A3 Security Co., Ltd. A3-AI Working Group

기존 MES를 넘어
AI가 제조를 혁신하다

AIMES는 AI/ML 기반의 예측적 품질관리, 실시간 공정 최적화, 자율적 의사결정을 구현하는 차세대 제조실행시스템입니다. 대한민국 식품제조 중견/중소기업의 AX(AI Transformation) 전환을 위한 표준 플랫폼을 목표로 합니다.

아키텍처 살펴보기 핵심 모듈
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마이크로서비스
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API 엔드포인트
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AI/ML 모델
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대시보드 페이지
L8 Presentation Layer
L7 API Gateway Layer
L6 Application Service Layer
L5 AI/ML Service Layer
L4 Data Processing Layer
L3 Data Storage Layer
L2 Edge Gateway Layer
L1 OT Integration Layer
BACKGROUND

식품제조업 AX 전환의 필요성

대한민국 식품제조업 7만개+ 사업체 중 스마트팩토리 도입률 19.5%, 그 중 75.5%가 기초 수준에 머물러 있습니다.

타겟 시장

KSIC 중분류 10(식료품제조업), 11(음료제조업)

HMR/조리식품 음료 충전라인 낙농제품
타겟 기업 규모

매출 100억~5,000억 규모의 중견/중소기업

중견기업 1,000~5,000억 중소기업 100~1,000억
차별화 전략

A3 Security의 보안 역량 + AI 기술력 결합

온프레미스 보안 Zero Trust
ARCHITECTURE

8계층 시스템 아키텍처

ISA-95 표준 준거, Purdue Model 기반 OT/IT 분리, 마이크로서비스 아키텍처로 설계되었습니다.

L8 Presentation Layer
Web UI (React.js) Mobile (React Native) Grafana Dashboard HACCP Report Viewer
L7 API Gateway Layer
JWT Auth RBAC Rate Limiting Circuit Breaker WAF
L6 Application Service Layer
Production Quality Inventory Maintenance HACCP Traceability
L5 AI/ML Service Layer
Quality Prediction Anomaly Detection Vision AI Process Optimization MLOps (MLflow+DVC)
L4 Data Processing Layer
Apache Kafka Airflow ETL Data Validation
L3 Data Storage Layer
PostgreSQL TimescaleDB MinIO (S3) Redis
L2 Edge Gateway Layer
NVIDIA Jetson Protocol Converter Edge AI Inference Data Buffering
L1 OT Integration Layer
PLC (Siemens/Mitsubishi) SCADA Sensors (Temp/pH/Vibration) Vision Camera
CORE MODULES

AIMES 핵심 적용 영역

기존 MES 기능에 AI/ML 기능을 통합하여 식품제조업의 핵심 과제를 해결합니다.

AI 품질예측

공정 변수 실시간 분석으로 품질 이상 사전 감지. SPC 자동화 및 AI 기반 이상치 탐지로 불량을 예방합니다.

40~60% 불량률 감소
95%+ 검사 정확도
LSTM/XGBoost 비전 AI SPC 자동화
주요 기능
  • 공정변수 시계열 분석 (온도, 압력, pH, 습도 등 30+ 변수)
  • SPC 관리도 자동 생성 및 이상 패턴 감지 (Nelson Rules)
  • 품질 이탈 확률 실시간 예측 및 사전 경보
  • 불량 원인 자동 분석 (기여변수 Top-5 제시)
기술 상세
  • LSTM 시계열 예측 + XGBoost 앙상블 모델
  • Isolation Forest / Autoencoder 이상치 탐지
  • SHAP 기반 예측 설명력 제공
TimescaleDB PyTorch SHAP Grafana

AI 공정최적화

최적 공정 파라미터 자동 설정. 원료 특성 변화에 따른 적응적 제어. 디지털 트윈 기반 시뮬레이션을 구현합니다.

5~10% 수율 향상
15% 에너지 절감
RL (PPO) Bayesian Opt. 디지털 트윈
주요 기능
  • 원료 배합비 자동 최적화 (원료 편차 실시간 보정)
  • 살균/멸균 온도·시간 프로파일 최적화
  • 에너지 소비 최소화 스케줄링 (피크타임 회피)
  • 디지털 트윈 시뮬레이션 (What-if 분석)
기술 상세
  • 강화학습 PPO 에이전트 기반 공정 파라미터 탐색
  • Bayesian Optimization으로 빠른 수렴
  • 공정 시뮬레이터 (Python SimPy) 연동
Stable-Baselines3 Optuna SimPy

AI 예지보전

IoT 센서 데이터 기반 설비 고장 예측. 최적 정비 주기 산출. 설비 수명 예측으로 비계획 정지를 최소화합니다.

50~70% 비계획정지 감소
90%+ OEE 목표
LSTM Survival Analysis RUL 예측
주요 기능
  • 진동/온도/전류 센서 데이터 실시간 수집 및 분석
  • 설비별 잔여수명(RUL) 예측 및 고장 확률 산출
  • 최적 정비 스케줄 자동 생성 (비용 최적화)
  • CIP/SIP 세정 주기 최적화 및 밸리데이션
기술 상세
  • LSTM 시계열 예측 + Weibull Survival Analysis
  • FFT 주파수 분석으로 베어링/모터 이상 감지
  • Edge AI 실시간 추론 (NVIDIA Jetson)
lifelines SciPy FFT TensorRT

AI 비전검사

외관 불량 자동 검출(색상, 형상, 이물). 포장 상태 검사. 라벨링 검증으로 검사 인력을 크게 절감합니다.

95%+ 검사 정확도
70% 검사인력 절감
YOLOv8 EfficientNet TensorRT
주요 기능
  • 외관 불량 자동 검출 (색상 변이, 형상 이상, 이물질)
  • 포장 상태 검사 (밀봉, 충전량, 파손)
  • 라벨 OCR 검증 (알레르겐 표기, 유통기한, 바코드)
  • 불량 이미지 자동 저장 및 분류 (MinIO S3)
기술 상세
  • YOLOv8 객체 감지 + EfficientNet 분류 모델
  • Edge AI 추론 < 50ms (NVIDIA Jetson + TensorRT)
  • Active Learning으로 지속적 모델 개선
Ultralytics ONNX OpenCV

HACCP 자동화

CCP 실시간 모니터링 및 자동 기록. 이탈 시 자동 경보/조치. 식약처 보고서 자동 생성으로 규제 대응을 혁신합니다.

80% 규제대응 절감
24/7 실시간 감시
CCP 모니터링 자동 보고서
주요 기능
  • CCP(중요관리점) 실시간 모니터링 및 자동 기록
  • 한계기준 이탈 시 3단계 자동 경보 (주의→경고→긴급)
  • 시정조치 워크플로우 자동화 (담당자 지정, 기한 관리)
  • 식약처 HACCP 보고서 자동 생성 (PDF/Excel)
모니터링 항목
  • 살균 온도/시간, 냉각 온도, 금속 검출
  • pH, 수분활성도(Aw), 미생물 한계
  • CIP/SIP 세정 온도/농도/시간 검증
MFDS 연동 Kafka Stream ReportLab

보안 모듈

온프레미스 환경 OT/IT 보안 통합관리. Purdue Model 기반 네트워크 분리. Zero Trust 아키텍처로 보안사고를 예방합니다.

Zero 보안사고 목표
100% 규제 준수
OT/IT 분리 mTLS RBAC
주요 기능
  • Purdue Model 기반 OT/IT 네트워크 분리 (DMZ, Data Diode)
  • Zero Trust: mTLS 상호인증, 서비스 메시 보안
  • RBAC + ABAC 하이브리드 접근제어
  • 보안 이벤트 통합 모니터링 (SIEM 연동)
보안 체계
  • AES-256 데이터 암호화 (at rest / in transit)
  • HashiCorp Vault 시크릿 관리
  • 컨테이너 이미지 서명 및 스캔 (Harbor + Trivy)
Vault Falco Trivy Wazuh
MICROSERVICES

9개 마이크로서비스

모듈형 구성으로 식품제조 환경별 유연한 적용이 가능합니다. 총 143개 API 엔드포인트를 제공합니다.

API Gateway
Node.js / Express
LIVE

JWT 인증, RBAC, Rate Limiting, Circuit Breaker

Port: 8080
주요 기능
  • JWT 기반 인증/인가 + 토큰 자동 갱신
  • 역할 기반 접근제어 (RBAC): 관리자/작업자/품질관리자/설비담당
  • Rate Limiting (IP별/사용자별) + Circuit Breaker 패턴
  • 요청 로깅, 분산 추적 (Correlation ID), WAF 룰 적용
주요 엔드포인트
  • POST /auth/login, POST /auth/refresh
  • GET /api/v1/* (프록시 라우팅)
  • GET /health, GET /metrics
Production
Python / FastAPI
27 APIs

생산계획, 작업지시, 배합비 관리, 상태머신

Port: 8001
주요 기능
  • 생산계획 수립/수정/조회 (일별/주별/월별)
  • 작업지시 생성 및 상태머신 (대기→진행→완료→검증)
  • 배합비(Recipe) 관리 및 버전 이력 추적
  • 생산 실적 자동 집계 및 KPI 대시보드
주요 엔드포인트
  • POST /production/plans, GET /production/plans/{id}
  • POST /production/work-orders, PATCH /work-orders/{id}/status
  • GET /production/recipes, POST /production/recipes
Quality
Python / FastAPI
26 APIs

품질검사, 불량관리, 시정조치 워크플로우

Port: 8002
주요 기능
  • 입고/공정/출하 품질검사 기록 및 합부 판정
  • SPC 관리도 자동 생성 (X-bar, R, p, c chart)
  • 불량 유형별 분류 및 파레토 분석
  • 시정조치(CAPA) 워크플로우: 발행→조사→시정→검증→종결
주요 엔드포인트
  • POST /quality/inspections, GET /quality/inspections/{id}
  • POST /quality/defects, GET /quality/spc/{line_id}
  • POST /quality/capa, PATCH /quality/capa/{id}/status
Inventory
Python / FastAPI
16 APIs

재고관리, 콜드체인 관리, 유통기한 자동계산

Port: 8003
주요 기능
  • 원자재/반제품/완제품 재고 실시간 추적 (LOT 기반)
  • 콜드체인 존별 온/습도 모니터링 및 이탈 알림
  • 유통기한 자동 계산 (제조일 + 보관조건 기반)
  • FIFO/FEFO 출고 전략 자동 적용
주요 엔드포인트
  • GET /inventory/items, POST /inventory/movements
  • GET /inventory/cold-chain/{zone_id}/status
  • GET /inventory/expiry-alerts
Maintenance
Python / FastAPI
21 APIs

설비관리, CIP/SIP 세정관리, 예방보전

Port: 8004
주요 기능
  • 설비 대장 관리 (자산 등록, 스펙, 이력)
  • CIP/SIP 세정 프로세스 관리 및 밸리데이션
  • 예방보전(PM) 스케줄 자동 생성
  • 정비 작업지시서 관리 (생성→배정→완료→검증)
주요 엔드포인트
  • GET /maintenance/equipment, POST /maintenance/work-orders
  • POST /maintenance/cip-sip/sessions, GET /cip-sip/validations
  • GET /maintenance/pm-schedule/{equipment_id}
HACCP
Python / FastAPI
16 APIs

CCP 실시간 감시, 식약처 보고서 자동생성

Port: 8005
주요 기능
  • HACCP 계획 등록 및 CCP 포인트 설정
  • CCP 실시간 모니터링 (한계기준 자동 판정)
  • 이탈 발생 시 시정조치 워크플로우 자동 실행
  • 식약처 제출용 HACCP 보고서 자동 생성 (PDF)
주요 엔드포인트
  • POST /haccp/plans, GET /haccp/ccp/{point_id}/readings
  • POST /haccp/deviations, GET /haccp/corrective-actions
  • GET /haccp/reports/generate/{period}
Traceability
Python / FastAPI
17 APIs

LOT 양방향 추적, 알레르겐 추적, 리콜 관리

Port: 8006
주요 기능
  • 원료→제품 정방향 / 제품→원료 역방향 LOT 추적
  • 알레르겐 교차오염 추적 (라인별 클리어링 이력)
  • 리콜 시뮬레이션 및 영향 범위 자동 산출
  • 식약처 이력추적 보고 자동화
주요 엔드포인트
  • GET /traceability/lot/{lot_id}/forward
  • GET /traceability/lot/{lot_id}/backward
  • POST /traceability/recalls, GET /recalls/{id}/impact
Notification
Node.js / Express
7 APIs

CCP 이탈 즉시 알림, SMS/카카오톡 연동

Port: 8007
주요 기능
  • CCP 이탈 즉시 알림 (WebSocket + Push)
  • SMS / 카카오톡 알림톡 연동
  • 알림 우선순위 및 에스컬레이션 규칙 관리
  • 알림 이력 조회 및 확인(ACK) 관리
주요 엔드포인트
  • POST /notifications/send, GET /notifications/history
  • POST /notifications/{id}/acknowledge
  • PUT /notifications/rules/{rule_id}
Data Ingestion
Node.js / Express
9 APIs

센서 데이터 실시간 수집, Edge 통신

Port: 8008
주요 기능
  • Edge Gateway → Kafka 센서 데이터 실시간 수집
  • 프로토콜 변환 (OPC-UA, Modbus, MQTT → Kafka)
  • 데이터 유효성 검증 및 이상값 필터링
  • 네트워크 단절 시 로컬 버퍼링 및 자동 재전송
주요 엔드포인트
  • POST /ingestion/sensor-data (batch)
  • WebSocket /ingestion/stream (real-time)
  • GET /ingestion/edge-devices/status
AI/ML PIPELINE

6개 AI/ML 모델 & MLOps

Edge AI 실시간 추론과 서버 고급 분석을 조합한 하이브리드 AI 전략을 채택합니다.

품질예측
LSTM / XGBoost

공정변수 시계열 분석 → 품질 이상 확률 예측

GPU 서버 주 1회 학습
입출력 데이터
  • 입력: 온도, 압력, pH, 습도 등 30+ 공정 변수 시계열
  • 출력: 품질 이상 확률 (0~1), 기여변수 Top-5, 신뢰구간
모델 스펙
  • LSTM 2-layer (hidden 128) + XGBoost 앙상블
  • 학습 주기: 주 1회 / 추론 지연: < 200ms
  • 성능 목표: F1-Score ≥ 0.92, AUC ≥ 0.95
PyTorch SHAP MLflow
이상감지
Isolation Forest / Autoencoder

센서 다변량 데이터 → 이상 점수 + 기여 변수

Edge + GPU 일 1회 학습
입출력 데이터
  • 입력: 센서 다변량 시계열 (진동, 온도, 전류, 압력)
  • 출력: 이상 점수 (0~1), 기여 변수 순위, 이상 유형 분류
모델 스펙
  • Isolation Forest (비지도) + LSTM Autoencoder (반지도)
  • 학습 주기: 일 1회 / Edge 추론: < 10ms
  • 성능 목표: 정밀도 ≥ 0.90, 재현율 ≥ 0.95
scikit-learn TensorRT ONNX
공정최적화
RL (PPO) / Bayesian Opt.

공정 파라미터 + 품질 결과 → 최적 파라미터 세트

GPU 서버 월 1회 학습
입출력 데이터
  • 입력: 공정 파라미터 + 원료 특성 + 환경 조건
  • 출력: 최적 파라미터 세트, 예상 수율, 에너지 절감 추정
모델 스펙
  • PPO 에이전트 (Actor-Critic) + Bayesian Optimization
  • 학습 주기: 월 1회 / 추론: < 500ms
  • 성능 목표: 수율 +5~10%, 에너지 -15%
Stable-Baselines3 Optuna Gymnasium
비전검사
YOLOv8 / EfficientNet

제품 이미지 → 불량 유형 + 좌표 + 신뢰도

Edge (TensorRT)
입출력 데이터
  • 입력: 산업용 카메라 이미지 (640x640, 30fps)
  • 출력: 불량 유형, 바운딩 박스 좌표, 신뢰도 점수
모델 스펙
  • YOLOv8m 객체 감지 + EfficientNet-B3 분류
  • Edge 추론: < 50ms (NVIDIA Jetson + TensorRT FP16)
  • 성능 목표: mAP@0.5 ≥ 0.95, 분류 정확도 ≥ 0.97
Ultralytics TensorRT DeepStream
수요예측
Prophet / TFT

판매 이력, 계절성, 프로모션 → 일별/주별 수요량

GPU 서버 주 1회 학습
입출력 데이터
  • 입력: 판매 이력, 계절성, 프로모션, 날씨, 공휴일
  • 출력: 일별/주별 SKU별 수요량, 신뢰구간(80/95%)
모델 스펙
  • Prophet (계절성) + Temporal Fusion Transformer (복합 요인)
  • 학습 주기: 주 1회 / 추론: < 1s (배치)
  • 성능 목표: MAPE ≤ 15%, RMSE 최소화
Prophet PyTorch Forecasting Darts
설비 RUL
LSTM / Survival Analysis

진동, 온도, 전류 시계열 → 잔여수명 + 고장 확률

GPU 서버
입출력 데이터
  • 입력: 진동, 온도, 전류, 압력 시계열 (설비별)
  • 출력: 잔여수명(RUL) 일수, 고장 확률, 정비 권고
모델 스펙
  • LSTM 시계열 + Weibull/Cox Survival Analysis
  • 학습 주기: 월 1회 / 추론: < 300ms
  • 성능 목표: RUL 예측 오차 ≤ ±20%, C-Index ≥ 0.85
lifelines PyTorch SciPy

Edge AI (NVIDIA Jetson)

실시간 추론 < 100ms. IT 네트워크 단절 시에도 독립 운영 가능. CCP 이탈 즉시 알림 발생.

비전검사 <50ms 이상감지 <10ms TensorRT / ONNX

GPU Server (NVIDIA L40S)

고급 분석 및 모델 학습. 배치 추론 < 500ms. MLflow 자동 배포로 모델 버전을 관리합니다.

품질예측 공정최적화 수요예측 PyTorch
PRODUCTION WORKFLOW

전체 생산 프로세스 워크플로우

수요예측부터 사후관리까지 8단계 전 과정에 AI가 통합된 지능형 생산 프로세스입니다.

1
수요예측 / 생산계획

AI 수요예측 모델 → 생산계획 수립 → 원자재 자동 발주

2
원료 입고 / 검수

원료 LOT 등록 → 품질검사 → 알레르겐 확인 → 콜드체인 모니터링 시작

3
배합 / 전처리

배합비 자동 계산 → AI 원료 편차 보정 → CCP 모니터링 (온도/pH)

4
가공 / 조리

AI 공정 파라미터 최적화 → 실시간 품질예측 → 예지보전으로 비계획 정지 방지

5
품질검사

비전 AI 외관검사 → 자동 불량 분류 → 합격/불합격 판정

6
포장 / 라벨링

중량 검사 → 라벨 검증(알레르겐, 유통기한) → 금속검출 → LOT 추적 완료

7
출하 / 유통

콜드체인 최종 확인 → 출하 승인 → LOT 정방향 추적 활성화

8
사후관리

HACCP 보고서 자동 생성 → 식약처 보고 → AI 모델 재학습

FOOD DOMAIN

식품제조 도메인 모델

HACCP, 콜드체인, 알레르겐, CIP/SIP 등 식품제조 고유 도메인을 완벽 지원합니다.

HACCP / CCP

위해요소 분석, 중요관리점 실시간 모니터링, 시정조치 워크플로우, 보고서 자동생성

상세 기능
  • 7원칙 12절차 기반 HACCP 계획 수립 자동화
  • CCP별 한계기준(CL) 설정 및 실시간 모니터링
  • 이탈 시 3단계 에스컬레이션 (주의→경고→긴급)
  • 식약처 HACCP 인증 보고서 자동 생성
규정 준수
  • 식품위생법, 축산물위생관리법 준수
  • Codex Alimentarius 국제 기준 반영
콜드체인

존별 온/습도 실시간 모니터링, 이탈 감지 및 즉시 알림, 콜드체인 인증서 자동 발급

모니터링 항목
  • 존별 온도/습도 실시간 수집 (1초~1분 주기)
  • 냉장(0~10°C), 냉동(-18°C 이하) 기준 자동 판정
  • 문 개방 감지, 제상(Defrost) 주기 모니터링
핵심 기능
  • 이탈 즉시 담당자 SMS/Push 알림
  • 콜드체인 무결성 인증서 자동 발급
  • 이력 데이터 기반 에너지 효율 분석
알레르겐 관리

식품위생법 22종 알레르겐 관리, 교차오염 방지 세정 절차, 라인별 클리어링 검증

관리 항목
  • 식품위생법 22종 알레르겐 원료 데이터베이스
  • 교차오염 방지를 위한 라인별 세정 절차 관리
  • 알레르겐 포함 원료 변경 시 자동 경고
핵심 기능
  • 라인 클리어링(Line Clearance) 체크리스트 자동화
  • 라벨 알레르겐 표기 비전 AI 자동 검증
  • 알레르겐 이력 추적 및 리콜 시 영향 범위 산출
CIP / SIP

정치세정/정치살균 프로세스 관리, 미생물 검증, 세정 밸리데이션 기록

프로세스 관리
  • CIP(정치세정): 알칼리→산→린스 단계별 자동 제어
  • SIP(정치살균): 스팀 온도/압력/시간 모니터링
  • 세정액 농도, 유량, 온도 실시간 검증
밸리데이션
  • 미생물 검사 결과 연동 (ATP, 배양검사)
  • 세정 밸리데이션 기록 자동 생성 및 보관
  • 세정 주기 최적화 (AI 기반 오염도 예측)
LOT 이력추적

원료-제품 양방향 LOT 추적, 리콜 대응 체계, 식약처 보고 자동화

추적 체계
  • 원료 LOT → 반제품 LOT → 완제품 LOT 정방향 추적
  • 완제품 → 사용 원료 역방향 추적 (리콜 대응)
  • 공정별 파라미터/담당자/설비 이력 연결
핵심 기능
  • 리콜 시뮬레이션: 영향 LOT/출하처 자동 산출
  • 식약처 이력추적 보고서 자동 생성
  • QR/바코드 스캔 기반 현장 즉시 조회
유통기한 관리

Arrhenius 모델 기반 유통기한 예측, 가속시험 데이터 관리, 품질 예측

예측 모델
  • Arrhenius 모델 기반 온도별 유통기한 예측
  • 가속시험 데이터 관리 및 회귀 분석
  • 보관 조건 변화 시 잔여 유통기한 재계산
핵심 기능
  • FEFO(선만료-선출고) 출고 전략 자동 적용
  • 유통기한 임박 제품 자동 경고 (D-7, D-3, D-1)
  • 품질 변화 예측 기반 최적 출하 시점 권고
SECURITY

Purdue Model 기반 보안 아키텍처

A3 Security의 보안 역량을 바탕으로 OT/IT 분리, Zero Trust 아키텍처를 구현합니다.

Zero Trust AES-256 암호화 TLS 1.3 / mTLS OT/IT 분리 RBAC + ABAC HashiCorp Vault
Purdue Model 네트워크 계층
Level 5 Enterprise Network (인터넷/외부) — Enterprise Firewall + IDS/IPS
Level 4 IT Zone — MES 서버, AI 서버, DB 서버, Grafana, Vault, SIEM, Harbor
Level 3 DMZ — Edge Gateway, Protocol Converter, Data Diode (단방향 전송)
Level 2 OT Zone — SCADA, HMI
Level 1 OT Zone — PLC, RTU
Level 0 OT Zone — 온도센서, 진동센서, 비전카메라, 금속검출기
ROI ANALYSIS

구축 전후 종합 분석

AIMES 도입으로 연간 2.15억~5.8억원의 비용 절감 효과를 달성합니다.

지표 구축 전 (As-Is) 구축 후 (To-Be) 개선율
OEE (설비종합효율) 60~75% 82~92% +15~25%p
불량률 3~10% 1~4% -40~60%
비계획 정지시간 월 8~20시간 월 2~8시간 -50~70%
원료 수율 85~92% 90~97% +3~8%p
에너지 비용 100% (기준) 80~90% -10~20%
HACCP 규제대응 시간 월 40~80시간 월 8~16시간 -70~80%
7~10.7
억원 투자비
2.15~5.8
억원/년 절감
1.5~3
년 투자회수기간
400~800%
5년 누적 ROI
ROADMAP

구현 로드맵

Agile + 도메인 전문성 결합 하이브리드 방법론으로 12~18개월 프로토타입 완성을 목표로 합니다.

Phase 0
기획 및 준비
1~2개월

시장조사, 파일럿 기업 선정, As-Is 분석, ROI 목표 수립

Phase 1
프로토타입 설계
2~3개월

시스템 아키텍처 설계, AI 모델 선정, IoT/센서 설치 계획, 보안 아키텍처 설계

Phase 2
프로토타입 개발
4~6개월

AIMES Core 개발, IoT 인프라 구축, AI 모델 개발/학습, 대시보드 개발, 파일럿 라인 적용

Phase 3
실증 및 검증
3~4개월

파일럿 라인 24/7 실증 운영, AI 모델 튜닝, ROI 측정 및 검증

Phase 4
상용화 및 확산
6개월+

상용 버전 출시, 추가 고객사 확보, 모듈 확장, 정부사업 연계

TECH STACK

Technology Stack

Python 3.12
FastAPI
React 18
TypeScript
Tailwind CSS
PostgreSQL 16
TimescaleDB
Redis 7
Apache Kafka
Docker / K3s
PyTorch
YOLOv8
MLflow
Grafana
NVIDIA Jetson
Vault