제지 공정 AI-OT 데이터 허브
분산제어·품질관리·설비제어 데이터를 시간·설비·생산 작업 기준으로 정렬합니다.
SOLUTION · AI 플랫폼
QData
설비·업무 시스템·문서를 하나의 데이터 언어로 정리합니다.AI가 신뢰할 수 있는 표준 데이터와 지식 기반을 만듭니다.
파이프라인
수집부터 활용까지 한 흐름으로설비 제어기·
비정형 처리
문서·표와 도면이 섞인 현장 문서를 의미 단위로 정제, 문자 인식(OCR)·
의미 기반 지식화
검색을 넘어 추론까지공통 스키마·
데이터·모델 운영
품질과 성능을 함께
품질 규칙과 계보 추적으로 데이터 신뢰도 관리 — 변화 감지 시 재학습·
Overview
AI 성과는 데이터의 형식보다 의미가 맞을 때 시작됩니다
QData는 부서·
정리된 데이터는 관제·
ConnectPLC·센서·MES·ERP를 연결하고, 서로 다른 프로토콜과 데이터 형식을 공통 입력으로 변환
Standardize공통 스키마·온톨로지로 표준화 — 설비마다 다른 데이터를 하나의 언어로
Serve지도·대시보드 관제 + 실시간 질의 — QFactory·QAgent가 바로 소비
Features
데이터를 자산으로 만드는 핵심 기능
현장 소스를 연결하고 품질을 확인해 공통 의미로 정리합니다.
Connect
산업·
산업·업무 시스템 커넥터
산업 프로토콜부터 MES·
새 설비는 커넥터를 더해 확장합니다.
- 산업 프로토콜 OPC-UA · MQTT · Modbus · EtherNet/IP
- 기간계 시스템 PLC·
SCADA· MES· ERP· 시계열 DB 연동 - 스트림 + 배치 실시간·
배치 데이터를 같은 계층에서 수집
소스·어댑터 관리 — 개념 예시 화면(실제 UI 아님)
Semantic
의미 기반 지식화
설비마다 다른 태그와 코드를 온톨로지로 정리합니다.
문서·
- 객체·
속성 정의 설비·라인은 객체로, 계측값은 표준 단위로 - 지식그래프·
공통 스키마 설비-공정-제품 관계를 하나로 매핑 - 카탈로그·
계보· 데이터 자산 목록화, 원본→표준 계보 추적, 결측·품질 이상· 중복 검증
지식 관리 콘솔 — 프로토타입 예시 화면
Serving
지식 검색과 데이터 제공
문서·
- 수집 범위 PLC · 센서 · SCADA · MES · ERP · 시계열 DB
- 제공 방식 지도·
대시보드 관제와 실시간 질의 API - 배포 선택 클라우드 · 온프레미스 · 폐쇄망 중 선택
지식 검색 — 프로토타입 예시 화면
Standards & Governance
업계 표준 위에서 데이터를 다룹니다
산업 데이터 상호운용 표준과 데이터 관리 관행을 참조해 설계합니다.
OPC-UA
ISA-95
MQTT · Sparkplug B
Modbus
데이터 카탈로그
데이터 리니지
상호운용 표준OPC-UA·ISA-95 참조, 이기종 설비 데이터를 표준 계층으로 통합
데이터 거버넌스카탈로그·계보·품질 규칙으로 출처와 신뢰도 추적
세분화 접근제어데이터·질의 단위 권한과 감사 로그 — 규제 산업 데이터 주권 대응
산업 상호운용국제 표준 모델에 맞춰 설비 데이터 의미 정합
품질·검증 규칙 결측·이상·중복 검증을 공통 규칙으로 자동화해 이후 분석과 AI 결과의 신뢰도 향상
개방형 카탈로그데이터 자산 목록화로 조직 전반의 재사용 지원
Reference
구축 경험으로 확인한 적용 가능성
제품 기능이 실제 현장 과제와 어떻게 연결되는지 보여주는 대표 경험입니다.
충전 인프라 데이터 관제
충전기 상태·이용·이벤트 데이터를 표준화해 운영 관제와 분석에 제공합니다.
중앙 통합관제
영상·위치·모션·환경 센서 데이터를 작업자와 현장 기준으로 연결합니다.
Ideal Use Cases
이런 조직에 적합합니다
데이터가 흩어져 AI 도입을 시작하기 어려운 조직에 적합합니다.
데이터 정비에서 막혀 있는 제조 현장
태그 체계와 단위가 라인마다 달라, 검증할 때마다 정제부터 다시 하느라 모델 고도화에 시간을 못 쓰는 조직
OT와 IT가 분리되어 있는 운영 조직
제어망의 설비 데이터와 업무망의 MES·
비정형 기술 자산이 잠들어 있는 기업
작업표준서·
폐쇄망·망분리 요건이 있는 기관
외부 반출이 불가능한 데이터를 내부에 둔 채로 표준화와 AI 활용 기반을 갖춰야 하는 공공·