AI로 성과를 내기 시작했다면,다음은 공장이 스스로 돌아가는 자리입니다.

성과는 냈는데,
전공장 무인화는 어디서부터 막막합니다.

개별 AI 도입과 전공장 자율운영은 다른 문제입니다. 무인화로 가는 길에서 기업이 부딪히는 벽은 데이터가 아니라 순서·안전·투자입니다.

다크팩토리 컨설팅은 이런 일을 합니다.

WACE의 제조 AI 엔지니어가 현장의 현 성숙도를 진단하고, 전공장 무인화의 목표와 거기까지 가는 단계별 전환 로드맵을 설계합니다. 진입 단계의 데이터 표준화·AI 성과화는 제조 AX 전환이 담당하고, 본 상품은 그 위에서 L3→L4 자율운영으로 가는 전환 전략을 책임집니다 — 최종 구현은 자율형공장 구축으로 이어집니다.

FIG — L3 → L4 · STAGED TRANSFORMATION

도입 후, 공장은
이렇게 일합니다.

데이터 거버넌스가 정착되면 공장이 일하는 방식이 이렇게 바뀝니다. 아래는 VEXPLOR 실제 화면입니다.

D-01 · 제조

설비 예지보전 자동 감시

설비 이상 징후를 AI가 실시간으로 잡아내고, 위험 수준에 이르면 담당자에게 바로 알립니다.

STACK — 예지보전 LSTM · 이상탐지 · 임계 알림

D-02 · 제조

품질 이상 원인 자동 분석

공정 데이터를 AI가 대조해 불량 패턴을 미리 알리고, 원인과 대응을 근거와 함께 제시합니다.

STACK — 4-WAY RAG · 온톨로지 근거 대조

D-03 · 제조

AI → 설비 직접 제어

디지털트윈 예측과 현장 상태를 동기화해, AI 판단을 PLC로 내려 설비를 직접 제어합니다.

STACK — 3D TWIN · AI→PLC 직접제어 실증 [검증]

D-04 · 제조

현장 실적·생산 리포트 자동화

일·주 단위 생산·가동률·재고를 AI가 자동 집계해 요약을 붙이고, 정해진 시각에 발송합니다.

STACK — 현장 POP · 자동 집계 리포트

다크팩토리로 가는 길 —
네 개의 큰 걸음입니다.

하루아침의 무인화가 아닙니다. 기반을 다지고, 하나로 잇고, 지능을 올리고, 제어권을 넘기는 순서로 진행되는 단계적 여정이며, 여정과 여정 사이에는 미리 합의한 통과 기준이 있습니다. 이 순서를 건너뛰는 것 — 데이터 표준 없이 AI부터 도입하는 식 — 이 제조 AI 프로젝트가 좌초하는 가장 흔한 이유입니다.

8주 진단 여정 — 첫 주에
최종 보고서의 목차부터 확정합니다.

여정의 첫걸음은 진단입니다. 표준 진단·설계 과정은 8주이며, WACE 제조 AI 엔지니어가 현장에 직접 들어가 진행합니다. 기간은 공장 상태에 따라 조정되지만(진단에서 확정합니다), 진행의 골격과 귀사가 확인하는 시점은 같습니다.

일하는 방식 — 결과를 확인한 뒤
지불하십니다.

예측 가능한 규율로 일합니다. 저희가 지키는 네 가지 품질 약속과, 프로젝트의 성공을 위해 귀사에 요청드리는 역할입니다.

누가 오더라도 같은 품질 —
표준으로 일합니다.

컨설턴트 개인기에 기대는 컨설팅은 담당자가 바뀌면 품질이 바뀝니다. 저희는 진단의 모든 활동을 문서화된 표준으로 수행합니다 — 누가 투입되어도 같은 순서, 같은 기준, 같은 품질입니다.

이런 기업에 맞습니다 —
비용은 이렇게 산정합니다.

WACE여야 하는 이유가 있습니다.