OntoPlant
P&ID 도면 연결 검사
P&ID 도면을 설비 지식그래프로 바꾸고 배관이 실제로 이어지는지 검사합니다. 끊긴 연결과 비어 있는 노즐을 찾아 심각도와 원인을 함께 보고합니다. 공개 DEXPI 예제 도면에서는 양 끝이 다 이어지지 않은 연결 4개를 찾았습니다.
Solutions · OntoFactory
OntoFactory
제조 현장의 설비·공정·품질·작업·생산계획 데이터를 구조화하고, 예지보전·품질 예측·생산 최적화·SOP 자동화를 지원하는 제조 지식 기반 AI 서비스.
제조 · 스마트팩토리 · 예지보전
OntoFactory는 분산된 제조 데이터를 연결하여, 설비 신뢰성·품질 예측력·생산 의사결정 품질을 높입니다.
지식그래프 구조
공정을 중심으로
제조 지식을 연결합니다
설비·공정·품질·작업 데이터를 관계로 묶어, 제조 현장의 원인 분석과 의사결정 품질을 높입니다.
주요 해결 문제
제조 데이터는 있지만,
연결되어 있지 않습니다
01
설비와 품질의 단절
설비 데이터와 품질 데이터가 분리되어 있어 원인을 잇기 어렵습니다.
02
경험 의존 원인 분석
불량 원인 분석이 숙련 작업자의 경험에 의존합니다.
03
사후 정비 중심
설비 고장이 사후 정비 중심으로 관리되어 예방이 어렵습니다.
04
대시보드에 머문 데이터
스마트팩토리 데이터가 조회용 대시보드 수준에 머무릅니다.
05
계획과 현장의 분리
생산계획과 현장 실행 데이터가 연결되지 않습니다.
주요 서비스
제조 지식을
실행 AI 서비스로
온톨로지로 구조화한 제조 지식 위에서 예지보전·품질 예측·현장 코파일럿을 구현합니다.
제조 공정 온톨로지 구축
설비·공정·품질·작업 개념과 관계를 지식그래프로 정의합니다.
설비 예지보전 모델
센서·정비 이력을 기반으로 고장을 사전에 예측합니다.
품질 이상 예측
공정 변수와 품질 결과의 관계로 이상을 조기에 감지합니다.
불량 원인 분석 GraphRAG
다단계 관계 추론으로 불량의 근본 원인 공정·설비를 추적합니다.
생산 KPI 대시보드
설비 가동률·불량률·생산 추이를 원인·근거와 함께 제시합니다.
작업표준서·SOP AI 관리
작업표준과 SOP를 구조화해 현장 질의에 정확히 답합니다.
제조 현장 AI 코파일럿
현장 담당자의 자연어 질의에 지식그래프 근거로 응답합니다.
기대 효과
설비 신뢰성부터
생산 의사결정까지
고장 사전 예방
사후 대응을 예방 중심으로 전환합니다.
불량률 감소
원인 기반 분석으로 재발을 줄입니다.
생산성 향상
공정·계획·현장을 연결해 흐름을 최적화합니다.
현장 의사결정 개선
근거 있는 인사이트로 판단 속도를 높입니다.
제조 현장 도구
도면의 연결과 정비 기록의 고장을
그래프로 읽습니다
ontoFMEA
정비 기록 고장 분석
정비 기록의 자유 문장을 고장 모드·원인·조치·부품으로 정리합니다. 설비마다 어떤 고장이 몇 번, 얼마나 오래 설비를 세웠는지 순위를 매기고 FMEA 초안을 만듭니다.
OntoPlant 화면
P&ID 도면에서 끊긴 연결을 찾아 도면 위에 표시하고, 사람이 판정합니다.
도면은 DEXPI 2.0.1 사양 참조 도면(DEXPI e.V., CC BY 4.0)을 시연용으로 나눈 것입니다. 고객이나 현장의 도면이 아닙니다.
찾은 자리를 도면에서 바로 봅니다
엔진이 찾은 결함 3건이 검토 순서대로 있고, 도면에 결함 위치가 번호로 표시됩니다. 검토자가 원인을 골라 판정합니다.
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ontoFMEA 화면
사람마다 다르게 적은 정비 기록을 같은 말로 정리해, 어떤 고장이 몇 번 반복됐는지 보여 줍니다.
합성 예시 데이터 화면입니다. 화면의 숫자는 사출 정비 기록 42줄로 만든 예시이며 실제 현장의 결과가 아닙니다.
근거가 붙고 사람이 확인합니다
원래 문장, 정리한 값, 그 값이 나온 근거 구절을 나란히 보여 줍니다. 담당자가 승인하거나 고치거나 거절합니다.
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자사 도면이나 정비 기록으로 검토하려면 알려 주세요.
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