현장과 데이터를 연결해, “자동화”를 넘어
“지능화(AX)”로 가는 DX 로드맵을 만듭니다
드림이앤씨는 산업 현장·업무 프로세스 정밀 분석을 기반으로 AI 트랜스포메이션(AX)과 데이터 매니지먼트 컨설팅을 수행합니다.
MES·ERP·설비(OT) 데이터를 통합해 공정 지능화와 DX 전략을 수립하고, 운영 효율 극대화 및 지능형 제조 혁신 기반 구축을 지원합니다.
(스마트 제조는 실시간 제어와 데이터 분석을 확장된 기업 전반에 적용하는 방향으로 발전하고 있습니다.)
왜 ‘산업디지털 전환’이
필요한가
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시스템은 있는데 데이터가 분산되어 현장 의사결정이 느리고, 개선이 사후 대응으로 끝나는 경우
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생산·품질·설비·에너지 이슈가 반복되는데 원인 추적과 표준 KPI 체계가 부족한 경우
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AI/분석을 도입하려 해도 데이터 품질·정합성·보안이 부족해 PoC가 운영으로 못 이어지는 경우
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OT(설비)–IT(시스템) 연동이 약해 실시간 모니터링/예측/최적화가 어려운 경우
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제조업 디지털 전환은 AI·디지털 트윈 등으로 빠르게 고도화되는 만큼, 거버넌스와 운영체계가 필요한 경우
컨설팅
주요 범위
1) 산업 현장·프로세스 분석(As-Is) & DX 과제 정의
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공정/설비/품질/물류/정비/에너지 흐름을 분석해 병목·손실·리스크를 구조화
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“데이터로 해결 가능한 문제”를 우선순위 과제(Use-case)로 정의
2) 데이터 매니지먼트(데이터 거버넌스) 구축
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데이터 표준(코드/마스터), 품질 규칙(QA/QC), 수집·검증·승인 프로세스 설계
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데이터 소스(ERP/MES/설비/센서)별 책임(R&R), 보안/권한, 로그/증빙 체계 정리
3) OT–IT 통합 아키텍처(To-Be) 설계
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ERP–제조 운영(MES/MOM)–제어/설비 간 연계를 ISA-95(IEC 62264) 관점으로 정리해 데이터 단절을 해소합니다.
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설비 데이터는 OPC UA 등 표준 기반으로 안전하고 확장성 있게 수집/연계 구조를 설계합니다.
4) 공정 지능화(AX) 적용 시나리오 설계
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예지보전(고장/이상 징후), 품질 예측, 공정 조건 최적화, 에너지 최적화 등
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“모델”만이 아니라 운영 룰(알람→조치→학습), KPI, 현장 적용 프로세스를 함께 설계
5) DX 전략·로드맵 수립(성과 중심)
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단계별 로드맵(Quick-win → 통합/표준화 → 지능화/최적화)
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투자 우선순위(효과·난이도·리스크·CAPEX)와 함께 실행 가능한 계획으로 구체화
기대효과
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데이터가 연결되어 현장 가시성과 의사결정 속도가 향상됩니다.
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반복되는 손실(정지/불량/대기)을 줄여 생산성 향상·원가 절감으로 이어집니다.
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AI를 “시범”이 아니라 운영에 붙여 지능형 제조 기반을 구축할 수 있습니다.
이런 기업에 추천합니다
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MES·ERP는 있으나 설비/현장 데이터 연계가 약한 제조기업
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AI/DX를 추진 중인데 데이터 품질·표준·거버넌스가 부족한 기업
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공정/품질/정비/에너지 개선이 필요한데 “어디부터”가 막막한 기업
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스마트공장 고도화(지능화)로 넘어가려는 기업