Evidence-first
이미지, 센서, 공정 로그와 엔지니어링 지식을 근거 단위로 연결합니다.
Semantic Graph transforms manufacturing inspection data, defect evidence, and process knowledge into explainable quality intelligence.
비전 검사 결과를 품질 지식 그래프와 근거 기반 원인 분석으로 연결하여, 제조 현장의 의사결정과 공정 개선을 지원합니다.
단순 검출 정확도만으로는 공정 개선이 완성되지 않습니다. Semantic Graph는 결함, 공정, 설비, 원인, 조치의 관계를 연결하여 엔지니어가 이해하고 검증할 수 있는 품질 의사결정을 제공합니다.
이미지, 센서, 공정 로그와 엔지니어링 지식을 근거 단위로 연결합니다.
가능성 높은 원인 후보와 관련 증거를 함께 제시하여 검증 가능한 RCA를 지원합니다.
온프레미스, 프라이빗 클라우드, NVIDIA 기반 엣지 AI 환경으로 확장할 수 있습니다.
검사에서 원인 분석, 지식 검색, 리포트 자동화까지 하나의 흐름으로 연결합니다.
표면, 필름, 반도체, 위생재 등 제조 이미지의 결함 검출과 분류를 지원합니다.
제품, 공정, 설비, 결함, 원인, 조치 관계를 엔터프라이즈 지식으로 구조화합니다.
원인 후보, 영향 경로, 관련 증거와 권고 조치를 함께 제공합니다.
제조 지식과 현장 데이터를 기반으로 근거가 추적되는 질의응답을 제공합니다.
민감한 제조 데이터를 외부로 반출하지 않는 보안 중심 배포를 지원합니다.
GPU 기반 비전 추론과 현장형 AI 시스템으로 확장 가능한 아키텍처를 제공합니다.
현장 데이터가 설명 가능한 엔지니어링 판단으로 전환되는 표준 흐름입니다.
Images, sensors, logs
Detection and evidence
Connected quality context
Cause and impact paths
Grounded AI assistant
Decision-ready output
품질 검사와 공정 분석이 중요한 제조 현장에 적용할 수 있습니다.
스크래치, 오염, 핀홀, 주름 등 표면 결함을 검출하고 공정 원인과 연결합니다.
가시광으로 확인하기 어려운 내부·재료 특성 결함을 분석하고 품질 지식으로 확장합니다.
결함과 설비, 공정 조건, 검사 결과를 연결하여 원인 후보와 영향 경로를 제시합니다.
부직포와 위생재의 품질 이상을 연속 검사하고 생산 조건과 연계해 분석합니다.
제조 데이터의 보안, 지연 시간, 현장 운영 조건을 고려한 배포 방식을 제공합니다.
민감한 생산·품질 데이터를 내부 인프라에서 처리합니다.
기업 보안 정책과 기존 시스템 환경에 맞춰 확장합니다.
검사 장비와 가까운 위치에서 빠른 추론과 운영을 지원합니다.
Semantic Graph builds knowledge-grounded enterprise AI that transforms fragmented manufacturing evidence into explainable process intelligence.
검사 데이터, 결함 이미지 또는 공정 로그를 기반으로 Semantic Graph PoC를 시작해 보십시오.