현장의 데이터를
판단으로 바꿉니다
검사 라인의 이미지, 설비 로그, 생산 계획표 — 공장에는 이미 데이터가 흐릅니다. 알고몽은 이 데이터를 읽고, 패턴을 찾고, 작업 지시와 일일보고까지 자동화하는 스마트 팩토리용 산업 AI 파트너입니다.
공장 안에서
AI가 맡는 일
검사·설비·계획·문서 — 반복적이고 데이터 집약적인 업무부터 사람의 손을 덜어냅니다. 정직하게, 현장이 검증할 수 있는 범위에서.
비전 기반 품질 검사
검사 라인의 이미지를 분석해 스크래치·결손·이물 등 불량 후보를 가려냅니다. 사람이 최종 판정하는 검사 흐름을 보조해 누락을 줄입니다.
설비 예지보전
진동·온도·가동 로그의 추세를 읽어 이상 징후를 조기에 알립니다. 돌발 정지 전에 점검 시점을 제안해 가동률을 지킵니다.
생산 계획 최적화
수요·재고·라인 가용성 데이터를 종합해 생산 순서와 배분 시나리오를 제안합니다. 계획 담당자의 판단을 빠르게 돕는 보조 도구로 동작합니다.
작업 지시 · 일일보고 자동화
교대 인수인계, 작업 지시서, 일일 생산보고를 현장 데이터에서 자동으로 초안 작성합니다. 반복 문서 작업을 줄여 관리자가 판단에 집중하게 합니다.
데이터 주권 · 보안
도면·검사 이미지·생산 로그는 민감 자산입니다. 온프레미스 자체 추론으로 데이터를 외부 클라우드로 보내지 않고 사내에서 처리합니다.
현장 지식 Q&A
설비 매뉴얼·작업 표준·과거 보고를 근거로 "이 알람은 뭐지?" 같은 질문에 한국어로 답합니다. 숙련자의 경험을 현장 전체가 빠르게 활용합니다.
제조 현장의 일은
이 기술로 구현됩니다
마케팅 용어가 아니라, 알고몽이 실제로 운영하는 기술 자산입니다. 같은 인프라가 검사·설비·계획·문서를 한 번에 받칩니다.
데이터가 공장 밖으로
나가지 않는 추론
NVIDIA DGX Spark(GB10)를 온프레미스로 두고 vLLM 추론 서버를 직접 운영합니다. 연속 배칭으로 처리량을 끌어올린 상주 커널이 검사·설비·문서 요청을 끊김 없이 받습니다.
작업 분해 · 오케스트레이션
"불량 분석하고 보고서까지" 같은 복합 요청을 리드 에이전트가 분해해 워커에 병렬 배분하고 결과를 종합합니다.
자율 개발 · 도커 검증
집계 스크립트나 데이터 파이프라인을 계획→코딩→도커 실행→자가 수정 루프로 직접 만들고 실행해 검증합니다.
한국어 무결성
출력 단계에서 한자·외국어 누출을 차단해 작업 지시서·보고서를 깔끔한 한국어로 만듭니다. 현장 문서에 바로 쓸 수 있게.
실시간 검색 · 8개 도메인 엔진 · AMRC 메모리
웹·자체 RSS로 최신 규격·자재 동향을 근거로 답하고, 도메인 엔진이 문서·엑셀·사업 조사로 분기하며, AMRC 메모리가 라인별 맥락을 이어갑니다.
한 라인에서 시작해
공장 전체로
현장 진단 & 데이터 점검
어떤 데이터가 이미 쌓이는지(검사 이미지·설비 로그·생산 기록) 함께 확인하고, AI가 실제로 가치를 낼 한두 가지 업무를 고릅니다.
단일 라인 파일럿
온프레미스 추론 위에 한 라인·한 업무로 작게 시작합니다. 검사 보조 또는 보고 자동화처럼 결과를 바로 검증할 수 있는 범위에서.
현장 도구와 연결
CONDUCTOR·AUTODEV가 기존 데이터 흐름에 맞춰 작업 지시·집계 루틴을 자동화하고, 결과를 사람이 검토하는 흐름으로 끼워 넣습니다.
검증 & 무결성 점검
KAIR가 한국어 출력을 다듬고, 결과를 현장 기준으로 함께 검증합니다. 사람의 최종 판단을 대체하지 않고 보조하는 선을 분명히 합니다.
확장 & 자기개선
검증된 업무를 다른 라인·공정으로 넓힙니다. MIRROR·TRACE가 운영 데이터를 복기해 응답 품질을 꾸준히 개선합니다.
