당신의 공장에는
아직 OS가 없습니다.
PC에 Windows가 있고, 스마트폰에 iOS가 있습니다.
공장에는?
공장의 AI가 무력한 이유
당신의 공장에는 5~12개의 시스템이 있습니다.
각각의 시스템은 잘 작동합니다. 하지만 서로를 모릅니다.
이것은 AI의 문제가 아닙니다. OS의 부재입니다.
스마트폰 이전의 전화기에서 카카오톡을 실행할 수 없었던 것과 같습니다. OS가 없었으니까요.
공장에 OS를 설치하면
일어나는 일
비결: OS가 311가지 관계를 이미 알고 있기 때문입니다.
솔루션을 넘어선 진정한 AI OS
단순히 솔루션 위에 챗봇을 얹은 것이 아닙니다.
모든 솔루션의 데이터가 하나의 거대한 지식 그래프(Knowledge Graph)로 연결되어,
AI가 각 시스템 간의 관계를 스스로 이해하고 자율적으로 제어합니다.
VEXPLOR
AI OS
Integration Engine
Semantic Layer (지식 통합)
단순한 데이터 취합이 아닙니다. 20개 솔루션, 834개 테이블, 311개의 교차 솔루션 비즈니스 관계를 단일 지식 그래프(Neo4j)로 엮어냅니다. AI가 공장의 완벽한 '문맥(Context)'을 이해하는 시작점입니다.
Kinetic Layer (실시간 실행)
CDC 파이프라인과 트랜잭셔널 아웃박스(Outbox) 패턴을 통해 데이터를 실시간 동기화합니다. 품질 이슈 감지 즉시 연관된 작업지시를 멈추는 등, AI의 판단이 실제 현장의 행동으로 즉각 연결됩니다.
Dynamic Layer (자율 진화)
Graph Data Science(GDS) 알고리즘과 4경로 하이브리드 RAG가 결합되어 숨겨진 패턴을 찾아냅니다. 실행 후의 피드백을 스스로 학습하여, AI의 가중치가 실시간 튜닝되고 진정한 자율 제어 수준으로 진화합니다.
이미 작동하고 있습니다
VEXPLOR은 이미 정부 자율형공장 사업 2건에서 AI가 PLC를 직접 제어하고 있습니다. 이것은 프레젠테이션이 아니라, 실적입니다.
㈜스피폭스
- SMD 세계시장 50%+ 점유
- 디지털트윈 + AI 품질관리 + 자율제어
㈜삼승화학
- 건축소재, 매출 254억
- AI/DT 자율 제어 + AAS 표준 플랫폼
AI 개인비서 성장 모델
도입 첫 날부터 당신만의 AI 개인비서가 일을 시작합니다. 공장과 함께 성장합니다.
비서 배치
각 직원에게 AI 개인비서가 배정됩니다
선제 알림
비서가 이상 징후를 먼저 감지하고 알립니다
계획 + 승인
비서가 계획하고, 승인하면 실행합니다
전체 운영
경영자 에이전트가 공장 전체를 조율합니다
Level 1에서 시작하세요.
OS가 당신의 공장을 학습하면서 자연스럽게 Level 2, 3, 4로 진화합니다.
7명의 전문가 에이전트가 당신의 공장에서 이렇게 일합니다
각 분야 최고의 전문가를 AI 에이전트로 구성했습니다.
이들은 서로 의견을 나누고, 데이터를 검증하고, 최적의 판단을 도출합니다.
이것은 챗봇이 아닙니다.
분야별 전문가 에이전트가 실시간으로 협업하는 AI 팀입니다.
각 직원에게 AI 개인비서가 배정됩니다
비서 뒤에는 40+ 전문가와 42개 도구가 대기합니다. 경영자 에이전트가 전체를 조율합니다.
경영자 에이전트
공장 전체를 이해하고, 담당자 비서 간 협업을 조율합니다
구매팀의 비서
발주, 공급업체 평가, 단가 최적화
품질팀의 비서
SPC 감시, CAPA, 검사 판정
생산팀의 비서
작업지시, 교대 브리핑, 라인 밸런싱
설비팀의 비서
예지보전, 건강도 스코어링
30인 공장에서도 똑같이 작동합니다
구매+품질 겸직자 → 하나의 비서가 두 업무 모두 학습합니다. AI가 사람을 분류하지 않고, 대화에서 업무를 자연스럽게 학습합니다.
AI가 "만약에?"에 정량적으로 답합니다
실제 공장을 건드리지 않고, 가상 공장에서 먼저 테스트합니다.
의사결정이 "감"이 아니라 "데이터"로 이루어집니다.
"온도와 불량 사이에 상관관계가 있습니다"
"금형 온도를 5도 올리면 불량률은 0.3%로 떨어집니다"
"CNC 3호기가 고장나면 어디까지 영향받아?"
가상 공장에서 먼저 테스트하므로 실제 공장에 리스크가 없습니다
AI가 제안하고, 사람이 결정합니다
"AI가 마음대로 하면 어쩌죠?" — 5단계 안전장치가 있습니다.
조회
데이터를 보여줍니다. AI가 판단하지 않습니다.
"지금 OEE는 87%입니다"
제안
분석하고 추천합니다. 실행하지 않습니다.
"스핀들 교체를 권장합니다. 이유: ..."
승인 후 실행
승인을 요청하고, 승인 시에만 실행합니다.
"발주서 생성 → 승인 요청 → 승인 → 실행"
자동 실행
사전 정의 규칙 내에서만 자동 실행합니다.
"안전재고 이하 → 자동 발주 (한도 내)"
긴급 대응
안전/품질 위급 시에만 즉시 실행 + 전원 알림.
"안전 불량 연속 감지 → 라인 정지 + 알림"
"AI가 제안하고, 사람이 결정합니다. 항상."
L2 이상은 반드시 사람의 승인이 필요합니다. 모든 AI 행동은 감사 로그에 기록됩니다.
"솔루션을 사는 것"과
"OS를 설치하는 것"
iPhone 이전에도 전화기는 있었습니다. 하지만 iOS 위의 전화기는 이전의 모바일 폰과 완전히 다른 것이었습니다.
Factory OS 위의 공장도 마찬가지입니다.
Factory OS 안에는 무엇이 있는가
iOS에 카메라, 지도, 메시지가 기본 탑재되어 있듯이,
Factory OS에는 공장 운영에 필요한 모든 것이 기본 탑재되어 있습니다.
노코드 캔버스
캔버스 위에서 테이블을 설계하면 데이터베이스, API, 화면이 자동으로 생성됩니다. 코드 한 줄 없이. 6단계 자동 배포.
- 드래그 앤 드롭 스키마 설계 (React Flow)
- 6단계 자동 배포 파이프라인 (DDL → UI)
- 테이블당 6개 React 컴포넌트 자동 생성 (CRUD + Form)
- 솔루션 템플릿 원클릭 적용
제조 AI (온톨로지 기반)
범용 AI가 아닙니다. 20개 산업 영역의 311가지 비즈니스 관계를 학습한 제조 전용 AI입니다.
- 4경로 하이브리드 RAG (Graph / Vector / SQL / Document)
- 온톨로지 기반 환각(Hallucination) 원천 차단
- 크로스 영역 자동 탐색 (5개 영역을 30초에)
- AI 성숙도 L1~L4 단계적 진화
크로스 솔루션 온톨로지
OS의 핵심: 시스템 간의 관계를 아는 지식 구조.
- 품목 마스터 1개 → 14개 솔루션 자동 연결
- 설비 고장 → 생산, 납기, 자재 영향 자동 분석
- 311+ 관계 / 834+ 비즈니스 테이블 / 145+ 워크플로우
- 3계층 온톨로지 (플랫폼 공통 → 산업 표준 → 자동 학습 Dynamic Layer)
OS 위의 앱들 — 필요한 것만 설치하세요
iOS의 App Store처럼, Factory OS 위에는 20개 산업 영역의 앱이 준비되어 있습니다.
필요한 것만 켜면 됩니다. 나머지는 OS가 연결합니다.
ERP
자원관리품목 마스터 · BOM · 수주/발주 · 매출/매입 · 원가 · 재무 · 단가 관리
품목 마스터 → 14개 영역 허브 / 수주 ←→ 생산계획(APS) / 원가 ←→ 실적 원가(MES)
왜 지금, 공장에
온톨로지(Ontology)와 지식그래프가 필요한가?
최고 경영진과 공장장님께 묻습니다.
현재 검토 중인 AI는 당신의 '현장 맥락'을 진짜로 이해하고 있습니까?
Garbage in, Disaster out: AI 환각의 원천 차단
에이전틱 AI 시대에 단순한 '확률 기반 챗봇'을 현장에 도입하면 치명적인 사고(Hallucination)가 발생합니다.
VEXPLOR는 공장의 모든 팩트(품목-공정-결함 등)를 온톨로지(Ontology)로 명확히 정의합니다. AI가 마음대로 상상하는 것을 막고, 오직 "안전하고 검증된 제조 룰" 안에서만 자율적으로 판단하고 행동하게 만드는 강력한 가드레일입니다.
"이 설비 고장이 수주 납기에 미치는 영향은?"
기존의 RDBMS(관계형 DB)나 단순 엑셀은 데이터가 쌓일 뿐, "A설비 고장 → C공정 지연 → D품목 생산 차질 → E고객사 납기 지연"이라는 의미와 맥락을 추적하지 못합니다.
VEXPLOR의 지식 그래프(Knowledge Graph)는 834개의 테이블과 311건 이상의 관계를 하나의 다차원 망으로 연결합니다. 단 1초 만에 10단계를 건너뛰어 근본 원인(Root-Cause)을 찾아내고 대안을 쏟아냅니다.
기존 시스템을 버릴 필요가 없습니다 (Augment, Not Replace)
새로운 AI OS를 도입한다고 해서 기존의 안정적인 운영 시스템(PostgreSQL 등)을 폐기할 필요가 없습니다. VEXPLOR는 트랜잭션 처리에 특화된 기존 DB 위에서 오직 분석과 추론에 특화된 지식 그래프 엔진(Neo4j)을 보완적으로 결합합니다. 데이터가 입력되는 즉시 그래프망이 실시간(CDC)으로 동기화되어, 현장의 생생한 흐름을 AI가 즉시 감지합니다.
검증된 글로벌 스탠다드 위에서
귀사의 비즈니스를 운영하세요
VEXPLOR의 모든 산업 솔루션은 각 도메인별 필수적인 국제 표준 및 규격을
코어 데이터 모델 수준에서부터 기본적으로 준수합니다.
당신의 산업에서는
이렇게 작동합니다
자동차 부품 (OEM 납품)
"IATF 16949 심사 준비, 엑셀 대신 OS에게 맡기세요"
식품/제약 (HACCP · GMP · CGMP)
"리콜 범위 파악 4시간 → 1분. 규제 감사를 OS에게 맡기세요"
화학/소재 (배치 공정)
"배치 레시피의 모든 변수를 OS가 추적합니다"
반도체/전자
"수율 저하 원인, 5개 시스템 열지 마세요. OS에게 물어보세요"
에너지
"설비→에너지→품목→배출량 경로를 OS가 자동 추적합니다"
Factory OS 구독 플랜
필요한 만큼만 시작하세요. OS가 성장하면 AI도 성장합니다.
Standard에서 시작해도, Professional로 업그레이드하면 기존 데이터와 AI가 그대로 유지됩니다.
OS를 바꾸는 것이 아니라, OS 위의 기능을 켜는 것입니다.
Standard
단일 공장의 부서별 도입을 위해
- AI 수준Level 1 · 질의응답
- 솔루션선택 설치
- 온톨로지기본 관계
- AI 채팅기본
- 워크플로우기본
- 노코드 캔버스
- 자동 배포
Professional
공장 전체 시스템의 통합을 위해
- AI 수준Level 2 · 선제 알림
- 솔루션20개 전체
- 온톨로지311+ 관계
- AI 채팅고급
- 워크플로우145+
- 노코드 캔버스
- 자동 배포
Enterprise
복수 공장 및 자체 앱 개발을 위해
- AI 수준Level 3 · 자율 판단
- 솔루션20개 + 커스텀
- 온톨로지+ Dynamic Layer
- AI 채팅자율
- 워크플로우커스텀
- 노코드 캔버스
- 자동 배포
모든 것을 한눈에, 방대한 도큐먼트
복잡한 제조 시스템이라도 걱정하지 마세요.
누구나 손쉽게 이해하고 적용할 수 있도록, 완벽한 문서 가이드를 제공합니다.
자주 묻는 질문
아닙니다. Factory OS는 기존 시스템 위에 지식 레이어를 추가하는 방식입니다. 기존 데이터를 그대로 활용하면서 AI가 이해할 수 있는 맥락을 부여합니다.
당신의 공장에
OS를 설치할 준비가 되셨습니까?
7명의 AI 전문가가 당신의 공장을 운영할 준비가 되어 있습니다.
30분 데모로 전문가 에이전트가 실제 데이터에서 작동하는 것을 확인하세요.