제조 데이터 통합 AX 플랫폼

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Enterprise AX Engine

시스템을 가로지르는 질문에, 데이터로 답합니다.

시스템을 가로지르는 질문에, 데이터로 답합니다.

Korean

DX를 넘어 AX로

DX를 넘어 AX로

DX가 디지털로 기록하는 것이라면, AX는 AI로 이해하는 것입니다.
Synki는 DX를 완료한 기업이 AX로 나아가는 가장 빠른 경로입니다.

DX가 디지털로 기록하는 것이라면, AX는 AI로 이해하는 것입니다.
Synki는 DX를 완료한 기업이 AX로 나아가는 가장 빠른 경로입니다.

Step 01
DX
Digital Transformation

데이터를 "기록"한다

Step 02
Synki
Step 03
AX
AI Transformation

데이터를 "이해"한다

Step 03
AX
AI Transformation

데이터를 "이해"한다

01 · WHY NOW

데이터는 이미 충분합니다. 답이 안 나올 뿐입니다.

데이터는 이미 충분합니다. 답이 안 나올 뿐입니다.

부족한 것은 데이터가 아닙니다. 대시보드도, 챗봇도 이미 넘칩니다. 문제는 어느 단일 시스템도 답하지 못하는 질문이 현장에 남아 있다는 점입니다.

부족한 것은 데이터가 아닙니다. 대시보드도, 챗봇도 이미 넘칩니다. 문제는 어느 단일 시스템도 답하지 못하는 질문이 현장에 남아 있다는 점입니다.

01 / SILO

시스템 사일로

데이터가 시스템별로 분산되어, 하나의 공정 흐름으로 읽기 어렵습니다.

통합 KPI 산출 = 수작업 의존

02 / QUESTION

크로스 시스템 질문

생산·품질·원가를 동시에 묻는 질문에 즉시 답할 수 없습니다.

단일 시스템 답변 불가

03 / IMPACT

이익 언어의 부재

분석 결과가 실제 비용 절감과 수율 개선으로 어떻게 이어지는지 불명확합니다.

현장 지표에서 멈춤

04 / RISK

리스크 사후 인지

이상 징후를 찾는 시점이 늦어져, 대응 가능한 시간을 놓치게 됩니다.

대응 골든타임 상실

05 / REPORT

보고서 수작업

시스템마다 따로 데이터를 뽑아 엑셀로 취합합니다. 오류와 지연이 반복되고, 그 절차는 담당자 머릿속에만 있습니다.

경영 보고마다 반복

06 / VENDOR BOUNDARY

단일 벤더의 구조적 한계

각 벤더는 자기 사일로만 소유합니다. MES에는 정비·클레임 데이터가 없어, 가로지르는 질문에는 누구도 답하지 못합니다.

구조적으로 불가

02 · DOMAIN

Core Engine + Domain Plugin

Core Engine + Domain Plugin

Synchub의 핵심은 도메인을 교체할 수 있다는 것입니다.

Synchub의 핵심은 도메인을 교체할 수 있다는 것입니다.

Domain

제조 MES

제조 달성률 요약, 불량 추세, 설비 교체 알림, 인력 시뮬레이션

물류 WMS

재고 부족 감지, 배송 지연 알림, 적재 최적화

유통 POS

매출 요약, 이상 매출 감지, 수요 예측

공공 행정

미처리 민원 알림, 예산 초과 감지, 업무 보고 자동화

건설

공정 지연 감지, 자재 부족 알림, 안전 점검

의료

예약 현황, 장비 점검 알림, 의약품 재고

Synki Core Engine

Synki Core Engine

Synki Core Engine

Core Engine은 그대로, 도메인 설정만 교체

Core Engine은 그대로, 도메인 설정만 교체

Core Engine은 그대로, 도메인 설정만 교체

Core Engine은 그대로 두고 도메인 파일만 교체하면 어떤 산업이든 적용 가능합니다.

Core Engine은 그대로 두고 도메인 파일만 교체하면 어떤 산업이든 적용 가능합니다.

구축사례 - 제조 MES

구축사례 - 제조 MES

연결 DB 테이블

40+ (읽기 전용)

AI 전용 테이블

AI 전용 데이터 영역 별도 구성

쿼리 카탈로그

45개 (11개 도메인)

이상 감지 규칙

생산·품질·설비 등

03 · POSITIONING

'하나 더'가 아니라 '시스템을 가로지르는' 도구입니다.

'하나 더'가 아니라 '시스템을 가로지르는' 도구입니다.

부족한 것은 데이터가 아닙니다. 대시보드도, 챗봇도 이미 넘칩니다. 문제는 어느 단일 시스템도 답하지 못하는 질문이 현장에 남아 있다는 점입니다.

부족한 것은 데이터가 아닙니다. 대시보드도, 챗봇도 이미 넘칩니다. 문제는 어느 단일 시스템도 답하지 못하는 질문이 현장에 남아 있다는 점입니다.

AS-IS · 일반 도구

구분

TO-BE · Synchub

데이터 범위

단일 시스템만 조회 — 각 벤더는 자기 DB만 소유

이종 시스템을 표준화해 통합 — 컨테이너 기반 배포

질문의 한계

크로스 시스템 질문 불가 — '불량 → 클레임 원가' 답 못 함

integrated 통합 계층이 여러 시스템을 conform해 전사 뷰로 응답

답의 언어

현장 지표에서 멈춤 — 불량률·다운타임만 표시

이익 언어로 착지 — 마진·납기 페널티로 번역

리스크 감지

사고가 터진 뒤 인지 — 품질 드리프트를 사후 확인

규칙 기반 사전 감지 — 3단 임계값으로 선제 알림

연동 자산

연동을 코드로 소모 — 매번 개발, 자산이 안 남음

연동을 화면에서 자산화 — 매핑·카탈로그가 누적

AI의 역할

AI가 직접 판단 — 그럴듯하지만 틀린 답 위험

AI는 통역 역할 — 실 DW 데이터에 앵커링

AS-IS · 일반 도구

구분

TO-BE · Synchub

데이터 범위

단일 시스템만 조회 — 각 벤더는 자기 DB만 소유

이종 시스템을 표준화해 통합 — MSSQL·PostgreSQL·Timescale 검증

질문의 한계

크로스 시스템 질문 불가 — '불량 → 클레임 원가' 답 못 함

integrated 통합 계층이 여러 시스템을 conform해 전사 뷰로 응답

답의 언어

현장 지표에서 멈춤 — 불량률·다운타임만 표시

이익 언어로 착지 — 마진·납기 페널티로 번역

리스크 감지

사고가 터진 뒤 인지 — 품질 드리프트를 사후 확인

규칙 기반 사전 감지 — 3단 임계값으로 선제 알림

연동 자산

연동을 코드로 소모 — 매번 개발, 자산이 안 남음

연동을 화면에서 자산화 — 매핑·카탈로그가 누적

AI의 역할

AI가 직접 판단 — 그럴듯하지만 틀린 답 위험

AI는 통역 역할 — 실 DW 데이터에 앵커링

데이터 범위

단일 시스템만 조회 — 각 벤더는 자기 DB만 소유

이종 시스템을 표준화해 통합 — MSSQL·PostgreSQL·Timescale 검증

질문의 한계

크로스 시스템 질문 불가 — '불량 → 클레임 원가' 답 못 함

integrated 통합 계층이 여러 시스템을 conform해 전사 뷰로 응답

답의 언어

현장 지표에서 멈춤 — 불량률·다운타임만 표시

이익 언어로 착지 — 마진·납기 페널티로 번역

리스크 감지

사고가 터진 뒤 인지 — 품질 드리프트를 사후 확인

규칙 기반 사전 감지 — 3단 임계값으로 선제 알림

연동 자산

연동을 코드로 소모 — 매번 개발, 자산이 안 남음

연동을 화면에서 자산화 — 매핑·카탈로그가 누적

AI의 역할

AI가 직접 판단 — 그럴듯하지만 틀린 답 위험

AI는 통역 역할 — 실 DW 데이터에 앵커링

04 · CROSS-SYSTEM QUERY

질문 하나가 시스템 셋을 지나, 하나의 답이 됩니다.

질문 하나가 시스템 셋을 지나, 하나의 답이 됩니다.

아래 질문을 골라 보세요. Synchub은 정형·비정형 데이터를 통합해 경영과 현장이 함께 이해할 수 있는 근거 있는 답을 제시합니다.

아래 질문을 골라 보세요. Synchub은 정형·비정형 데이터를 통합해 경영과 현장이 함께 이해할 수 있는 근거 있는 답을 제시합니다.

단일 벤더로는: MES 벤더는 정비·클레임 데이터를 가지고 있지 않고, 정비 시스템 벤더는 공정 불량 데이터를 가지고 있지 않습니다. 둘 다 성실히 답해도 이 질문에는 도달하지 못합니다.
idle · 질문을 선택하세요
왼쪽에서 질문을 하나 선택하면 Synchub이 어떤 경로로 답에 도달하는지 재생합니다.

05 · AI ADVISORY

Synki는 묻고 끝나지 않습니다. 추천하고, 승인받고, 실행합니다.

Synki는 묻고 끝나지 않습니다. 추천하고, 승인받고, 실행합니다.

Synchub의 AI 어드바이저 Synki는 감지(Sense) → 판단(Decide) → 실행(Act) → 학습(Learn)의 폐루프로 동작합니다. 실행은 항상 담당자 승인을 거칩니다.

아래 시나리오에서 직접 승인 버튼을 눌러 보세요.

Synchub의 AI 어드바이저 Synki는 감지(Sense) → 판단(Decide) → 실행(Act) → 학습(Learn)의 폐루프로 동작합니다. 실행은 항상 담당자 승인을 거칩니다.

아래 시나리오에서 직접 승인 버튼을 눌러 보세요.

SENSEERP·MES 실시간 데이터와 자연어 질의를 함께 읽어 현황과 이상 징후를 확인합니다.
DECIDELLM 추론과 규칙 검증을 함께 돌려 원인 기여도와 조치안을 신뢰도와 함께 제시합니다.
ACT담당자가 승인한 조치만 ERP·MES에 반영되고 조치 관리 보드에 기록으로 남습니다.
LEARN채택률과 실행 후 KPI 변화를 추적해 다음 추천의 정확도에 반영합니다.
자율 수준

Lv.3 승인 실행이 기본 모드입니다. AI가 추천하고 담당자가 승인하면 시스템에 반영됩니다. 임계값 내 사안을 자동 처리하는 Lv.4는 고객사 정책에 따라 단계적으로 확장합니다.

SSynkiAI 어드바이저
질문을 입력하세요DEMO

06 · PRODUCT

제품 화면

제품 화면

모니터링부터 조치 기록까지 하나의 화면 흐름 안에서 이어집니다. 화면을 클릭하면 크게 볼 수 있습니다.

모니터링부터 조치 기록까지 하나의 화면 흐름 안에서 이어집니다. 화면을 클릭하면 크게 볼 수 있습니다.

모니터링 메인 대시보드

모니터링 메인 대시보드

OEE·가동률·불량률·정시납기율을 한 화면에서 추적합니다. 생산 실적 추이, 라인별 불량률, 설비 상태 분포를 시스템 구분 없이 함께 봅니다.

  • 시스템별 월 운영 활동 · 생산 총량 추이
  • MES 월별 생산량, LTS 검사 항목별 NG율
  • 크로스 시스템 KPI를 한 화면에서 조회

07 · COMPONENTS

현장의 판단을 완성하는 9개의 운영 컴포넌트

현장의 판단을 완성하는 9개의 운영 컴포넌트

9개 중 LLM을 쓰는 것은 4개입니다. 나머지는 SQL과 수식으로 동작해 LLM 비용이 발생하지 않습니다. 비용 구조가 예측 가능한 이유입니다.

9개 중 LLM을 쓰는 것은 4개입니다. 나머지는 SQL과 수식으로 동작해 LLM 비용이 발생하지 않습니다. 비용 구조가 예측 가능한 이유입니다.

LLM 비용 $0

이상 감지

측정항목별 규칙 기반 감지에 단계별 임계값을 적용합니다. 경영에는 리스크 사전 차단, 현장에는 설비·공정 이상치 조기 발견으로 쓰입니다.

LLM 사용

Advisory

KPI 건강도를 진단합니다. 관찰 → 원인 기여도 → 권장 조치 순으로 제시하며, 경영에는 이익 방어 우선순위를, 현장에는 안정화 조치 가이드를 줍니다.

선택적 사용

시뮬레이션

실제 운영 데이터를 기준으로 What-if를 계산합니다. 이익 최적화와 함께 수율·품질 리스크를 사전에 검토합니다.

LLM 사용

리포트

기간·사업부·시스템 필터로 정기 보고서를 자동 생성합니다. 텍스트와 차트를 보이는 그대로 편집하고 경영·현장에 공유합니다.

LLM 사용

자연어 조회

자연어 질문을 실제 데이터 조회로 연결하고, 문서 근거를 함께 제시합니다. 실제 데이터와 문서로만 응답합니다.

LLM 비용 $0

조치 관리

Advisory의 권장 조치를 트래커로 담아 상태를 추적합니다. Human-in-the-loop 원칙에 따라 실행과 조치 이력을 관리합니다.

LLM 사용

지식 검색

의미 기반 검색으로 과거 품질 이슈·문서·FAQ를 찾아줍니다. 외부 검색 서비스 없이 내부 환경에서 처리됩니다.

LLM 비용 $0

비용 통제

LLM 사용량·토큰·비용을 실시간으로 추적하고 쿼터를 관리합니다. 단계별 비용 한도와 긴급 차단 기능을 제공합니다.

LLM 비용 $0

데이터 자산 관리

데이터 연계 규칙과 질의·감지 기준을 화면에서 관리해 자산으로 축적하고, 데이터 흐름 이력을 추적합니다.

08 · MEDALLION ARCHITECTURE

데이터를 쌓는 것이 아니라,
의사결정에 쓸 수 있게 만듭니다.

데이터를 쌓는 것이 아니라,
의사결정에 쓸 수 있게 만듭니다.

원본의 무결성부터 시스템별 분석, 전사 통합까지. 각 계층은 서로 다른 질문에 신뢰도 있게 답하기 위한 역할을 가집니다.

원본의 무결성부터 시스템별 분석, 전사 통합까지. 각 계층은 서로 다른 질문에 신뢰도 있게 답하기 위한 역할을 가집니다.

raw

RAW Layer

PLC, MES, ERP 이벤트를 원본 포맷 그대로 저장해 추적성과 감사 가능성을 확보합니다.

  • 시스템별 원본 복제
  • 변경 없이 원본 그대로 보존
  • 소스 구조 자동 인식 연계
  • 추적·감사 가능성 확보
Output원본 이벤트 그대로 보존 → 감사·추적 가능

09 · CHOOSE SCENARIO

선택 시나리오

선택 시나리오

고객 요구에 따라 3가지 시나리오를 선택할 수 있습니다.

고객 요구에 따라 3가지 시나리오를 선택할 수 있습니다.

Cloud API(기본)

A

On-Premise LLM (폐쇄망)

B

Hybrid (이중 구성)

C

A

Cloud API (기본)

Synki Engine

Internet

Anthropic Claude API

  • 적합

일반 기업, 빠른 도입

  • 한국어 품질

최상

  • GPU

불필요

  • 유지보수

없음

  • 제약

데이터 외부 전송

Cloud API(기본)

A

On-Premise LLM (폐쇄망)

B

Hybrid (이중 구성)

C

A

Cloud API (기본)

Synki Engine

Internet

Anthropic Claude API

  • 적합

일반 기업, 빠른 도입

  • 한국어 품질

최상

  • GPU

불필요

  • 유지보수

없음

  • 제약

데이터 외부 전송

Cloud API(기본)

A

On-Premise LLM (폐쇄망)

B

Hybrid (이중 구성)

C

A

Cloud API (기본)

Synki Engine

Internet

Anthropic Claude API

  • 적합

일반 기업, 빠른 도입

  • 한국어 품질

최상

  • GPU

불필요

  • 유지보수

없음

  • 제약

데이터 외부 전송

시나리오 비교

시나리오 비교

※ LLM 연결 모듈만 교체하면 됩니다.

항목

A. Cloud API

B. On-Premise

C. Hybrid

한국어 품질

최상

상

최상

데이터 보안

외부 전송

완전 내부

선택적

오프라인

불가

가능

부분 가능

유지보수

없음

GPU 관리

GPU 관리

코드 변경

없음

모듈 교체

라우팅 설정 추가

10 · FAST-TRACK

8주 누적형 Fast-Track

8주 누적형 Fast-Track

큰 전환을 기다리지 않고, 첫 질문부터 검증 가능한 결과를 쌓아갑니다.

큰 전환을 기다리지 않고, 첫 질문부터 검증 가능한 결과를 쌓아갑니다.

WEEK 01–02

현황 분석 · 설계

  • 기간계 시스템 현황 조사와 I/F 정의

  • TO-BE 설계 및 적용 범위 확정

  • DW 스키마 · 매핑 초안 · 용어 사전 초안

WEEK 03–04

데이터 연동 · DW 구축

  • 커넥터 연결 · raw 적재 · silver 매핑

  • Mart 정의 및 integrated 통합 계층 구성

  • K3s 운영 배포

WEEK 05–06

지식 · 분석 · 대시보드

  • 쿼리 카탈로그 · 용어 사전 · 지식베이스 구성

  • Advisory · 리포트 · 시뮬레이션 도메인 설정

  • 이상 감지 규칙 · KPI 레지스트리 정의

  • 대시보드 · Grafana 연동 · 워크스페이스 개설

WEEK 07–08

안정화 · 교육 · 인수인계

  • 통합 테스트(UAT) · 성능 · 보안 점검

  • 사용자 교육 및 운영 매뉴얼 작성

  • 운영 이관 및 인수인계

11 · FAQ

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

단순 BI 챗봇과 무엇이 다른가요?

+

실시간인가요?

+

AI가 잘못된 판단을 하면 어떻게 되나요?

+

보안은 어떻게 되나요?

+

LLM 비용이 계속 늘어나지 않나요?

+

GPU 서버가 필요한가요?

+

현장 담당자가 직접 운영할 수 있나요?

+

다른 ERP·MES와도 연계되나요?

+

제조 외 다른 산업에도 적용되나요?

+

모바일에서도 쓸 수 있나요?

+

흩어진 제조 데이터를 하나의 답으로 만드세요

흩어진 제조 데이터를
하나의 답으로 만드세요

흩어진 제조 데이터를
하나의 답으로 만드세요

ERP·MES·정비 데이터를 통합해 원인을 진단하고, 승인된 조치까지 기록으로 남기는 제조 AX 플랫폼

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