기에 파악하여 리스크를 선제적으로 차단합니다.

도면 자산화

품질 이력 관리

설비·제품 이상 진단

배터리·화학 소재 제조

연속 생산 공정의 이상 징후를 조기에 감지하고,
다변수 공정 데이터를 분석해 불량 원인을 도출합니다.

실시간 진단

공정 데이터 분석

원인 후보 분석

제약·바이오 제조

외부망과 분리된 사내 인프라 환경에서 데이터를 안전하게 처리하며,
제조 이력과 품질 데이터를 규정에 맞게 통합 관리합니다.

제조 이력 관리

품질 데이터 분석

보안형 AI 적용

에너지·인프라 운영

대규모 인프라 도면을 빠르게 분석하고,
설비 상태를 조기에 진단해 예기치 않은 다운타임 위험을 줄입니다.

도면 분석

보안형 AI 적용

설비 상태 진단

써로마인드의 차별점 현장 검증부터 자립 운영까지,
써로마인드가 제조 AI의 실무 적용을 이끕니다.

빠른 검증과 개발

300개 이상의 AI 모델 개발 경험과 멀티모달 AI를 바탕으로 다양한 현장 데이터를 분석해, 현장별 모델을 빠르게 검증·개발합니다.

기존 시스템과 연결

기존 장비와 업무 환경을 유지한 채 AI를 도입합니다. 검사 판정, 진단, 분석 등 지원이 필요한 공정에만 AI를 유연하게 연동합니다.

보안형 온프레미스 구축

고객사 내부망의 온프레미스 환경에 AI 시스템을 구축합니다. 중요한 현장 데이터를 외부 서버로 전송하지 않고 안전하게 처리합니다.

현장 과제 해결과 모델 고도화

도입 현장의 우선 과제를 해결한 뒤, 담당자가 AI 모델을 직접 재학습하고 성능을 개선할 수 있는 MLOps 환경을 제공합니다.

활용 사례 제조 AI의 현장 적용 사례를 확인하세요

엔지니어링 기업 A
반도체 부품 제조사 A
자동차 그룹 A·진단
자동차 그룹 A·분석

엔지니어링 도면 정보 추출·분석·발행 자동화

AI가 복잡한 도면 정보를 인식하고 분석해 검색·검토·발행에 활용할 수 있는 엔지니어링 데이터로 전환합니다.