팀에브리웨어, AI로 제조 데이터 연결해 생산관리 효율 높인다 [서울AI허브 2027] 작성일 11-01 26 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="3LwHSm4qiC"> <div contents-hash="927a7641ac984f44c4927f273fcddced8d346276ea0a91ba3d825333113892bd" dmcf-pid="0orXvs8BLI" dmcf-ptype="general"> '서울 AI 허브 2027' 기획시리즈는 서울 AI 허브에 입주한 스타트업들의 인공지능(AI) 기술과 서비스, 사업화 현황 및 차별점을 살펴봅니다. 산업 현장에서의 적용 가능성과 성장 가능성을 짚어보고, 대한민국 AI 생태계의 한 축을 이루는 이들의 기술과 서비스를 소개합니다. [편집자 주] </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7cdbbc020cda532306713a997c6b4c2969e60a497068e6931ca07468d8c4a2f3" data-idxno="454657" data-type="photo" dmcf-pid="pgmZTO6beO" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="팀에브리웨어 CI / 팀에브리웨어" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/01/552810-SDi8XcZ/20261101080008626qyzn.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="FUfge8WIdh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/01/552810-SDi8XcZ/20261101080008626qyzn.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 팀에브리웨어 CI / 팀에브리웨어 </figcaption> </figure> <p contents-hash="0a255a3e167a652eab67ad52f23b340ec59d831153afcd24d7008f07a9ad9fed" dmcf-pid="Uas5yIPKLs" dmcf-ptype="general">제조현장은 자재명세서(BOM)·공정명세서(BOP) 관리가 복잡하고 공정 변경도 빈번해 데이터를 관리하는 과정에서 어려움이 있다. 이에 팀에브리웨어는 주문부터 생산계획·작업지시·재고·출하까지 제조 과정에서의 데이터를 하나의 흐름으로 연결하는 '오르카 AI 메스'를 제공하고 있다. <strong>기 업 명</strong><strong>대표자명</strong><strong>설립연도</strong><strong>투자단계</strong><strong>주요제품</strong><strong>사업분야</strong><strong>기술분야</strong><strong>주요성과</strong><strong>협업유형</strong><strong>도입단계</strong><strong>타깃시장</strong><strong>홈페이지</strong> ※ 기업 현황은 2026년 9월 기준입니다 </p> <p contents-hash="71e309680e6bfd1d941d5a35fe56e371345c6a6c883b49ea9270d4c47fe06542" dmcf-pid="uNO1WCQ9em" dmcf-ptype="general"><strong>AI 기능 기반 생산관리 업무 자동화</strong></p> <p contents-hash="ed832ff12976e6295485638b6c11c8487bb3cd7afdc69cc316bd69c75c4681ff" dmcf-pid="7jItYhx2dr" dmcf-ptype="general">팀에브리웨어의 '오르카 AI MES'는 제조 현장에서 이뤄지는 과정에서의 모든 데이터를 수집해 생산관리업무를 자동화하는 솔루션이다.</p> <p contents-hash="28551c3e93682611c2029b38202e777392ccefcb358eec831e5fa269a622ebcb" dmcf-pid="zACFGlMVJw" dmcf-ptype="general">자사몰과 쇼핑몰의 주문 데이터를 연동해 PDF·이미지·엑셀·CSV 형태의 발주서를 AI 광학문자인식(OCR)으로 인식해 주문 데이터를 자동으로 입력한다. 수집된 주문 정보는 BOM과 BOP, 재고, 납기를 반영한 생산·자재계획으로 연결된다. 완제품 목표 수량 입력시 제공품과 반제품 재고 확인을 통해 필요 생산 계획과 자재소요량을 생성하고 현장 작업 지시 및 실적 관리를 돕는 구조다.</p> <p contents-hash="817ac2bfb1a50d4ff421d168973e82e70d82c55fb7b54d08baef8ff7bdc9d88e" dmcf-pid="qch3HSRfdD" dmcf-ptype="general">현장에서는 자체 개발한 센서와 AI 비전, 엣지디바이스를 활용해 설비 데이터를 수집한다. 내장 프로그램 가능 논리제어장치(PCL)가 없는 설비에서도 데이터 수집이 가능하며 제품·불량 검사와 수량, 설비 가동 상태, 계량 기반 입·출고 등을 자동 파악한다. 확보된 데이터는 주문·계획·지시·실적·재고·출하까지 재입력 없이 연결된다. 스마트 무게센서의 입·출고 이력을 단가와 연동해 공정별 투입 원가와 마진도 추적할 수 있다.</p> <p contents-hash="84021f557527aa7a53020f2a65c4f67dde172f5978a8e1b2991f3c1a10c85e73" dmcf-pid="BiEYhwV7RE" dmcf-ptype="general">제조 특화 소형언어모델(sLLM)과 검색증강생성(RAG)을 활용한 대화형 기능도 제공한다. 한국어· 일본어·영어·베트남어의 음성 인터페이스 기능을 지원하고 있다.</p> <p contents-hash="8201f77fe7af50836423d239ce483eb97bd6216333d9d16e6c8d5d9a849725c0" dmcf-pid="bnDGlrfznk" dmcf-ptype="general">현재 해당 솔루션은 식품·화장품·의약품·화학·임가공 등 사람 중심 공정 비중이 높은 중소·중견 제조기업을 중심으로 도입되고 있다. 회사 측에 따르면 실제 솔루션 도입 후 기업들이 생산 계획 시간을 대폭 단축하고 재고 과정에서의 오차를 줄이는 등 생산 과정에서의 효율성을 높이는 효과를 가져왔다.</p> <p contents-hash="615e0c9008ea616faa89d20f1ef8026be9dddd3080016c2a8f1623c71fb12baf" dmcf-pid="KLwHSm4qRc" dmcf-ptype="general">팀에브리웨어는 2025년 전년대비 2배 매출을 기록하며 빠르게 성장하고 있다. 국내뿐 아니라 해외 현장에서의 레퍼런스도 확대하며 시장 입지를 키워가는 중이다.</p> <p contents-hash="974a359fdee4768a7b5bbbafc68d7ba11cec61de3fac6e707e63386e7c084937" dmcf-pid="9orXvs8BiA" dmcf-ptype="general"><strong>VLM·로봇으로 제조 현장 자동화 범위 확대 박차</strong></p> <p contents-hash="a96d0d9ee02765f6a6b0a7ddb9ace378dcd6c7774a36f87feaab7d2e9a89268e" dmcf-pid="2gmZTO6bdj" dmcf-ptype="general">팀에브리웨어는 오르카 AI 메스의 AI 기능을 고도화하며 제조현장의 자동화 범위를 확대해 나갈 계획이다.</p> <p contents-hash="a519e8a099d24687fc90553d763fa256960b07974c93512aa71ae96dbcb9adf0" dmcf-pid="Vas5yIPKJN" dmcf-ptype="general">자연어로 제조 데이터를 조회·수정하는 AI 챗봇을 상용화하고 제조 특화 sLLM과 AI 비전·OCR 엔진을 지속 고도화한다. 또 비전언어모델(VLM) 기반 멀티모달 공정 분석으로 기술 수준을 높여갈 예정이다.</p> <p contents-hash="5d00de429ceeac91f137a3a0a2a3fb606a01989d66753d2e9e0f34bae4f92f9b" dmcf-pid="fNO1WCQ9da" dmcf-ptype="general">산업군 및 해외 시장도 확대한다. 사람 중심 공정 제조업에서 로봇·자동화가 결합된 산업군으로 적용 범위를 넓히고 국내 기업의 해외 공장 및 아시아 신흥 제조 시장으로 우선 진출해 나갈 계획이다.</p> <p contents-hash="8439e5ce348170869c12bffc436539b4e27d4182c12a05dd1dcbc7506d344274" dmcf-pid="4jItYhx2dg" dmcf-ptype="general">이와 함께 구독형 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 하드웨어, 로봇 자동화 시스템통합(SI)을 결합해 수익 모델 다각화도 추진한다. 이를 통해 안정적이고 지속가능한 매출 성장을 이루겠다는 것이다. 팀에브리웨어는 향후 국내 중소·중견 제조 현장의 AX를 이끄는 AI 자재소요계획(MRP) & 제조실행시스템(MES) 대표 기업으로 도약한다는 목표다.</p> <p contents-hash="670e06d3f36d7483ca30b72914314d2083a4e0cadc7783c9ae5edbecbb2aa3d6" dmcf-pid="8ACFGlMVMo" dmcf-ptype="general">정종길 기자<br>jk2@chosunbiz.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 1번 타는 데 10억원…억만장자 태울 새 우주선, 이렇게 생겼다 11-01 다음 뉴로플로우, 멀티모달 AI로 산업현장 위험성평가·안전문서 자동화 [서울AI허브 2027] 11-01 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
