◾불량 추적 및 원인 해결

◾제조현장의 각종 센서 데이터와 공정 데이터의 빅데이터화

◾작업자 숙련도에 따른 품질편차와 공정 로스 감축

◾AI를 활용한 설비 운영환경 최적화

◾데이터 품질관리로 수준 높고 지속적인 품질관리 자동화

◾공정 이상 파악 : 공장, 제조 시설의 기계 작동을 모니터링 하여 신속한 이상 감지

◾주요 설비 관리 : 설비 상태와 성능 데이터를 수집하여 예방 정비 및 유지 보수 일정 관리

◾자율제어 : 최적의 운영인자 도출을 통한 설비 운영

◾생산성 향상

    - 발생하는 상황에 대한 빠른 원인 파악 및 처리로 공정 비가동 시간 최소화

    - 설비의 고장을 조기에 감지하고 대응하여 고장으로 인한 생산 중단 감소

◾최적의 생산 환경 확보

    - 설비 고장 및 예기치 못한 정지를 최소화하여 생산 라인 가동시간 최대화

    - 자율제어를 통한 품질 일관성 확보 및 비용 절감

◾데이터 기반 의사결정

    - 수집된 데이터를 분석하여 의사결정을 하고 비즈니스 인텔리전스에 활용

    - 신속하고 정확한 생산 과정을 통해 고객 만족도 향상 및 제품 신뢰도 강화

◼ 솔루션 차별성 ◼

◾공정 이상 파악의 정확성 및 신속성 증가

◾일관된 지침 수행 및 표준화 가능