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인사이트와 자료실
제조 데이터와 AI에 관한 인사이트, 검증된 고객 사례, 제품 문서를 한곳에서.
White Paper
산업 AX 데이터 인프라 가이드
연결에서 AI까지 5단계 로드맵 — 제조 데이터 인프라 화이트페이퍼를 무료로 받아보세요.
A 인사이트
물류센터 OT 아키텍처 — PLC에서 WMS까지, 계층과 모범사례
컨베이어·소터·AMR이 얽힌 물류센터 OT 스택을 4계층(설비→WCS→WES→WMS)으로 해부하고, 통합·표준·지표·예지보전·보안 다섯 가지 모범사례를 정리합니다.
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피지컬 AI와 제조업 — 화면 밖으로 나온 AI가 공장을 움직인다
챗봇과 코파일럿의 시대를 지나, AI가 로봇·설비·물류를 직접 움직이는 '피지컬 AI'가 제조업의 다음 격전지로 떠올랐다. 월드 모델과 디지털 트윈, 그리고 그 모든 것의 전제 조건인 현장 데이터 인프라까지 — 제조 기업이 지금 준비해야 할 것을 짚는다.
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예산으로 시작하는 스마트팩토리 — 중소 제조를 위한 실전 로드맵 (PLC·HMI에서 IIoT까지)
대기업의 스마트팩토리 청사진은 중소 제조에 맞지 않습니다. 설비 교체 없이, 파일럿 한 라인부터 단계별 ROI로 올라가는 현실적인 4단계 로드맵을 정리합니다.
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양자내성 암호, AI, 블록체인 — 미래 공장 기술 스택을 어떻게 읽을 것인가
양자내성 암호(PQC), 에이전틱 AI, 블록체인 이력까지 — 미래 공장 담론의 기술들을 과장 없이 분해하고, 지금 준비할 것과 지켜볼 것을 구분합니다.
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UNS · OPC UA · IIoT 아키텍처, 실전에서 평가하는 법
벤더 슬라이드가 아니라 현장 기준으로 IIoT 아키텍처를 평가하려면 무엇을 물어야 할까요? OPC UA와 UNS의 역할 구분부터 8가지 실전 평가 축과 체크리스트까지 정리합니다.
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IIoT 센서 데이터와 AI 학습 데이터의 간극 — 아무도 이름 붙이지 않는 공장 AI의 진짜 문제
공장에는 데이터가 넘치는데 왜 AI 프로젝트는 학습 데이터가 없어서 멈출까요? 센서 데이터가 학습 데이터가 되지 못하는 여섯 가지 간극과, 수집 단계에서부터 메우는 방법을 정리합니다.
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2026 데이터 아키텍처 패턴 12 — 제조 현장에서 읽는 법
데이터 엔지니어링에서 표준처럼 회자되는 12가지 아키텍처 패턴을 제조·산업 데이터 관점에서 다시 읽습니다. 공장 데이터에는 어떤 패턴이 실제로 유효할까요?
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Purdue 모델 이후 — OT/IT 융합의 새 아키텍처
Purdue 모델은 여전히 유용한 참조 아키텍처지만 이를 물리적 경계로 착각할 때 문제가 생긴다. OT/IT 융합 시대의 새로운 아키텍처를 살펴본다.
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산업 탄소 데이터 — CBAM이 바꾸는 제조 배출량 관리
2026년 1월 EU 탄소국경조정제도(CBAM)가 본격 시행되면서 제조 배출량 데이터 관리가 경쟁력의 문제가 되었다. 산업 탄소 데이터 관리 전략을 다룬다.
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제조 데이터 표준화가 왜 중요한가?
2025년 9월 EU Data Act가 발효되는 등 규제 환경이 바뀌면서 제조 데이터 표준화는 선택이 아닌 필수가 되었다. 표준화가 왜 중요한지 정리했다.
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Digital Twin 계보 — NASA·GE·Siemens
디지털 트윈은 흔히 최신 기술로 소개되지만 개념의 뿌리는 20년이 넘는다. NASA, GE, Siemens로 이어지는 디지털 트윈의 계보를 추적한다.
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AI Ready 제조 데이터 플랫폼이란?
AI Ready란 AI를 돌리는 데이터가 아니라 AI에게 이해시킬 수 있는 데이터다. AI Ready 제조 데이터 플랫폼의 조건을 다룬다.
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