AIMS 설비 모니터링 가이드
AIMS는 설비 상태, 가동 시간, 비가동, 알람 데이터를 수집해 MES와 스마트공장 확장의 기반을 만드는 설비 모니터링 시스템입니다.
콘텐츠 읽기제조 AI 도입 가이드
제조 AI 도입을 운영 문제 정의, MES ERP SCADA 데이터 연결, 재고 예측과 스케줄링 우선순위, 현장 질의응답, 성과 지표 기준으로 정리합니다.
콘텐츠 읽기수요 예측 AI 도입 가이드
수요 예측 AI 도입을 품목과 기간 범위, 수주 출하 재고 데이터, ERP WMS MES 연결, 생산계획 반영, 오차와 재고 지표 기준으로 정리합니다.
콘텐츠 읽기자연어 MES 활용 시나리오 5가지
자연어 MES를 납기, 설비, 품질, 재고, 작업지시 변경 질문으로 활용하는 5가지 현장 시나리오를 정리합니다.
콘텐츠 읽기가공 시간 예측 AI 가이드
가공 시간 예측 AI를 CAM 이론 시간, MES 실적 시간, 설비와 공구 변수, 생산계획 반영 기준으로 정리합니다.
콘텐츠 읽기공장 AI Agent 활용 가이드
공장 AI Agent를 MES ERP SCADA 데이터 기반 반복 조회, 요약, 리포트 자동화, 권한 관리 관점으로 정리합니다.
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제조 데이터로 예측, 최적화, 검사, 질의응답을 수행하는 AI 기술.
사용자의 목표를 이해하고 여러 데이터와 도구를 활용해 작업을 수행하는 AI.
MES, ERP, SCADA, CMMS 데이터를 연결해 현장 질문에 답하는 제조 특화 AI.
텍스트를 이해하고 생성하는 대규모 AI 모델.
외부 문서와 데이터 검색 결과를 LLM 답변에 결합하는 방식.
텍스트나 데이터를 의미를 담은 숫자 벡터로 변환한 표현.
임베딩 벡터를 저장하고 유사도 검색을 수행하는 데이터베이스.
LLM에게 작업 지시와 맥락을 전달하는 입력 문장.
기존 AI 모델을 특정 데이터와 목적에 맞게 추가 학습하는 과정.
AI 모델 학습에 사용하는 입력과 정답 데이터.
AI 학습을 위해 데이터에 정답이나 속성을 표시하는 작업.
데이터의 정확성, 완전성, 일관성, 최신성을 나타내는 수준.




