ToBe_AI · Simple AI Twin
ERP·MES 데이터 위에서 동작하는
ERP·MES 데이터 위에서 동작하는
제조 인공지능
ToBe_AI는 이미 운영 중인 ToBe_ERP·ToBe_MES 위에 얹는 구조라 별도의 데이터 구축 없이 시작합니다. 정상 생산 구간을 학습해 기준선을 만들고, 지금 값이 평소와 얼마나 다른지 수치 근거로 계산해 예측·경보·아침 브리핑을 현장 언어로 알려줍니다. 판정은 사람이 내리고, 설비는 건드리지 않습니다.
120샷정상 기준선 학습
M1~M7AI 지표 7종
σ 근거감이 아닌 수치로
읽기 전용설비 제어 안 함
시스템 구성도
쌓여 있는 데이터가 그대로 AI의 재료가 됩니다
ToBe_ERP수주 · 생산실적 · 재고 · 품질 · 회계 — 기간계 데이터
ToBe_MESPLC 센서값(온도·속도·압력·수량) · LOT 이력 · 검사 — 현장 데이터
ToBe_AI 엔진 — 학습 · 분석
정상 120샷 기준선 학습 → 현재 샷과 비교 → 평소와 다른 정도를 σ 단위로 계산
📈 예측현재 샷 불량 위험 · 금형 잔여 수명 · 드리프트 추세
🚨 경보이상 감지 시 확인 순서까지 번호로 — 판정 기록 저장
📋 아침 브리핑어제 실적 요약 · 오늘 점검할 곳 — 현장 언어로
별도의 데이터 구축 없음 — 이미 운영 중인 ToBe_ERP · ToBe_MES 위에 얹는 구조 · AI는 읽기 전용, 판정은 항상 사람이
주요기능
AI가 알려주는 6가지
M1 현재 샷 불량 위험도
이번에 만든 제품이 NG일 가능성
확정 실적과 현재 샷 위험도를 함께 표시해 지금 라인 상태를 바로 읽습니다.
확정 실적 0.63%현재 샷 2.2점/100
M2 평소와 다른 정도
여러 공정값을 한꺼번에 비교
온도·압력·속도를 정상 기준선과 동시에 비교해 벗어난 항목을 짚습니다.
최댓값 1.05σ임계 2.5σ
M3 위험을 낮출 조건
지금 데이터에서 찾은 권장 조합
참고 순서일 뿐, 설비는 바꾸지 않습니다 — 조정은 항상 작업자의 몫입니다.
배럴 평균 +0.2%위험도 1.5 → 1.3점
M4 조금씩 달라지는지
좋았던 때와의 거리를 시간축으로
서서히 어긋나는 드리프트를 감시해 문제가 커지기 전에 알립니다.
EWMA 편차 0.36σ — 안정
M5 금형 잔여 수명
금형을 앞으로 몇 샷 더 쓸 수 있나
금형 대장 기준으로 누적·잔여 샷을 계산해 교체 시점을 미리 준비합니다.
M6 전체 중 확인할 곳
전체 설비 중 지금 볼 곳을 지목
"사출 5호기 금형이 보증 수명에 가까워지고 있어요" — 현장 언어로 말합니다.
지금: 사출 5호기
＋ M7 시험예측(SHADOW) — 다음 5샷의 공정 이탈을 미리 계산해 보는 그림자 지표 · 생산 제어에는 사용하지 않습니다
특징
경보 한 장이 현장을 움직이는 방식
- 1
경보가 뜨면 — 어느 설비, 무엇이 평소와 다른지 한 줄로
- 2
확인 순서를 번호로 — ① 노즐 막힘 먼저 · ② 원료 점도 · ③ 사출 속도
- 3
수치 근거 제시 — V/P 전환압 1009.8 bar, 평소 942~990 bar (+3.7σ)
- 4
판정은 사람이 — 확인함 · 정비 필요 · 오탐, 기록으로 남고 AI가 더 똑똑해집니다
AI 경보
사출 5호기
운행중
1노즐 막힘지금 먼저
2원료 점도
3사출 속도
V/P 전환압 · 노즐
평소보다 크게 높음 1009.8 bar
평소 942~990 bar+3.7σ
실제 화면
Simple AI Twin 운영 화면
