MISO INFOTECH

◾반복되는 공정 업무

제조 현장의 업무는 실시간 공정 진행에 집중되어 있어, 품질 관리 데이터 분석에 시간 할애가 어려움

◾분석 업무의 한계

수기로 문서를 작성하거나 데이터를 분석하는 작업이 병행되어, 효율적인 품질 관리가 어려움

◾BI툴 도입의 어려움

고급 분석 기능을 지원하는 상용 BI툴은 다양한 기능을 제공하는 만큼 복잡한 사용법으로 인하여 현장 도입의 한계가 있으며,

도입을 하더라도 사용자 교육 및 적응에 많은 시간과 비용투입으로 초기 투자 대비 낮은 효율성

◾다양한차트시각화

- 8가지차트타입 : Line, BoxPlot, Scatter, Histogram, Bubble, Heatmap, I - MR 등

- 자유도높은구성 : 형태비교분석, 차트겹침(overlay)기능

- 인터랙티브차트 : Plotly.js기반확대/축소, 드래그, 필터링

◾대용량데이터처리능력

- 최대200만건DB 데이터조회및 시각화지원

- 고성능데이터처리 : Web Worker기반비동기처리

- 실시간업데이트 : 대용량데이터도끊김없는인터랙티브경험

◾로컬AI 분석시스템

- 완전오프라인 : Ollama기반로컬LLM (외부의존성없음)

- 스트리밍응답 : 실시간AI 분석결과제공

- 채팅인터페이스 : 분석결과에대한추가질의가능

- 제조업특화 : 생산성, 품질, 효율성관점의전문적분석

- 다국어지원 : 한국어, 영어분석결과

◾AI기반 자동 분석 지침 제공

데이터 패턴을 자동으로 감지하여 최적의 시각화 방법을 추천하고 효과적인 분석 방향을 큐레이션하여 사용자 인사이트 발견 가속화

◾데이터 시각화

분석 결과를 직관적인 시각화 형태로 제공하여 사용자들이 데이터를 쉽게 이해할 수 있게 하여 효율적인 의사결정 지원

◾AI 기반 데이터 분석

시각화 분석별로 생성형 A를 통해 더 나은 인사이트를 제공하여 사용자는 보다 정확하고 신속한 분석 수행 가능

◾AI기반 분석 질의응답

생성형A를 활용하여 사용자가 일상 언어로 데이터에 대한 질문을 하여 통찰력 있는 답변을 제공함으로써

기술적 지식이 없는 사용자도 쉽게 loT 데이터의 가치 활용

◾데이터 통합 및 접근성 향상

다양한 소스에서 발생하는 IoT데이터를 중앙에서 통합 관리하고, 사용자가 쉽게 접근하여 분석할 수 있는 환경 제공으로

데이터 사일로(Silo)를 해소하여 전사적으로 데이터 활용도 향상의 기반 마련

◾운영 효율성 증대

설비 상태, 생산 공정, 환경 데이터 등을 실시간으로 모니터링하고 분석함으로써 이상 징후를 조기에 감지하고

예방 정비를 가능하게 하여 다운타임 최소화와 운영 효율성 극대화

◾새로운 비즈니스 가치 창출

축척된 IoT데이터를 분석하여 제품 개선, 서비스 개발, 고객 경험 향상 등 새로운 비즈니스 기회를 발굴하고

데이터 기반의 혁신 촉진 및 비즈니스 기회 창출