Manufacturing
제조 현장의 “지혜와 단도리”, 사람에게 의존하고 있지 않으신가요?
검사의 기준, 장인의 기술, 설비의 보전, 재고의 예측——현장의 지혜가 사람에게 집중되면 멈추는 이유는 늘어갑니다. Cor.는 현장의 과제에 맞춰 다음 한 걸음을 함께 달립니다.
01 / 자주 보이는 과제
제조 현장에서 자주 듣는 「멈추는 이유」.
육안 검사의 속인화와, 검사원마다의 「품질 기준 편차」에 의한 불량품 유출 리스크
제품의 흠집이나 버(burr) 판정이 개인의 감각에 의존하여 매뉴얼 통일이 어려운 현실
숙련공의 고령화・퇴직에 의한 「가공 노하우・장인 기술」의 단절과 젊은 인력 육성 지연
용접이나 절삭 등의 감각적 기능이 언어화되지 않고, OJT 시간도 할애하지 못하는 구조
돌발적 설비 고장에 의한 「라인 정지(돌발 정지)」와, 사후 보전에 의한 막대한 수리 비용
고장 난 뒤 고치는 운영이 되어, 기계의 미세한 이음이나 진동 등의 전조를 포착하지 못하는 리스크
과잉 재고와 결품 리스크 사이의 딜레마로 인한 「적정 재고」 예측의 어려움
자재 급등이나 조달 지연을 내다본 영업 측과 관리 측의 대립, 수요 예측의 속인화
02 / Cor.의 동반
Cor.는 이렇게 함께 달립니다.
과제별로 AI 수탁 개발・AI 고문・로컬 LLM・Grift를 조합하면서 함께 진행합니다. 단정이 아니라 현장의 과제에 맞춘 동반을 소중히 여깁니다.
- AI 수탁 개발
육안 검사 기준을 현장에서 쓸 수 있는 형태로 정리하는 지원
검사 기준이나 견본 이미지를 정리하여 판정의 편차를 억제하기 위한 구조 만들기를 함께 진행합니다. 최종 판단은 사람이 한다는 전제로, 초기 스크리닝의 부담 경감을 목표로 합니다.
- 로컬 LLM・시큐어 AI
가공 노하우의 언어화와, 젊은 인력이 끌어낼 수 있는 환경 만들기
숙련공의 작업 기록이나 절차를 AI가 학습하기 쉬운 형태로 정리합니다. 현장의 기밀을 외부로 내보내지 않고, 젊은 인력이 의문이 생겼을 때 조직의 지혜를 끌어낼 수 있는 구조의 구축을 지원합니다.
- AI 수탁 개발
설비 데이터에서 전조를 포착하는 구조의 검토
이음・진동・가동 로그 등 현장에서 얻을 수 있는 데이터에서 이상의 징후를 일찍 알아챌 수 있는 구조 만들기를 함께 진행합니다. 사후 보전에서 예방 보전으로의 이행을 단계적으로 지원합니다.
- AI 고문・AI 연수
재고・수요 예측을 속인화에서 끄집어내기
영업・관리・현장의 정보를 정리하여 적정 재고의 판단 재료를 공유할 수 있는 상태 만들기에 동반합니다. 수요 예측의 전제 정리부터 도구 선정・도입 진행 방식까지 함께 고민합니다.
우선 기밀 데이터 AI 활용 추진 방식부터 정리해 볼까요?
업종별 제약을 반영해 어디부터 시작할지 함께 정리합니다. 견적 근거는 Grift로도 확인할 수 있습니다.
Grift 결과는 상담 전 참고 견적입니다. 정식 금액·납기는 요건 확인 후 확정합니다.