경영진용 도입 효과로 돌아가기

Technical implementation

제조 · 기술 적용 방법

설비 예지보전, 공정 품질 분석, 소재 R&D, 환경 규제 대응까지. 실제 코드로 검증된 기능만 골라 제조·전자·소재 현장에 적용합니다.

개요

제조·전자·소재 현장에는 MES·DCS·PLC·디지털트윈이 이미 깔려 있습니다. AICLUDE는 이 공장 OT 스택을 대체하지 않고 그 위에 얹어, 비정형 데이터·규제 문서·연구 지식·작업자 코파일럿을 맡는 업무 에이전트 레이어로 돌아갑니다.

암호화 컨테이너 이미지의 온프레미스 배포, 물리적 멀티테넌시, 9종 AI 보안 가드가 설계 단계부터 들어가 있어, 공정 데이터를 외부로 빼지 않고 사내망 위에서 돌립니다.

주요 역량

Graph N-hop 방식의 Agentic RAG

논문·특허·사내 실험 데이터·SOP를 Graph N-hop 방식의 Agentic RAG으로 명제 단위로 자른 뒤 벡터로 검색합니다.

Fortress Pipeline 8단계

입력 보강 → 의도 파악 → 사전 검증 → 실행 계획 → 빠른 응답 → 사후 검증 → 자동 보정. 할루시네이션을 거르고 출처를 함께 표시합니다.

9종 AI 보안 가드 + Fortress Pipeline

프롬프트 인젝션, 도구 오용, 데이터 유출, RAG 포이즈닝, 체인, 메모리, DoS, 출력 조작, 공급망 9종 방어.

온프레미스 암호화 컨테이너 + AES-256-GCM

공장 내부망에 배포합니다. PII 암호화, 암호화 상태 검색 인덱스, 물리적 멀티테넌시.

한·영·일 네이티브 다국어

글로벌 특허·규제 문서를 번역기가 아니라 네이티브 프롬프트·UI로 처리합니다.

166+ Function Calling 도구

문서·이미지·DB 쿼리·브라우저·스케줄러·데이터 분석을 설치 즉시 씁니다.

Case Stories

완결형 적용 시나리오

각 케이스는 고객 과제·AICLUDE 적용·작동 시나리오·기대 효과·사용 기술 5요소를 모두 펼친 상태로 노출됩니다.

Case 01

설비 예지보전 + 현장 코파일럿

고객 과제

  • 설비 진동·온도·조치 이력·SOP가 시스템마다 흩어져 있음
  • 이상 감지 시 작업자가 매뉴얼을 종이·PDF에서 뒤지는 시간
  • 공장 현장의 온프레미스 보안 요구. 데이터 외부 유출 불가

AICLUDE 적용

  1. 1설비 시계열, 이미지 분석, SOP, 조치 이력을 Graph N-hop Agentic RAG으로 묶어 학습
  2. 2이상 감지 시 하이브리드 실행 엔진이 유사 사례를 찾아 조치 가이드를 자동 생성
  3. 3작업자가 모바일·태블릿에서 자연어로 "3라인 어제 진동 이상 원인?" 곧바로 조회
  4. 4온프레미스 암호화 컨테이너 배포로 공장 데이터 외부 유출 차단
  5. 59종 보안 가드와 Fortress Pipeline으로 보안 사고를 사전에 차단

작동 시나리오

요청
설비 진동 센서 이상
  1. 01전송
    알림 트리거
  2. 02검색
    Graph N-hop Agentic RAG이 유사 패턴 이력 검색
  3. 03검색
    과거 조치 이력 + 제조사 매뉴얼 매칭
  4. 04생성
    위험도 평가 + 표준 조치 가이드 생성
  5. 05전송
    작업자 모바일로 전송
  6. 06단계
    조치 완료

기대 효과

  • 설비 다운타임 단축
  • 조치 매뉴얼 탐색 시간 단축
  • 공장 데이터 보안 유지

사용 기술

  • Graph N-hop Agentic RAG
  • 하이브리드 실행
  • 온프레미스 암호화 컨테이너
Case 02

공정 품질 이미지 분석 리포트

고객 과제

  • 미세 결함·균열·이물질 탐지 Vision과 결과 설명·조치 추천이 분리
  • 품질 담당자가 Vision 결과를 손으로 해석해 리포트 작성
  • 이미지 메타 분석 결과를 사내 리포트 양식으로 자동 정리해야 함

AICLUDE 적용

  1. 1이미지 분석 결과를 LLM이 자연어로 설명
  2. 2사내 리포트 템플릿 RAG 학습 → 규격에 맞춘 초안 자동 생성
  3. 3멀티 LLM 라우터(OpenAI·Anthropic·Google·Bedrock·xAI)로 용도별 최적 모델 선택
  4. 4Fortress Pipeline 8단계 검증으로 할루시네이션 걸러냄
  5. 5Audit Log로 검사·판정 전 과정 기록

작동 시나리오

요청 · 품질 담당자
검사 이미지 업로드 + "이상 여부 + 조치 제안"
  1. 01분석
    이미지 메타 분석
  2. 02단계
    LLM이 결과 자연어 설명
  3. 03생성
    사내 리포트 템플릿에 맞춰 초안 작성
  4. 04검증
    Fortress Pipeline 검증
  5. 05단계
    출처 표시
  6. 06감사
    담당자 검토·서명
  7. 07감사
    Audit Log 기록

기대 효과

  • 리포트 작성 시간 단축
  • 판정 일관성 향상
  • 감사 추적 가능

사용 기술

  • 이미지 분석
  • 멀티 LLM 라우터
  • Fortress Pipeline 8단계
  • Audit Log
  • RAG
Case 03

R&D 문서·특허 Graph N-hop Agentic RAG

고객 과제

  • 논문·도면·특허·실험 데이터가 연구원마다 다른 저장소에 흩어져 있음
  • "소재 X등급 최근 3년 물성 A 이상 실험" 같은 질의가 수작업 검색
  • 반도체·소재·화학 공통 과제. 비정형 R&D 지식의 정형화 필요

AICLUDE 적용

  1. 1논문·특허·사내 실험 DB를 Graph N-hop 방식의 Agentic RAG으로 분할 학습
  2. 2벡터 검색과 키워드 하이브리드
  3. 3자연어 질의 → 검색 → 분석 → 비교표·보고서 초안 자동 생성
  4. 4한·영·일 네이티브로 글로벌 특허·논문을 동시에 검색
  5. 5암호화 컨테이너 이미지로 핵심 R&D 데이터의 사외 유출 차단

작동 시나리오

요청 · 연구원
"최근 3년 실험 중 물성 A 900 이상 조건 비교"
  1. 01검색
    Graph N-hop 방식의 Agentic RAG가 관련 명제 검색
  2. 02검색
    벡터 검색으로 유사 연구 매칭
  3. 03생성
    조건·수치 비교표 자동 생성
  4. 04생성
    사내 보고서 템플릿 초안 작성
  5. 05검증
    Fortress Pipeline 검증 (출처 명시)

기대 효과

  • R&D 문서 업무 시간 단축
  • 연구 지식 통합 활용
  • 글로벌 특허 동시 대응

사용 기술

  • Graph N-hop 방식의 Agentic RAG
  • 멀티 LLM 라우터
  • 암호화 컨테이너 이미지
  • 다국어 네이티브
Case 04

글로벌 특허·기술문서 다국어 대응

고객 과제

  • 수출 기업과 글로벌 R&D는 FDA·EU MDR·NMPA·MFDS 4개 시장을 동시에 다룸
  • 경쟁사 특허를 손으로 모니터링하다 신규 출원을 놓치면 사업 기회 손실
  • 영어·중국어·일본어 영업자료·기술문서를 외주로 제작

AICLUDE 적용

  1. 14개국 규제 원문을 Graph N-hop Agentic RAG으로 동시 학습
  2. 2경쟁사 특허 DB를 연동해 신규 출원 자동 모니터링과 요약 리포트
  3. 3한·영·일 네이티브에 중문을 더해 다국어 초안 자동 생성
  4. 4이미지 4 Provider(복수 이미지 AI 모델) 연동으로 브로셔·기술도 자동화
  5. 5암호화 컨테이너 이미지의 온프레미스 배포로 독자 기술·공정 데이터 유출 차단

작동 시나리오

요청 · 규제 담당자
"제품 X - EU MDR 등록 기술문서 체크리스트"
  1. 01검색
    EU MDR 원문 RAG 검색
  2. 02단계
    필요 항목 정리
  3. 03생성
    기존 FDA 보고서 재활용
  4. 04생성
    중문·일문·영문 초안 동시 생성
  5. 05감사
    경쟁사 특허 모니터링 리포트 자동 발송 설정

기대 효과

  • 4개 시장 글로벌 대응 역량
  • 특허 모니터링 자동화
  • 다국어 영업자료 제작 시간 단축

사용 기술

  • 다국어 네이티브
  • Graph N-hop Agentic RAG
  • 이미지 4 Provider
  • 암호화 컨테이너 이미지

이 산업에 바로 적용해 보세요

우리 조직의 데이터·보안 요구와 업무 흐름을 기준으로 PoC를 설계합니다.