수집
nTomIoTEdge Gateway
AS-IS
- 설비별 화면을 따로 보거나 수기 기록합니다
- 제조사마다 통신 방식과 데이터 단위가 다릅니다
- 데이터를 뽑으려면 매번 담당자에게 요청합니다
TO-BE
- 국제표준 oneM2M 기반 수집 계층 구축
- 이기종 프로토콜 어댑터 · 게이트웨이 설치
- 시계열 저장소 설계 · 수집 품질 모니터링
산출물
- 표준 수집 파이프라인
- 디바이스 관리 콘솔
- 시계열 데이터셋
최적의 AI 서비스, 준비된 데이터에서 시작됩니다
AI를 제대로 활용하려면 먼저 데이터를 살펴봐야 합니다. 현재 상황을 확인하고 필요한 단계부터 함께 시작합니다.
AI 도입이 막히는 세 가지 이유
데이터를 모으고 이해하고 활용하는 과정에서 AI 도입이 막히는 경우가 많습니다.
AI · AX 전환, 이렇게 시작합니다
현재 데이터 상태를 확인하고, 필요한 기반부터 순서대로 구축합니다.
- 운영 최적화
운영 조건에 맞는 설정을 찾습니다
운영 데이터를 바탕으로 조건별 결과를 비교하고, 적합한 설정값을 찾는 과정을 지원합니다.
AutoOpt Nexus - 데이터 이해
판단 기준을 데이터와 연결합니다
데이터의 뜻과 관계, 업무 기준을 정리해 AI가 맥락과 근거를 함께 활용하도록 합니다.
시맨틱 계층온톨로지 설계 - 운영 연속성
기기에서도 필요한 판단을 이어갑니다
센서 및 기기에 맞는 AI 엣지 기능을 적용하고, 통신 연결이 복구되면 데이터를 다시 동기화합니다.
Edge AI AgentCouchbase Lite
데이터부터 AI까지, 직접 만듭니다
- 수집 · 엣지 계층
- 데이터 · 시맨틱 계층
- AI · 에이전트 계층
- 응용 · 서비스 계층
4단계 수행 업무
연결
nTomHubnTomDI
AS-IS
- 데이터는 있는데 시스템·부서별로 흩어져 있습니다
- 보고서마다 사람이 추출해 합칩니다
- 같은 지표가 시스템마다 다른 값을 가리킵니다
TO-BE
- 데이터 허브 구축 및 표준 모델 정규화
- Low-Code 파이프라인으로 수집·변환·라우팅 자동화
- 외부·공공 데이터 연계 및 API 정비
산출물
- 통합 데이터 허브
- 표준 데이터 모델
- 연계 API 카탈로그
이해
nTomRAGnTomView시맨틱 계층
AS-IS
- 데이터 정의가 문서에만 남아 있습니다
- 매뉴얼과 작업일지를 검색하기 어렵습니다
- AI를 붙였지만 맥락을 몰라 답을 못 믿습니다
TO-BE
- 메타데이터 관리 체계 수립 · 시스템 등록
- 도메인 온톨로지 · 지식그래프로 관계 명시
- 업무 문서 검색과 답변 근거 제시
- 대시보드에 대화형 질의 인터페이스 결합
산출물
- 메타데이터 저장소
- 도메인 온톨로지
- 문서 RAG 인덱스
자동화
AutoOpt NexusEdge AI AgentCouchbase Lite
AS-IS
- AI가 알려는 주지만 조치는 사람이 합니다
- 최적 운영에 숙련자가 붙어 있어야 합니다
- 통신이 끊기면 판단도 함께 멈춥니다
TO-BE
- 이상탐지 · 수요예측 모델 학습 · 서빙
- 에이전트 함수 호출 → 기존 제어 API 매핑
- 엣지에 경량 에이전트와 로컬 벡터 탑재
- 하드웨어 한계값 기반 가드레일 이중 잠금
산출물
- 자동화 최적화 루프
- 엣지 추론 패키지
- 가드레일 검증 로직
엔투엠의 AI · AX 방향
한 단계 더 도약하기 위해 연구하고 있는 기술입니다.
- 01 · 운영 최적화 · Autonomous Twin
스스로 최적값을 찾는 디지털트윈
운영 조건의 변화를 시뮬레이션하고, 상황에 맞춰 설정값과 계획을 조정하는 기술을 제공합니다.
- 02 · 데이터 이해 · Semantic Layer
경험을 기계가 읽는 지식으로
업무에서 쌓인 판단 기준을 데이터의 관계로 정리하고, 조건이 달라져도 활용할 수 있는 지식 체계를 제공합니다.
- 03 · 운영 연속성 · Edge Intelligence
연결이 끊겨도 이어지는 판단
기기에서 필요한 AI 기능을 실행하고, 연결이 복구되면 데이터를 동기화하는 방식을 제공합니다.