AI - 고객 서비스의 새로운 정의.
고객 관리
지능형 챗봇을 활용한 멀티 채널 자동화, 고객 감정 분석을 통한 서비스 최적화, 복잡한 문의에 대한 응답 시간을 단축.
지능형 AI 통합 플랫폼, 정확한 제안, 그리고 최적의 연결 알고리즘으로
귀하의 비즈니스를 위한 다분야 네트워크를 구축하세요.

조직 내 상호작용을 최적화하고 생산성을 높이며 원활한 정보 흐름을 보장하기 위해 고급 AI 대화 플랫폼을 제공합니다. 첨단 인공지능 기술로 신속하고 심층적인 통찰을 제공하며, 기업의 민감한 데이터를 안전하게 보호합니다.
다양한 분야를 위한 혁신적인 AI 플랫폼
언어 모델 (LLM): 온프레미스 Llama 3를 활용하여 높은 정확도와 빠른 응답 시간을 제공합니다.
검색 증강 생성 (RAG): 지식 기반에서 정보를 검색하여 복잡한 질문에 대해 정확하고 상황에 맞는 답변을 제공합니다.
AI 플로우 통합 (AI Flow Integration): Langflow를 활용하여 다양한 쿼리를 효율적으로 처리하고 고품질 응답을 제공합니다.
프론트엔드 (Frontend - FE): React.js로 구축되어 반응형이고 직관적인 사용자 인터페이스를 제공합니다.
백엔드 (Backend - BE): 데이터 처리, 보안 및 시스템 통합을 위한 강력한 지원을 제공합니다.

단순히 말하기만 하면 시스템이 질문을 빠르게 이해하고 답변하여, 손을 사용하지 않고 정보를 얻을 수 있습니다.
민감한 데이터를 안전하게 가져오고 관리하여 개인정보 보호를 보장합니다.

회의 노트 및 문서 작성을 지원하기 위해 음성을 텍스트로 즉시 변환합니다.
이동 중에도 답변을 들을 수 있도록 텍스트 응답을 음성으로 변환합니다.



단순한 음성 비서가 아닌, 최첨단 음성 기술을 활용하여 기업의 다양한 요구를 충족시키는 강력한 AI 플랫폼.

민감한 정보를 안전하게 처리하여 개인정보 보호를 보장합니다.

다른 시스템 및 도구와 쉽게 통합됩니다.

운영을 간소화하고 팀 생산성을 향상시킵니다.



저희는 고객의 신뢰를 소중히 여기며, 귀사의 성장과 혁신을 향한 여정의 모든 단계에서 지원할 것을 약속드립니다.
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생산 리드타임 단축은 납기 대응력을 높이고 제조 현장의 운영 효율을 개선하기 위한 중요한 과제입니다. 그러나 어떤 공정에서 지연이 발생하는지 정확히 파악하지 못해 개선 방향을 설정하는 데 어려움을 겪는 제조기업도 많습니다. 생산 리드타임을 단축하려면 가공시간뿐 아니라 공정 간 대기시간, 설비 교체·준비시간, 생산 병목 구간을 함께 분석해야 합니다. 단순히 설비의 가공 속도를 높이는 것만으로는 전체 생산 소요시간을 충분히 줄이기 어려울 수 있습니...
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제조 현장에서는 공정 사이에 재공품이 쌓이거나 생산 정보가 제때 업데이트되지 않아 정확한 재고 수량과 위치를 파악하기 어려운 경우가 있습니다. 재공품 관리(WIP 관리)란 생산 중인 제품의 수량, 위치, 공정 진행 상태를 추적하고 관리하는 활동입니다. 체계적인 재공품 관리는 공정 간 재고 현황을 파악하고 생산 지연과 병목 구간을 발견하는 데 도움이 됩니다. 이 글에서는 재공품 관리의 개념과 제조 현장의 주요 문제점, MES(제조실행시스템)를 활...
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공장에서 가장 경험이 많은 인재가 내일 퇴사한다면 어떻게 될까요? 20년 경력의 엔지니어가 퇴사하는 상황을 상상해 보겠습니다. 생산라인에 문제가 발생하거나, 설비에서 이상 징후가 나타나거나, 수년 전에 발생했던 불량(Defect)이 다시 발생할 수 있습니다. 이러한 상황에서는 매뉴얼만으로 정확한 대응 방법을 판단하기 어려울 수 있습니다. 그동안 기업들은 이런 상황에서 **“숙련된 베테랑에게 물어보는 것”**으로 문제를 해결해 왔습니다. 그렇다면...
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제조 현장에서 품질 불량이 발생했을 때, 어떤 원자재가 사용되었고 어떤 공정을 거쳤으며 검사 결과는 어떠했는지 신속하게 확인할 수 있을까요? 제조업에서는 원자재 입고부터 가공, 품질검사, 출하에 이르기까지 다양한 정보가 기록됩니다. 그러나 이러한 데이터가 엑셀, 종이 문서, 개별 시스템에 분산되어 있다면 생산 이력을 확인하는 데 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 이러한 문제를 개선하기 위해서는 제조 트레이서빌리티(추적성)를 확보하고 체계적인 로...
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AI DEVELOPMENT OUTSOURCING GUIDE AI 시스템 개발 외주,어떻게 준비해야 할까요? 개발사 선정부터 비용 비교, 계약 검토, 구축 및 운영까지 기업 담당자가 알아야 할 핵심 사항을 정리했습니다. 요구사항 정리 → 개발사 선정 → 견적·계약 → 개발·운영 가격뿐 아니라 기술 역량, 업무 이해도, 프로젝트 수행 능력, 유지보수 체계까지 종합적으로 평가해야 합니다. 그림 1. 기업용 AI 시스템 개발 외주의 주요 검토 단계 A...
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사내 문서와 업무 데이터를 생성형 AI로 활용하기 위해 RAG(검색 증강 생성) 도입을 검토하는 기업이 늘고 있습니다. 하지만 막상 프로젝트를 시작하려고 하면 다음과 같은 질문에 부딪힙니다. RAG 구축 비용은 얼마나 드는가 PoC부터 본격 도입까지 몇 개월이 걸리는가 어떤 데이터를 준비해야 하는가 문서뿐 아니라 Excel이나 데이터베이스도 활용할 수 있는가 PoC 성공 여부는 어떻게 판단하는가 결론부터 말하면 대상 데이터를 좁힌 ...
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BAP의 관점에서 바라본 DX 전략의 성패를 결정하는 선택 향후 10년간 기업의 기술 경쟁력을 좌우하는 결정 “온프레미스(On-Premise)에서 클라우드(Cloud)로의 전환.” IT 업계에서는 이미 오래전부터 익숙한 화두입니다. 그러나 실제로는 많은 기업이 여전히 클라우드 전환을 검토하고 있으면서도 쉽게 결정을 내리지 못하고 있습니다. 이는 정보가 부족해서가 아니라, 비용, 보안, 거버넌스, 그리고 기존 IT 자산까지 ...
Read artical![[공장 DX] 공장 디지털화를 시작하기 위해 수억 원대 MES 도입이 정말 필요할까요?](https://cdn.bap-software.net/2025/10/20222716/digital-twin-4.webp)
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