임계값
"70℃ 넘으면 경고"
"진동 10mm/s 넘으면 정지"
"출고계획대비 생산실적이 낮습니다."
S t r e a m W a t c h A I
IT 지식 없이도 현장 전문가의 노하우를 AI로 자산화합니다. 수집부터 분석, 이상 예지까지 코딩 없는 제조 혁신을 경험하세요.
제조 산업용 AI 플랫폼
StreamWatch AI는 데이터 수집, 분석 자동화, 임계값 규칙 및 AI 리스크 매니저를 통해
공정 개선·데이터 체계화·유지보수 이슈를 한 곳에서 해결하는 원스탑 제조 AI 솔루션입니다.
IIoT Data real-time monitoring Platform
코딩 없이 제조 Operator가 직접 구축하는 AI builder
Developer IT 지식
고급 AI 코딩 기술
Operator 도메인 지식
제조 현장 경험 기반
제조 산업용 AI 플랫폼
풍부한 도메인 지식의 제조업 Operator의 경험을 기반으로 IT 전문가의 고급 AI코딩 기술을 쉽게 활용하여 플랫폼을 만듭니다.
데이터 수집
데이터 분석
감시 운영
StreamWatch AI 3가지 강점
01
데이터 수집
IoT data 표준화
02
데이터 분석
데이터 분석 자동화, 조업자 정의(원클릭 AI training/ AI Inference)
03
감시 운영
실시간 감시, 이상 예지
도입효과
도입효과
No-Code 기반
데이터 감시
- 전문 개발 지식 없이 쉽게 데이터 시각화·분석
- Operator가 사용하는 No-Code 데이터 감시 Rule 개발
- 조업자 경험을 지원하는 AI 모델
운영 효율화
현장 대응 향상
- 현장의 문제를 사전에 탐지하고 알람을 제공하여 생산 차질 및 비용 손실을 최소화
- 숙련자의 경험을 전산화하여 업무 연속성 확보 및 생산성 향상 → [ 지식의 자산화 ]
1
전문성
AI 기반의 고도화된 데이터 분석 및 정밀 감시 체계 구축
2
효율성
수작업 최소화 및 자동화 프로세스를 통한 운영 리소스 절감
3
적시성
실시간 이벤트 감지 및 즉각적인 대응 알림 시스템 제공
4
범용성
다양한 산업 현장 및 디바이스에 유연하게 적용 가능한 확장성
5
신뢰성
검증된 알고리즘과 보안 체계로 데이터 무결성 보장
운영 예시
추세
"온도가 계속 오르고 있다"
"압력이 10분 전보다 빠르게 떨어진다"
"평소 패턴 대비 몇 배 이상 벗어났습니다."
변화율
"5초 동안 2℃ 이상 오르면 위험"
"진동이 갑자기 튀면 이상이다"
"최근 10분 동안 일그러진 패턴이 증가했습니다."
"급격한 변화가 감지되어 조기경보를 발생합니다."
기존 코딩 방식 대비 StreamWatch AI의 효율성
미션 : 원자재 재고와 제품 재고 수량 예측 모듈 개발
기존 코딩 개발 방식
int M_Count = 'Select 생산계획수량 From TB_생산계획;'
int P_Count = 'Select 생산수량 From TB_재고계획;'
int In_Count = 'Select 자재입고수량 From TB_자재입고;'
int Out_Count = 'Select 출고계획수량 From TB_출고계획;'
int 자재재고예측수량 += In_Count - M_Count;
int 제품재고예측수량 += M_Count - Out_Count;
if (자재재고예측수량 <= 자재안전재고수량) print ("자재 안전재고 이하 알람!");
if (제품재고예측수량 <= 제품안전재고수량) print ("제품 안전재고 이하 알람!");복잡한 수식과 하드코딩으로 인한 유지보수 비용 증대
StreamWatch AI (No-Code)
No-Code 기반 시각화로 누구나 쉽게 운영 및 분석 가능
기대효과
No-Code IIoT 플랫폼으로 Operator가 중심이 된 제조 데이터 혁신을 실현합니다.
No-Code 구축 효율
코딩 없이 수집·분석·감시까지 단기 구축으로 도입 비용과 리스크를 줄입니다.
Operator 자율성
현장 전문가가 직접 룰 설정·운영하여 도메인 지식을 즉시 반영합니다.
실시간 감시·이상 예지
변화율·추세 분석을 통한 조기 경보로 설비 이슈를 사전에 예방합니다.
유지보수 부담 감소
설정 기반 운영으로 코드 수정·배포 없이 현장에서 즉시 조정이 가능합니다.