제조 · 기술 적용 방법

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. 4공장 내부의 Podman 환경에 배포하고, 내부 모델·도구와 외부 통신 제한을 함께 설정
5. 59종 보안 가드와 Fortress Pipeline으로 보안 사고를 사전에 차단

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

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. 5R&D 데이터를 내부 모델·도구로 처리하도록 구성하고, 접근 권한과 외부 통신 정책을 별도로 검증

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. 5독자 기술·공정 데이터는 내부 모델·도구로 처리하도록 구성하고, 외부 특허·이미지 서비스의 전송 범위와 통신 정책을 별도로 검토