▶️ AI 솔루션 도입 또는 매칭 검토 배경 및 구축 희망 사항 (일부 원문 발췌 게재) (화장품/식품/의약품사, 경기 광주) 원료육의 시세와 품질, 등급, 재고 및 판매 데이터를 종합적으로 분석하여 최적의 구매 시점과 물량을 결정하는 데 어려움이 있습니다. 또한 생산 과정에서 작업자 판단에 의존하는 품질관리를 데이터 기반으로 개선하고, 주문량과 배송 일정에 따른 출고·배송 계획을 효율화하고자 합니다. AI를 활용해 원료 구매 의사결정, 품질 이상 가능성 예측, 재고 및 물류 최적화를 구현하여 원가 절감과 품질 안정성, 납기 정확도를 높이고자 도입을 검토하고 있습니다. (고무제품/플라스틱제조사, 경남 창원) 후공정 적재,이송이 전량 수작업으로 이루어져 배출속도 대응에 병목이발생, 생산실적 실시간 파악 어려움, 규격별 생산·적재 수량이 수기 기록·엑셀 사후 입력에 의존하여 실시간 수집·축적 체계가 없고, 사무실의 생산 진척·재고·가동률 파악에 시차가 발생한다. (자동차부품사, 울산) 사내에 존재하는 데이터(문서,레거시시스템 데이터 등)를 RAG,MCP를 통해 AI Agent 구축 (자동차부품사, 경남 창원) ① RFQ 자동분석 및 원가예측 AI, ② 경영기획본부 업무계획·진행현황·일정·실적을 관리하는 Agent AI, ③ 공구·가공조건·불량 데이터를 분석하여 원인 및 공정 개선방안을 제안하는 제조공정 AI 구축 희망 (금속가공사, 인천) 생산설비의 잦은 에러와 뿌리공정(성형) 부품 정밀도에 대한 기계적 응답성에 대한 대응책이 없어 이에 대한 위험을 미리 인식하고 예측함으로써, 후공정(자동화, 조립공정, 스마트화 공정)에 대한 Down-Time을 최소화 하고자 함 (화학사, 충북 괴산) 원료 블렌딩을 통한 제품 개발에 있어, 관련 학술 정보를 딥러닝시킨 AI를 활용해, 시제품 개발단계에서의 효율성 증대를 계획중임. 또한 배합공정에서의 배합자 실수(휴먼에러)에 따른 불량률을 줄이기위한 자동화 배합시스템 구축, 공정 이후 신규 거래처 발굴에 있어서도 AI를 활용한 해외 고객사 발굴도 기획중임. |