정렬
Built on Data. Driven by AI.
SmartSyncWorks는 기능이 아니라 데이터 흐름을 중심으로 설계되었습니다.
AI를 핵심에 내재화해 확장 가능한 운영 인텔리전스를 제공하며,
현재의 운영을 안정화하는 동시에 조직의 다음 단계를 준비합니다.
AI · LLM · Machine Learning
3 Phase AI Adoption
첫번째, LLM으로 대화하고,
두번째, 머신러닝으로 예측하며,
세번째, 딥러닝으로 운영을 자동화합니다
Details
Technology
LLM
Details
모바일·태블릿 앱에서 수기 작업을 데이터화 하고 LLM 기반 대화 인터페이스를 통해 앱에서 현장 업무를 기록하면, 비정형 정보가 즉시 데이터화되어 이후 분석과 예측의 기반이 됩니다.
Technology
LLM, 자연어 처리(NLP), 대화형 UI, 프롬프트 설계, 문서 파싱, OCR, 데이터 정형화, 앱·웹 입력 인터페이스
Machine Learning
Details
머신러닝 모델, 피처 엔지니어링, 시계열 분석, 수요 예측, 패턴 분석, 이상 탐지, 모델 학습·평가
Technology
머신러닝 모델, 피처 엔지니어링, 시계열 분석, 수요 예측, 패턴 분석, 이상 탐지, 모델 학습·평가
Deep Learning
Details
딥러닝이 물리적 장비와 연동되어 현장의 데이터를 즉시 반영하고, 반복적인 운영을 사람의 개입 없이 자동으로 수행합니다.
Technology
딥러닝 모델, 컴퓨터 비전, 센서 데이터 처리, 피지컬 컴퓨팅, 엣지 디바이스, 실시간 제어
Automate core workflows using existing operational data
맥도날드 피크플랜, 트레블패스
Digitalization.
태블릿·모바일 APP 으로 연결하는 운영 데이터
기존에는 종이와 수기, 엑셀로 관리되던 업무 정보가 태블릿·모바일 앱을 통해 바로 입력되고 데이터로 전환됩니다. 현장에서 발생하는 작업 내용, 점검 기록, 요청 사항을 앱에서 직접 기록하면 비정형 정보가 구조화되어 운영 데이터로 축적됩니다.
별도의 전산 입력 과정 없이 업무 흐름 자체가 데이터가 되며, 이는 이후 분석과 예측, 자동화를 위한 기반으로 활용됩니다.
Reference
25%
현장 데이터 디지털화
수기·종이 입력 제거로 데이터
입력 시간 단축 및 오류 감소
입력 시간 단축 및 오류 감소
15%
업무 처리 속도 개선
앱 기반 즉시 입력과 공유로
의사결정 지연 최소화
의사결정 지연 최소화
30%
운영 가시성 향상
실시간 데이터 수집으로
현장·관리자 간 정보 격차 해소
현장·관리자 간 정보 격차 해소
20%
관리 비용 절감
중복 업무 제거와 자동 기록을 통한
운영 리소스 최적화
운영 리소스 최적화
LLM Interface
대화형 ERP조회 인터페이스
복잡한 SQL이나 별도의 리포트 작성 도구 없이, 자연어 대화만으로 ERP 데이터를 조회할 수 있습니다. LLM 기반 AI 인터페이스는 사용자의 질문을 이해해 매출, 재고, 생산 현황 등 필요한 정보를 즉시 제공합니다.
또한 AI 챗봇이 반복적인 조회, 상태 확인, 단순 업무를 자동으로 처리해 실무자의 부담을 줄이고, 데이터 접근성과 업무 속도를 동시에 향상시킵니다. 이를 통해 누구나 빠르게 데이터 기반 의사결정을 할 수 있는 환경을 제공합니다.
Reference
Predict demand and optimize supply chain decisions
전용 모니터링 소프트, 하드웨어
AI 기반 수요예측
데이터로 미래 수요를 예측하는 AI
AI 기반 수요예측은 ERP에 축적된 판매, 재고, 생산 데이터를 학습해 미래 수요를 예측합니다. 머신러닝 모델은 과거 패턴과 계절성, 프로모션 등 다양한 변수를 함께 분석하며, 데이터가 쌓일수록 예측 정확도는 지속적으로 향상됩니다.
이를 통해 과잉 생산이나 갑작스러운 품절을 사전에 방지하고, 생산 계획과 발주 시점을 보다 안정적으로 수립할 수 있습니다. 수요 변화에 선제적으로 대응하는 운영 환경을 제공합니다.
Cold Chain Logistics.
데이터로 완성하는 콜드체인
최적의 콜드체인 운영은 수요예측과 재고 데이터를 기반으로 신선식품의 흐름을 정밀하게 관리합니다. 온도 이력, 보관 기간, 물류 이동 정보를 함께 분석해 폐기 가능성을 사전에 예측하고, 출고·보관 전략을 최적화합니다. 이를 통해 신선도를 유지하면서도 불필요한 폐기와 손실을 줄일 수 있습니다. 콜드체인 전 과정을 데이터로 연결해 안정적이고 효율적인 운영을 구현합니다.
재고관리 최적화
AI로 재고 흐름을 최적화
재고관리 최적화는 수요예측 결과와 실시간 재고 데이터를 결합해 적정 재고 수준을 유지하도록 돕습니다. AI는 재고 회전율과 입·출고 흐름을 분석해 불필요한 재고를 줄이고, 필요한 시점에 필요한 수량이 확보되도록 관리합니다. 이를 통해 보관 비용과 운영 부담을 줄이는 동시에, 재고 부족으로 인한 업무 차질을 예방할 수 있습니다. 재고 운영 전반을 데이터 기반으로 안정화합니다.
Preparing Deep Learning for Physical AI
Deep Learning
& Phisical AI
피지컬 AI로 이어지는 딥러닝 준비
딥러닝 단계에서 중요한 것은 즉각적인 자동화보다, 작업 흐름이 데이터로 정의되어 있는가입니다. 종이, 수기, 사람의 판단에 의존하던 업무는 향후 피지컬 컴퓨팅과 AI 로봇이 개입하기 어렵습니다. 엘빅스 AI는 현재의 작업 과정을 앱과 시스템을 통해 데이터화하고, 공정·지시·결과가 명확한 플로우로 축적되도록 설계합니다.
이렇게 정리된 작업 데이터는 향후 로봇, 자동 설비, 지능형 제어 시스템이 이해하고 실행할 수 있는 기반이 됩니다. 즉, 딥러닝은 지금 당장 로봇을 도입하기 위한 기술이 아니라, 미래의 AI 공장이 작동하기 위해 필요한 작업 언어를 만드는 과정입니다. 엘빅스 AI는 오늘의 운영을 데이터로 정리함으로써, 다가올 피지컬 AI 시대에 자연스럽게 연결될 수 있는 준비를 돕습니다.