ERP / MES
연결
기반 데이터를 정형화된 form으로 표준화합니다. 흩어진 현장을 하나로 연결해 운영의 기틀을 마련하는 첫 단계입니다.
문제 인식
도입은 하는데, 왜 안 쓰일까.
시스템은 갖췄는데 현장은 여전히 엑셀과 수기로 돌아갑니다. 스마트팩토리가 겉돌게 되는 세 가지 이유입니다.
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복잡해서 외면
난해한 UI와 번거로운 조작에 현장이 시스템을 기피합니다. 결국 다시 엑셀과 수기로 회귀합니다.
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파편화 · 지연
시스템마다 데이터가 흩어져 사람이 일일이 취합하고 판단합니다. 실시간 대응에 한계가 생깁니다.
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안착 실패 · 낮은 유지율
고비용 맞춤 구축과 부족한 사후관리로, 도입은 해도 오래 유지되지 못합니다.
단계별 도입 여정
연결에서 자동화까지, 세 단계로 쌓아 올립니다
한 번에 뒤엎지 않습니다. 현장을 연결하고, 우리 공장에 맞게 다듬고, 그 위에 AI를 얹습니다. 각 단계가 앞 단계 위에 누적되어 스마트팩토리가 완성됩니다.
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MOM
커스터마이징
우리 공장에 맞는 특수 알고리즘과 프로그램을 설계합니다. 표준 위에 현장 고유의 운영 방식을 반영해 고도화합니다.
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AI
자동화
실행형 AI 에이전트가 스스로 판단하고 실행합니다. 연결·커스터마이징 위에서 운영이 스스로 돌아가는 스마트팩토리를 완성합니다.
AI 능력 상세
AI 에이전트가 실제로 하는 일
MES/ERP 통합 시스템의 AI agent
지시를 기다리지 않고,
먼저 알려주는 시스템
현장의 데이터를 지켜보다가 필요한 순간에 분석하고 제안합니다. 결정은 언제나 사람이 합니다.
감지
분석
제안
사람 승인
AI 견적 자동화
견적 요청이 오면,
견적 요청이 오면,
과거 이력이 먼저 움직입니다
도면과 사양을 분석해 비슷했던 수주 이력을 찾고, 그 실적을 근거로 견적 초안을 만들어 둡니다.
감이 아니라 근거로. 담당자는 검토하고 승인만 하면 됩니다.
고객
견적 언제 나와요? 급해서요.
신규 견적 요청
BRKT-0417_Rev2.dwgAL6061 · 40EA
유사 수주 이력
2024-11 브래킷 가공유사도 91%
2025-03 정밀 플레이트유사도 84%
2023-08 지그 베이스유사도 78%
견적 초안 - 산출 근거 포함
자재비 · 가공비 · 후처리비항목별 분해
유사 건에서 공수 초과 이력리스크 확인
담당자 검토 후 확정
동적 생산 스케줄링
계획이 깨지는 순간,
계획이 깨지는 순간,
대안이 함께 도착합니다
긴급 오더, 설비 고장, 자재 지연. 계획을 깨는 이벤트가 생기면 납기와 부하를 따져 대안을 만들어 제시합니다.
대안 중 선택만 하면, 현장에 바로 반영됩니다.
영업
긴급 오더 들어왔어요!
이번 주 설비 일정
라인 1
라인 2
긴급
대안 A
라인 2로 분산 배치, 전 오더 납기 준수
대안 B
오더 1건 납기 조정, 현행 유지
관리자가 대안 A 선택 - 작업지시 반영
납기 예측 · 지연 경보
묻기 전에 먼저,
묻기 전에 먼저,
위험한 오더를 알려줍니다
진행 중인 모든 오더의 실적과 부하를 지켜보다가, 납기가 위험해지면 원인과 만회 방안을 함께 가져옵니다.
출하 직전이 아니라, 미리 알려드립니다.
진행 오더 현황
오더 #231 · 정밀 샤프트안전
오더 #238 · 커버 플레이트안전
오더 #245 · 하우징 가공안전위험
지연 위험 감지 - 원인
본사 공장 부하 초과, 예상 완료일이 납기를 넘어섭니다
만회 방안 제안
협력 거점 이관방안 1
잔업 투입방안 2
오더 순서 교체방안 3
관리자 승인 - 물량 2건 거점 이관
유사 품목 자동 매칭
"예전에 만들어본 것 같은데"를
"예전에 만들어본 것 같은데"를
시스템이 기억합니다
신규 품목을 등록하면 비슷했던 과거 품목을 찾아 BOM과 공정, 그때의 시행착오까지 함께 불러옵니다.
백지에서 시작하지 않는 신규 등록.
반장
이거 예전에 만들어본 것 같은데...
신규 품목 등록
HSG-0292.stepSUS304 · 공차 ±0.01
유사 품목 발견
HSG-0177 하우징유사도 93%
BOM · 라우팅 초안 자동 생성차이점 표시
그때의 교훈
열처리 후 변형 발생 이력 - 예비 가공 여유 0.2mm 확보로 해결
초안 확인 후 등록 완료
수요예측 기반 생산량 조정
자재가 떨어지기 전에,
자재가 떨어지기 전에,
발주 시점이 먼저 옵니다
반복 수주 품목과 공용 자재의 수요 흐름을 학습해, 선행 생산과 자재 발주 타이밍을 추천합니다.
결품이 나기 전에, 발주 시점을 알려드립니다.
자재
자재 또 떨어지면 어떡하죠?
자재 D 수요 예측
발주 추천
자재 D · 구매 리드타임 3주 · 재고 2주분금주 내 발주 권장
승인 - 구매요청 생성됨
자연어 현장 보고
현장의 말 한마디가
현장의 말 한마디가
그대로 전산이 됩니다
작업자가 메신저로 보낸 자연어 메시지를 AI가 해석해, 재고 이동과 작업 기록을 즉시 반영합니다. 전산 입력을 위해 사무실로 돌아올 필요가 없습니다.
현장은 일하던 대로. 기록은 시스템이 맡습니다.
현장
SUS304 파이프 20개, 2창고로 옮겨놨어요
AI 해석 결과
품목SUS304 파이프
수량20 EA
이동1창고 → 2창고
전산 반영
재고 이동 전표 자동 생성반영 완료
1창고 -20 EA · 2창고 +20 EA실시간
작업자에게 확인 회신 전송
도면 데이터 추출
복잡한 도면 속 데이터가
복잡한 도면 속 데이터가
문서가 되어 나옵니다
도면의 부품 구성과 치수, 재질, 공차를 AI가 인식해 BOM과 작업지시서 초안으로 추출합니다. 도면을 보며 다시 입력하는 반나절이 사라집니다.
도면 한 장에서 BOM과 작업지시서까지.
생산
도면 보고 BOM 다시 만드는 데 한나절이에요
하네스 도면 인식 결과
커넥터 12종 · 회로 34선 인식자동 인식
전선 사양 · 단자 · 튜브 추출완료
문서 초안 생성
BOM 초안생성됨
작업지시서 초안생성됨
담당자 검토 후 문서 확정
차별화
기록하는 시스템을 넘어, 스스로 실행하는 AI로
같은 ‘스마트팩토리’라도 접근이 다릅니다. 기존 MES, 일반 AI 활용 MES, 그리고 ADX가 무엇을 어떻게 다루는지 한눈에 비교했습니다.
| 기존 MES 데이터 수집·기록 | 일반 AI 활용 MES 분석·예측 보조 | euidos ADX 실행형 AI 에이전트 | |
|---|---|---|---|
| 핵심 기능 | 현장 데이터를 수집하고 모니터링·기록 | 수집한 데이터에 AI 분석·예측 리포트를 부가 | 판단부터 실행까지 AI 에이전트가 직접 수행 |
| 입력 방식 | 작업자가 화면에 항목을 수기로 입력 | 일부 자동 수집과 수기 입력을 병행 | 자연어·문서·도면을 그대로 인식해 자동 입력 |
| 운영 체계 | 벤더에 종속된 폐쇄형 패키지 | 기존 패키지에 AI 모듈을 덧붙인 구조 | 오픈소스 ERPNext 기반의 개방형 구조 |
| 시스템 연동 | 연동마다 별도 개발·커스텀이 필요 | API 연동 위주로 범위가 제한적 | PC를 직접 조작해 기존 시스템까지 아울러 실행 |
| 의사결정 | 사람이 데이터를 보고 직접 판단 | AI가 추천하고 사람이 최종 판단·실행 | AI가 판단·실행하고 사람은 확인·승인 |
| 핵심 가치 | 기록과 가시성 확보 | 분석·예측 인사이트 제공 | 스스로 돌아가는 자동화된 운영 |
오픈소스 ERPNext 위에, PC를 직접 조작하는 실행형 AI.
제품 구성
도면 데이터 추출에서, 사내 시스템 연결까지
지금 쓰는 도면 인식 프로그램의 데이터를 뽑는 것부터 시작하고, 필요해지면 MES 등 사내 시스템 연결까지 확장합니다. 현재 상황에 맞는 범위부터 도입하세요.
기본형
도면 ADX
지금 쓰는 도면 인식 프로그램에서 데이터를 추출합니다.
현장에서 이미 사용 중인 도면 인식 프로그램이 뽑아내는 데이터를 그대로 받아, 사람이 다시 옮겨 적지 않아도 되도록 정형 데이터로 추출합니다.
- 도면 인식 프로그램 데이터 추출
- 부품·치수·사양을 정형 데이터로 정리
- 도면을 보며 다시 입력하는 수기 작업 제거
프리미엄
사내 시스템 연결
추출한 데이터를 MES 등 사내 프로그램의 data form으로 연결합니다.
도면에서 뽑은 데이터를 MES를 비롯한 사내 시스템이 쓰는 데이터 폼에 맞춰 추출하고, 시스템과 직접 연결해 흐르게 합니다. 추출에서 끝나지 않고 실제 운영으로 이어집니다.
- 도면 ADX의 데이터 추출 기능 포함
- MES 등 사내 프로그램 data form에 맞춰 추출
- 사내 시스템에 직접 연결·반영
신뢰 · 검증
말이 아니라, 특허와 실증으로 증명합니다.
ADX의 핵심 기술은 특허 출원으로 권리화를 진행 중이며, 제조 현장 실증을 통해 실제 효용을 검증하고 있습니다.
특허 출원 2건
AI 에이전트 실행 기술의 권리화 진행 중
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출원
AI 에이전트 기반 문서 인식·사무 업무 자동화 기술
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출원
비정형 문서 분석·검증을 통한 기술자료 생성·시스템 제어 기술
실증 파트너십 진행
제조 현장에서 검증 중
기술을 시연이 아닌 실제 제조 현장에 적용해, 도입 효용과 안정성을 함께 검증하고 있습니다.
현장 실증 진행
효용·안정성 검증
계약 금액·조건 등 세부 사항은 협의 단계에 따라 달라질 수 있어 표기하지 않습니다.
도입 상담
도입을 검토 중이신가요?
우리 공장 현황과 목표를 알려주시면, 연결(MES)·커스터마이징(MOM)·자동화(AI) 어느 단계부터 시작하면 좋을지 함께 검토해 드립니다.
- 현재 시스템·데이터 현황 진단
- 우리 공장에 맞는 도입 범위 제안
- 실행형 AI 에이전트 적용 시나리오