개선 대상 선정
어느 품목의 가공시간부터 줄여야라인 전체 생산성이 가장 크게 오르는가?
가공기술 AI 분석 대상으로 바로 연결
생산운영 AI
실시간 설비데이터를 진단하고, 다음 행동까지 연결하는 제조AI
기안·구매·생산·경영 판단에 필요한 답을 구체화합니다
생산운영 AI는 설비가 만든 데이터를 계속 지켜봅니다.지금 무슨 일이 일어나는지, 왜 그런지, 어디부터 바꾸면 좋을지 먼저 찾아 리포트로 보내드리고, 궁금한 점은 대화로 답합니다.
현장 배치
14:00~16:00에 어느 작업자가어떤 설비를 우선 지원해야 하는가?
완료 후 대기와 회복 가능시간을 함께 제시
긴급 발주
새 주문을 어느 설비와 순서에 투입해야기존 납기를 지킬 수 있는가?
실제 사이클타임·잔여수량·준비교체를 반영
투자·구매 판단
연장근무·추가 인력·설비 증설 중어느 선택이 경제적인가?
추가비용·회복시간·예상 생산량을 비교
일일·주간·월간 개선 리포트를 먼저 보내드립니다
현황에 대한 브리핑은 물론 가장 큰 손실과 먼저 바꿀 대상, 구체적인 행동, 예상 효과까지 정리합니다.
이번 주 생산운영 AI 리포트
- 가장 큰 손실
- 완료 후 대기 47분
- 우선 대상
- 2·4호기, 14~16시
- 예상 회복
- 대기 28분 감소, +3.8%
이어서 질문
왜 2·4호기부터야?1호기를 먼저 지원하는 안과 비교해줘.
근거, 다른 대안, 예상 효과를 같은 대화에서 다시 확인합니다.
진단하고, 실행하고, 효과를 확인해 다음 개선으로 이어갑니다
리포트 한 번으로 끝나지 않습니다.현장에 적용한 결과를 다시 측정하고, 확인된 결과로 다음 개선 대상을 찾습니다.
- 01
자동 측정
가동·정지·사이클타임완료 후 대기
- 02
AI 진단
현황·원인개선 우선순위
- 03
대화로 선택
근거·대안·예상 효과
- 04
현장 실행
작업자 배치·투입 순서준비교체 변경
- 05
효과 확인
생산량·대기·납기전후 비교
- 06
다음 개선
확인된 결과로다시 진단
평소 쓰시는 AI 대화창에서 공장 상황을 바로 물어보세요
새 메뉴를 배울 필요 없이 평소 말투로 물으면, 바로팩토리가 실시간 생산 데이터로 근거 있는 답을 드립니다.
대화 예시
1호기 1,000개 중 몇 개 끝났어? 언제 끝날 것 같아?
바로팩토리
현재 684개 완료, 316개 남았습니다.
최근 실제 사이클과 완료 후 대기를 반영하면 오늘 17:42 종료 예상입니다.
근거: 실제 생산수량 · 최근 사이클타임 · 비가동 · 잔여수량생산 데이터 4건 확인 · 생각 완료
예시 질문
- 1호기 1,000개 중 몇 개 끝났어?
- 이 LOT 오늘 안에 끝나?
- 급한 품목은 어느 기계에 걸어?
- 연장근무, 인력 추가, 설비 증설 중 뭐가 나아?
가공시간을 줄였을 때 효과가 가장 큰 품목을 골라 가공기술 AI로 넘깁니다
가공시간이 길다는 이유만으로 고르지 않습니다.병목에 미치는 영향, 생산 수량, 단축 여지, 앞뒤 공정과 납기 영향을 함께 따져 공장 전체 효과가 가장 큰 품목을 정합니다.
생산운영 AI
전 품목의 개선효과를 같은 기준으로 비교
- 병목 기여도
- 반복 생산수량
- 사이클타임 단축 여지
- 라인·납기 파급효과
가공시간을 줄였을 때 생산량과 납기가 가장 크게 좋아지는 품목을 최우선 분석 대상으로 정합니다.
최우선 개선 필요 품목의공정 분석 요청
가공기술 AI
선정 품목을 가공기술 관점에서 심층 분석
품목, 설비, 공정, 실제 사이클, G-code 정보를 그대로 넘겨받아 에어컷, 절삭조건, 공구 부담을 분석합니다.
가공기술 AI 페이지로 이동 →가공기술 AI의 분석·현장시험 결과
생산운영 AI가 생산량, 대기, 납기 기준으로 다시 확인하고 다음 품목을 고릅니다.
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.