전력·LNG·계약전력
월별 총액이 아니라 생산량 대비 에너지 원단위, 피크, 계약전력, 계량 누락을 함께 봅니다.
약 30분 운영 인터뷰와 실제 데이터를 바탕으로 전력·LNG·설비 유휴·반복 관리업무를 진단합니다. 지금 가능한 절감과 먼저 갖춰야 할 데이터 기반을 구분하고, 한 가지 파일럿으로 효과를 검증합니다.
AI 모델보다 먼저 비용 기준선과 설비·LOT·시간의 연결 상태를 확인합니다.
고정비와 반복 운영비를 네 가지 비용 풀로 나누고, 현재 데이터로 확인 가능한 신호부터 찾습니다.
월별 총액이 아니라 생산량 대비 에너지 원단위, 피크, 계약전력, 계량 누락을 함께 봅니다.
비싼 설비가 멈추거나 기다리는 시간을 찾아 고정자산 활용과 정비 우선순위를 개선합니다.
같은 수치를 다시 입력하고 대조하고 보고하는 시간을 줄여 관리 인력이 판단에 집중하게 합니다.
재고 체류, 원자재 손실, 납기 지연을 진단해 고정비 절감 이후의 현금 흐름 개선 기회를 찾습니다.
진단 가능을 개선 완료로 포장하지 않습니다. 각 과제의 데이터 전제와 측정 방법을 먼저 합의합니다.
현재 전력·LNG·생산 집계만으로도 비용이 언제, 어디서 달라지는지 먼저 확인합니다.
납기와 재고 데이터는 개선안을 자동 실행하기 전에도 지연과 체류가 집중되는 구간을 보여줍니다.
고급 분석보다 먼저 어떤 설비가 어떤 제품을 언제 만들었는지 연결할 수 있어야 합니다.
파일럿으로 데이터와 ROI를 확인한 뒤 예지정비, 스케줄링, 비전검사로 확장합니다.
고객에게 새 시스템을 먼저 요구하지 않습니다. 한 가지 비용 항목을 좁히고, 현장과 데이터에서 검증한 뒤 투자합니다.
대표·공장장과 비용 구조, 현장 병목, 사용 중인 MES·ERP와 측정 데이터를 확인합니다.
우선 진단할 비용 항목실제 화면, 파일, 계량 데이터와 작업 흐름을 대조해 가능한 것과 불가능한 것을 나눕니다.
비용 기준선과 데이터 준비도가장 작은 연결과 화면으로 한 가지 비용 신호를 운영 흐름에 넣고 현장에서 검증합니다.
전후 비교 가능한 운영 결과검증된 절감만 유지·개선하고, 다음 비용 항목은 같은 측정 원칙으로 순차 확장합니다.
검증된 절감과 다음 투자 판단익명화한 금속 제조사의 기존 MES 주문 2,054건을 확인하자 절반이 넘는 주문이 납기를 지키지 못했고, 평균 리드타임은 내부 목표의 두 배였습니다. 이를 긴급출하·재공재고·반복 일정조정 비용과 연결해 첫 파일럿을 정합니다.
범용 소프트웨어를 넘기는 방식이 아니라 실제 작업과 데이터 경계 안에서 작은 변화를 만들고 계속 운영합니다.
현재 시스템과 작업 방식을 유지한 채 필요한 데이터와 의사결정 구간부터 연결합니다.
기존 파일, 화면, 사진과 계량 데이터를 우선 사용하고 추가 입력은 효과가 분명할 때만 요청합니다.
외부 사례의 절감률이 아니라 해당 공장의 파일럿 전후 측정으로 투자 여부를 판단합니다.
자동 인터뷰로 문제를 좁힌 뒤, 사람이 실제 데이터와 현장을 확인하는 정밀진단으로 넘어갑니다. 구축 범위와 비용은 절감 기회와 측정 가능성을 확인한 뒤 제안합니다.
현재 비용 구조와 데이터 상태를 파악하고 정밀진단의 가치가 있는지 판단합니다.
담당자가 실제 자료를 분석해 기준선, 기회금액, 선행조건과 파일럿 범위를 정리합니다.
정밀진단에서 합의한 한 가지 과제를 구현하고 전후 결과로 확장 여부를 결정합니다.
정밀진단 비용은 범위 확인 후 안내하며, 구축으로 이어질 경우 프로젝트 비용에 반영할 수 있습니다.
기술보다 범위, 데이터, 측정과 운영 책임을 먼저 분명히 합니다.
가능성은 있습니다. API가 없어도 승인된 DB 조회, 내보내기 파일, 리포트와 화면 데이터를 활용할 수 있습니다. 다만 접속 권한과 보안 조건을 먼저 확인하고, 운영 시스템 변경은 사람 승인과 테스트를 거칩니다.
네. 인터뷰에서는 AI 기술이 아니라 전기료, 설비 정지, 재고, 납기와 반복 보고처럼 현장에서 이미 알고 있는 문제를 묻습니다. Teeem이 이를 데이터와 측정 가능한 파일럿으로 바꿉니다.
30분 안에 시스템이 바뀌는 것은 아닙니다. 어떤 비용을 먼저 확인할지, 어떤 데이터가 있는지, 현장·데이터 정밀진단이 필요한지를 정리합니다. 실제 절감은 기준선 확인과 파일럿 이후에 검증합니다.
모든 데이터가 완벽할 필요는 없습니다. 가능한 진단부터 시작하고, 설비 ID·시간·LOT·서브미터처럼 ROI를 여는 최소 기반만 단계적으로 보완합니다. 스마트공장 지원사업과 연결할 수 있는 항목도 함께 검토합니다.
생산량, 제품군, 조업시간과 계절 요인을 함께 둔 기준선을 먼저 만들고 같은 조건의 파일럿 전후를 비교합니다. 데이터 품질 문제와 외부 변수는 별도로 표시해 과장된 절감률을 만들지 않습니다.
MES 이름이나 AI 지식은 준비하지 않아도 됩니다. 최근 전기료, 생산량, 반복되는 보고와 현장 병목부터 이야기해 주세요.