㈜다이아덴트 · 데이터 기반 제조 운영체계
2026년 산업 AI 미니프로젝트 및 패스트트랙
To-Be 목표 모델 데모 · 케미칼 배합라인 우선 적용
To-Be 목표 모델 데모 · 케미칼 배합라인 우선 적용
데모 화면입니다. 아래 배치번호 · 설비 · 측정값은 사업계획서에 기재된 데이터 항목 구조에 맞춰
생성한 시뮬레이션 값이며, 실제 생산 데이터가 아닙니다.
실데이터 연계 후 동일한 화면이 실측치로 채워집니다.
통합
연계 데이터 소스
4 / 6
WMS · MES · ERP · POP 연계 완료
AI
품질 이상 예측 정확도
91.4%
케미칼 배합 · 최근 240배치 기준
계획
납기 준수율
96.2%
AI 계획 적용 후 +4.1%p
설비
이상징후 경보
2건
배합기 #2 · 압출기 #1
① 제조 현장 데이터 통합
분산된 시스템과 설비 데이터를 하나의 표준 레이어로 모아, 세 개의 AI 모듈이 같은 데이터를 바라보게 합니다.
WMS 입출고 · 재고
MES 작업지시 · 실적
ERP 수주 · 구매
POP 현장 실적
배합설비 온도 · 속도 · 시간
검사장비 규격 · 강도 · 유동성
→
통합 데이터 레이어
데이터 항목 표준화
로트 · 배치 키 정합
품질기준 정의
로트 · 배치 키 정합
품질기준 정의
→
생산계획 최적화생산 우선순위 · 자재 소요 예측
품질예측 · 이상탐지배합조건 → 품질 이상 확률
설비 예지보전이상징후 조기경보 · 정비주기
소스별 데이터 수집량
일 단위 레코드 수 · 검사장비는 수기 기록이라 수집량이 낮음
데이터 정합성 진단
통합 시 가장 먼저 걸리는 지점 — 로트 키 불일치와 수기 기록
| 소스 | 연계 | 결측률 | 주요 이슈 |
|---|---|---|---|
| WMS | 완료 | 1.2% | — |
| MES | 완료 | 3.8% | 작업 종료시각 누락 |
| ERP | 완료 | 0.9% | — |
| POP | 완료 | 6.5% | 비가동 사유 미입력 |
| 배합설비 | 부분 | 22.4% | 속도 · 온도 일부 미수집 |
| 검사장비 | 수기 | 41.7% | 엑셀 기록 · 로트 키 불일치 |
검사장비와 배합설비가 병목입니다. 이 두 소스가 연결돼야
「공정조건 ↔ 검사결과」 상관 분석이 성립합니다.
② AI 기반 생산계획 최적화
수주 · 재고 · 조달기간 · 설비능력을 함께 계산해 제품별 생산 우선순위와 적정 생산량을 산출합니다.
금주 생산 우선순위 (AI 산출)
납기 임박도 · 재고 수준 · 원재료 가용성 · 설비능력 종합
| 순위 | 제품 | 수주 | 재고 | 납기 | 자재 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Gutta Percha Points .04 | 42,000 | 6,200 | D-4 | 충분 |
| 2 | Paper Points #25 | 28,500 | 3,100 | D-5 | 3일분 |
| 3 | DiaRoot Bio Sealer | 4,800 | 900 | D-7 | 부족 |
| 4 | Gutta Percha Points .06 | 31,200 | 14,700 | D-9 | 충분 |
| 5 | DiaFil | 7,400 | 5,900 | D-12 | 충분 |
자재 부족 경보 — DiaRoot Bio Sealer
바이오세라믹 분말 재고가 D-7 납기 대비 2.1일분 부족합니다.
조달기간 14일 → 오늘 발주해도 납기 초과. 생산 분할 또는 납기 조정이 필요합니다.
원재료 재고 vs 소요 예측
향후 8주 · 점선은 안전재고 · 교차 시점이 발주 시점
③ AI 품질예측 · 이상탐지
케미칼 배합라인의 원재료 투입량 · 배합시간 · 속도 · 온도로 품질 이상 가능성을 배치 단위로 예측합니다.
배합온도 · 배합시간 vs 품질 판정
최근 240배치 · 붉은 점이 규격 이탈 · 회색 영역이 AI가 학습한 정상 조건대
금일 배치별 이상 확률
투입 직후 조건값으로 산출 · 70% 이상이면 배합 전 조정 권고
| 배치 | 제품 | 온도 | 시간 | 이상 확률 | 조치 |
|---|---|---|---|---|---|
| B-2609-11 | GPP .04 | 142.1℃ | 38분 | 4% | 정상 |
| B-2609-12 | GPP .04 | 143.8℃ | 37분 | 9% | 정상 |
| B-2609-13 | Paper #25 | 138.4℃ | 45분 | 36% | 관찰 |
| B-2609-14 | Bio Sealer | 151.2℃ | 32분 | 78% | 조정 |
| B-2609-15 | GPP .06 | 141.6℃ | 39분 | 7% | 정상 |
B-2609-14 조정 권고 · 이상 확률 78%
배합온도 151.2℃가 학습된 정상 조건대(139~146℃) 상한을 초과했습니다.
과거 동일 조건 12배치 중 9배치에서 유동성 규격 이탈이 발생했습니다.
이 판정이 배합 시작 전에 나오는 것이 핵심입니다.
현재는 검사 단계에서 발견되어 배치 전량 재작업으로 이어집니다.
품질 이상 요인 기여도
모델이 판단한 변수별 영향도 · 관리 우선순위를 정하는 근거
④ 설비 예지보전
가동시간 · 정지이력 · 알람 · 점검이력으로 고장 이전에 이상징후를 잡아냅니다.
설비별 건전성 지수
100에 가까울수록 정상 · 70 미만 경보 · 정비 후 회복되는 추세를 함께 표시
이상징후 · 정비 여유
예측 잔여 여유일 기준 정렬
| 설비 | 건전성 | 여유 | 징후 |
|---|---|---|---|
| 배합기 #2 | 61 | 6일 | 교반축 진동 증가 |
| 압출기 #1 | 68 | 11일 | 전류 편차 확대 |
| 배합기 #1 | 84 | 34일 | 정상 |
| 성형기 #3 | 88 | 41일 | 정상 |
| 포장기 #1 | 92 | 58일 | 정상 |
배합기 #2 · 정비 여유 6일
교반축 진동이 3주간 지속 상승. 과거 동일 패턴에서 평균 9일 후 베어링 손상이 발생했습니다.
차주 계획정지 시 동시 정비를 권고합니다.
비계획 정지 회피
배합기 #2를 계획정지에 맞춰 정비하면 라인 정지 4시간을 회피할 수 있습니다.
⑤ 운영 방식의 전환
같은 업무가 어떻게 바뀌는지 — 사업계획서의 목표 지표와 연결되는 지점
AS-IS담당자가 엑셀로 수주 · 재고를 취합해 생산계획 수립 (반나절)
→
TO-BE통합 데이터로 우선순위 자동 산출 · 자재 부족 사전 경보
→ 계획 수립시간 20% 단축
→ 계획 수립시간 20% 단축
AS-IS검사 단계에서 규격 이탈 발견 → 배치 전량 재작업
→
TO-BE배합 시작 전 이상 확률 산출 · 조건 조정
→ 품질편차 · 재작업 10~15% 감소
→ 품질편차 · 재작업 10~15% 감소
AS-IS설비 고장 발생 후 조치 · 생산중단과 납기 지연
→
TO-BE이상징후 조기경보 · 계획정지에 맞춰 예방정비
→ 비계획 정지시간 10% 감소
→ 비계획 정지시간 10% 감소
AS-IS부서별 시스템에서 자료를 뽑아 수기 보고서 작성
→
TO-BE현장 대시보드에서 실시간 확인
→ 분석 · 보고시간 30% 단축
→ 분석 · 보고시간 30% 단축
㈜다이아덴트 · 데이터 기반 제조 운영체계 To-Be 목표 모델
근거 — 「2026년 산업 AI 미니프로젝트 및 패스트트랙」 사업계획서 (주관 (재)충북과학기술혁신원)
화면의 배치번호 · 설비명 · 측정값은 시뮬레이션 데이터이며 실제 생산 실적이 아닙니다. · 운영 퍼포먼스웨이컨설팅
근거 — 「2026년 산업 AI 미니프로젝트 및 패스트트랙」 사업계획서 (주관 (재)충북과학기술혁신원)
화면의 배치번호 · 설비명 · 측정값은 시뮬레이션 데이터이며 실제 생산 실적이 아닙니다. · 운영 퍼포먼스웨이컨설팅