NAZARE
데이터와 노하우가 쌓이는 제조 AI의 데이터 인프라.
설비·업무 시스템·문서의 데이터를 수집하고 저장·조회합니다. 현장 노하우는 온톨로지로 연결해 분석과 AI에 활용하고, 승인된 제어 요청은 설비의 PLC에 전달합니다.
- 연결·수집
- 저장·조회
- 현장 지식
- AI 활용·제어 연계
온프레미스 설치형 소프트웨어
제조 데이터와 AI,우리 회사 서버에서.
NAZARE로 현장의 방대한 데이터를 모으고, NAVIS로 분석과 실행까지. 사업장 내부에 설치하는 두 소프트웨어로 제조 AI를 시작하세요.
도입 환경 알아보기
NAVIS
현장을 이해하고, 승인된 대응을 실행으로.
사용자의 질문에 실시간 설비 데이터와 운영 기록, 현장 지식을 연결해 답합니다. 대응안과 근거를 제시하고, 관리자 승인 후 MCP로 NAZARE에 실행을 요청하는 Agentic AI 플랫폼입니다.
- 상황 확인
- 근거·대응 추론
- 관리자 승인
- 실행 요청·결과 확인
설비 데이터 연결부터 제조 AI 적용까지, 함께 시작하세요.
불량 원인 분석이나 설비 이상 탐지처럼 먼저 해결할 문제를 정합니다. 필요한 설비·생산·품질 데이터를 수집·저장·조회할 환경을 구축하면서 AI도 함께 적용하고 검증합니다. 구축한 데이터 인프라는 다른 설비와 공장의 AI 활용에도 이어집니다.
NAZARE
AI에 필요한 데이터를 연결
- 대상 설비의 PLC·센서 신호 수집
- MES·ERP·QMS 기록과 연결·저장
- 숙련자의 판단 기준을 AI가 읽는 지식으로
동시 구축·검증
NAVIS
연결한 데이터로 AI를 적용
- 현재 신호와 이력으로 이상 원인 분석
- 현장 기준으로 대응 방법·순서 제안
- 관리자 승인 후 실행·결과 확인
먼저 연결한 설비부터, 바로 AI 활용
공장 전체의 데이터 연결이 끝날 때까지 기다리지 않습니다. 먼저 연결한 설비에서 분석·대응을 검증하고, 적용 범위를 넓힙니다.
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NAZARE
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설비마다 다른 표현을, 함께 쓰는 기준으로.
설비마다 다른 태그 이름 때문에 분석을 다시 시작하지 않도록 공통 용어와 관계를 관리합니다. AAS와 MDR을 활용해 설비 자산과 데이터의 의미를 정리합니다.
같은 작업, 평소와 다른 움직임을 찾습니다.
작업 한 번의 시작과 끝을 정하고, 기준 작업의 신호와 실제 작업을 비교합니다. 반복 생산에서 달라지는 구간을 찾아 품질 점검과 설비 확인의 우선순위를 정합니다.
“그때 왜 달라졌을까?” 기록에서 답을 찾습니다.
이상이 발생한 시간의 압력·온도·전류 등 신호를 나란히 비교합니다. 짧은 순간은 정밀하게, 긴 기간은 집계해서 살펴보며 원인 후보를 좁힙니다.
설비가 달라도, 데이터는 한곳으로.
PLC와 CNC의 신호부터 기존 생산·품질 시스템의 기록까지 연결합니다. 수집할 항목을 정하고 실제 값이 들어오는 것을 확인하면, 모니터링과 분석에 같은 데이터를 활용할 수 있습니다.
수집부터 저장까지, 운영 상태를 한곳에서.
연결한 데이터 소스와 저장 공간, 처리 상태를 함께 관리합니다. 현장 규모가 커질수록 늘어나는 운영 항목을 공통 화면과 기준으로 정리합니다.
숫자에 설비와 공정의 맥락을 붙입니다.
같은 압력 값이라도 어느 설비의 어느 지점인지 알아야 쓸 수 있습니다. 공장·설비·제품과 신호를 연결해 사람이 이해하고 AI가 참조할 수 있는 데이터로 만듭니다.
믿고 판단하려면, 데이터 상태부터 알아야 합니다.
값이 없거나 늦게 들어오는 경우, 범위를 벗어난 경우를 구분합니다. 원래 기록과 처리 기준을 함께 관리해 현장 분석과 AI에 쓰는 데이터의 신뢰도를 높입니다.
매번 엑셀에서 하던 정리, 반복되는 흐름으로.
조건에 따라 값을 정리하고 필요한 계산 신호를 만듭니다. 설비 신호와 기존 시스템의 기록을 활용 목적에 맞게 준비해, 분석 전에 반복하던 작업을 줄입니다.
멈춘 시간과 교체 기록을, 다음 개선으로.
얼마나 멈췄는지뿐 아니라 왜 멈췄는지를 기록합니다. 반복되는 비가동 원인과 부품 교체 이력을 함께 살펴보며 생산 손실을 줄일 곳을 찾습니다.
공장 데이터는 사내에, 접근 권한은 필요한 만큼.
외부로 데이터를 보내기 어려운 공장을 위한 온프레미스 운영을 지원합니다. 담당자별로 볼 수 있는 설비와 사용할 기능을 나누고, 데이터와 제어 권한을 구분합니다.
설비가 늘고 기록이 쌓여도, 필요한 순간을 찾아냅니다.
수백 대 설비의 정밀한 신호는 빠르게 방대한 이력이 됩니다. NAZARE는 이 데이터를 사내에 모으고, 필요한 설비·기간·항목을 조회해 실시간 활용과 장기 분석을 함께 지원합니다.
지금 들어오는 정밀한 신호를, 이상을 찾는 AI로.
공정에 특화된 ML 모델은 그 순간의 정밀한 데이터가 있어야 판단할 수 있습니다. NAZARE는 학습에 쓸 과거 이력부터 실시간 추론에 쓸 신호까지 준비하고, NAVIS는 현장 지식과 함께 결과를 설명하고 대응을 계획합니다.
숙련자의 노하우를, AI가 쓰는 데이터로.
어떤 설비의 어떤 신호가 이상인지, 무엇을 먼저 확인하고 어떻게 조치할지. 잉클 전문가가 현장 인터뷰와 도구로 이 지식을 정리하고, 설비·부품·신호·기준·조치의 관계로 연결합니다. 이것이 NAZARE의 온톨로지입니다.
지금 어느 설비를 먼저 봐야 할지, 한눈에.
공장 전체의 가동 상태에서 개별 설비의 신호까지 이어서 확인합니다. 가동·대기·비가동 상태와 알람을 함께 보고, 현장을 돌아다니며 확인하던 시간을 줄입니다.
숙련자의 노하우를, AI가 쓰는 데이터로.
어떤 설비의 어떤 신호가 이상인지, 무엇을 먼저 확인하고 어떻게 조치할지. 잉클 전문가가 현장 인터뷰와 도구로 이 지식을 정리하고, 설비·부품·신호·기준·조치의 관계로 연결합니다. 이것이 NAZARE의 온톨로지입니다.
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NAVIS
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자료를 찾는 데서 끝내지 않고, 다음 업무까지.
데이터 조회, 업무 맥락, 모델 추론을 도구로 연결해 Agent가 필요한 작업을 수행하도록 구성합니다.
근거를 확인하고 승인하면, 설비의 다음 동작으로.
NAVIS에서 조치 대상과 근거를 검토하고 승인합니다. NAVIS는 MCP로 NAZARE에 요청하고, NAZARE는 연결된 PLC에 제어 지령을 전달합니다. 요청 상태와 실제 수행 결과를 구분해 확인합니다.
매뉴얼 몇 페이지보다, 지금 확인할 내용을 찾으세요.
질문에 필요한 자료와 업무 맥락을 연결하고, 현장 데이터를 활용하는 Agent의 출발점을 만듭니다.
현장 상태에서 조치 결과까지, 자율제조의 한 화면.
설비의 현재 상태, AI의 판단 근거, 승인할 작업과 실행 결과를 함께 봅니다. 다섯 가지 장비 시연으로 데이터와 현장 지식이 실제 대응에 연결되는 과정을 살펴보세요.
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기존 시스템 연동과 사업장별 운영
함께 시작하기
지금 가장 바꾸고 싶은 일부터 이야기해 주세요.
현재 설비와 데이터 환경, 해결하고 싶은 과제를 알려주시면 연결부터 운영까지 필요한 범위를 함께 검토합니다.