01OBSERVE
설비가 만든 사실을
계속 관찰합니다
가동·정지·Cycle·생산량·완료대기·알람을 자동으로 수집하고 품목·LOT·공정의 맥락으로 연결합니다.
실시간 제조데이터생산운영 AI
실시간 설비데이터를 진단하고, 다음 행동까지 연결하는 제조AI
설비가 자동으로 만든 단품 사이클, 비가동 원인, LOT 진행과 ETA를 이해해 현장 상황, 지연 원인과 개선 우선순위를 답합니다.AI 정기 리포트와 평소 쓰던 LLM 대화가 현장 실행과 효과 검증을 연결합니다.
계획 대비94.2%
완료 후 대기47분
납기 위험1 LOT
AI INSIGHT 4호기 트러블과 2호기 완료 후 대기가 오늘 납기 여유를 38분 줄였습니다.
사용 중인 LLM · BAROFACTORY CONNECTED
신규 긴급 발주까지 반영하면
어느 기계에 먼저 걸어야 해?
AI가 먼저 현장을 읽고,
사람과 대화하며 개선을 이어갑니다
생산운영AI는 설비가 실제로 만든 데이터를 계속 관찰합니다. 지금 무슨 일이 일어나고 있는지, 왜 그런지, 어디부터 바꾸면 얼마나 좋아지는지를 먼저 찾아 리포트하고 대화로 답합니다.설비가 만든 사실을
02REASON
원인과 개선 순서를
AI가 먼저 판단합니다
라인 전체에서 손실이 큰 지점을 찾고 왜 발생했는지, 무엇을 먼저 바꿀지, 기대효과는 얼마인지 계산합니다.
진단 · 우선순위 · 예상 효과03IMPROVE
사람과 대화하며
다음 개선을 이어갑니다
리포트의 근거와 대안을 LLM으로 확인하고, 사람이 선택한 실행안의 전후 결과를 검증해 다음 개선을 제안합니다.
대화 · 실행 · 효과검증생산운영AI의 핵심AI가 현장을 계속 읽고 먼저 알려주며, 사람이 질문하고 실행한 결과를 다시 검증해 다음 개선을 함께 이어가는 시스템입니다.
사용 중인 LLM이
바로팩토리의 대화창이 됩니다
새로운 분석 메뉴를 배울 필요 없이 평소 쓰던 말로 현장을 묻습니다. 바로팩토리가 실시간 제조데이터와 생산 맥락을 찾아 근거 있는 답으로 바꿉니다.
사용 중인 LLMBAROFACTORY CONNECTED
YOU
1호기 1,000개 중 몇 개 끝났어? 언제 끝날 것 같아?
MANUFACTURING AI
현재 684개 완료, 316개 남았습니다. 최근 실제 Cycle과 완료 후 대기를 반영하면 오늘 17:42 종료 예상입니다.
실제 생산수량 · 최근 CT · 비가동 · 잔여수량 근거1호기 1,000개 중 몇 개 끝났어?이 LOT 오늘 안에 끝나?급한 품목은 어느 기계에 걸어?
AI가 먼저 읽고
개선 리포트를 정기적으로 보냅니다
현황을 나열하는 데서 끝내지 않고 원인, 먼저 바꿀 대상, 구체적인 행동, 예상 효과를 일일·주간·월간 리포트로 전달합니다.
가장 큰 손실완료 후 대기47분
우선 대상2 · 4호기14–16시
예상 회복대기 28분+3.8%
NEXT ACTION 14:00~16:00 작업자 1명을 2·4호기에 우선 배치하고 완료 후 대기시간의 전후 변화를 비교합니다.
리포트에 이어서 LLM에 질문
“왜 2·4호기부터야? 1호기를 먼저 지원하는 안과 비교해줘.”
근거, 다른 대안과 예상 효과를 같은 대화에서 다시 확인합니다.진단하고, 실행하고, 효과를 확인해 다음 개선을 계속 반복합니다
AI가 한 번 리포트를 보내고 끝나는 방식이 아닙니다. 질문으로 근거와 대안을 확인하고, 현장에 적용한 결과를 다시 측정합니다. 검증된 결과는 다음 진단의 입력이 되어 같은 루프를 계속 돕니다.01SENSE
자동 측정가동·정지·CT·완료대기
→02DIAGNOSE
AI 선제 진단현황·원인·개선 우선순위
→03DECIDE
대화하며 선택근거·대안·예상 효과
→04ACT
사람이 실행배치·순서·준비교체 변경
→05VERIFY
AI 효과 검증생산량·대기·납기 전후
→06REPEAT
다음 개선 반복검증된 결과로 재진단
가공최적화 효과가 가장 큰 아이템을 선별해 가공기술 AI로 넘깁니다
병목 기여도반복 생산수량CT 단축 여지라인·납기 파급효과
가공시간을 줄였을 때 생산량과 납기가 가장 크게 좋아지는 아이템을 최우선 분석 대상으로 정합니다.
SELECTED ITEM최우선 품목
· 대상 공정예상 라인 효과 최상→
· 대상 공정예상 라인 효과 최상→
품목·설비·공정·실제 Cycle·기계신호와 G-code 맥락을 이어받아 에어컷, 절삭조건, 공구부담과 코드 수준의 개선 후보를 찾습니다.
가공기술 AI 페이지로 이동 →가공기술 AI의 분석·현장시험 결과생산운영AI가 실제 생산량·대기·납기 효과를 다시 검증하고 다음 아이템을 선정합니다.
기안·구매·생산·경영 판단에 필요한 답을 구체화합니다
가공기술 AI 분석 대상으로 바로 연결
완료 후 대기와 회복 가능시간을 함께 제시
실제 CT·잔여수량·준비교체를 반영
추가비용·회복시간·예상 생산량을 비교
실시간 데이터에서 진단하고, 대화·실행·검증으로 다음 개선을 반복합니다
AI는 설비데이터에서 먼저 개선 대상을 진단해 정기 리포트로 전달합니다.사용 중인 LLM으로 근거와 대안을 묻고, 현장이 적용한 결과를 같은 데이터로 확인해 다음 진단으로 이어갑니다.
사용 중인 LLM으로 질문
“1호기 몇 개 끝났어?”, “이 LOT 오늘 끝나?”처럼 평소 쓰는 말로 물으면 바로팩토리의 실시간 제조데이터에 근거해 답합니다.
AI 자동 리포트
일일·주간·월간 현황과 단품 사이클·비가동 원인, 먼저 바꿀 대상과 실행 후보를 자동으로 정리해 보냅니다.
설비 리얼데이터
기계가 실제로 만든 단품 사이클, 절삭·자동 비절삭, 작업자 대기·로딩·언로딩과 생산량을 기준으로 봅니다.
생산라인 진단
세팅·공구 작업·작업자 대기·로딩·언로딩과 설비별 조업시간을 분리해 병목 원인을 좁힙니다.
개선 우선순위와 행동지침
라인 전체 생산성에 영향이 큰 설비·품목·공정을 고르고 작업자 배치·투입 순서·준비교체 등 바로 시험할 조치를 제시합니다.
가공최적화 우선품목 선별
병목 기여도·반복 생산수량·Cycle 단축 여지·라인 파급효과를 비교해 가공최적화 효과가 가장 큰 품목과 공정을 가공기술 AI 분석 대상으로 넘깁니다.
효과 예측과 투자판단
회복 가능시간·예상 생산량·추가비용을 연결해 채용·연장·증설·자동화 대안을 비교합니다.
같은 데이터로 검증
적용 전후의 단품 사이클·비가동·생산량·LOT 완료시각을 비교해 확대·유지·수정·중단을 판단합니다.
다음 개선점 추천
확인된 효과를 학습 맥락으로 남기고 다음으로 개선할 설비·품목·공정을 다시 제안합니다.
AI가 먼저 알리고, 사람과 대화하며 개선을 이어가는 순서
현장 데이터를 확인하고, 작은 범위에서 적용한 뒤, 같은 데이터로 결과를 다시 검증합니다.
- 01
설비가 단품 사이클·비가동 원인·생산량·LOT 진행을 자동 측정
- 02
AI가 현황·원인·개선 우선순위와 실행 후보를 정기 리포트로 전달
- 03
사용 중인 LLM에서 근거·대안·영향을 자연어로 추가 질문
- 04
가공개선의 파급효과가 가장 큰 품목·공정은 데이터 맥락과 함께 가공기술 AI로 전달
- 05
사람이 실행할 개선안을 선택하고 현장에 적용
- 06
AI가 생산량·대기·LOT 완료시각의 전후 변화를 검증
- 07
확인된 결과를 반영해 다음 개선 대상을 다시 추천
제조현장에서 지키는 세 가지 원칙
설비 데이터에서 시작
기계가 자동으로 만든 사실을 기준으로 시작하고, 판단에 필요한 품목·LOT·납기 등의 생산 맥락을 연결합니다.
근거와 가정 공개
AI 판단에 사용한 데이터·가정·제약과 기대효과의 산정기준을 함께 보여줍니다.
작은 실험으로 검증
연장·채용·로봇·신규설비 판단 전에 실행 가능한 운영 조치를 먼저 시험합니다.