로봇 조립 라인 이상 조기감지
해결 설비 신호(토크·
임베디드·
모델 하나가 아니라, 데이터 표준화부터 행동까지 이어지는 구조가 필요합니다.
대부분의 산업 AI는 탐지에서 멈춥니다. Cubeon은 알람(L1)에서 승인 기반 판단(L2), 자율 폐루프(L3)까지 — 위험도에 따라 사람 승인(HITL)을 거치며 단계적으로 자동화합니다.
운영 관제 콘솔 — 프로토타입 예시 화면
DataQ가 이기종 설비·
이기종 산업 데이터를 표준화·
모델 레지스트리·
흩어진 이기종 설비·
벡터 DB·
설비·
공정 데이터 분석·
자연어로 조회·
AI 에이전트 허브 — 프로토타입 예시 화면
모빌리티·
범용 AI가 아니라, 현장에서 실제로 돌아가는 산업 AI의 조건입니다.
알람(L1)→승인 판단(L2)→자율 폐루프(L3). 대부분이 멈추는 지점에서 한 단계 더 갑니다.
임베디드·
클라우드·
OPC-UA·
상용 LLM API와 온프레미스 sLLM을 현장 조건에 맞게 유연하게 운영합니다.
HITL 승인·
해결 설비 신호(토크·
해결 충전 인프라 관제·
해결 HCE 선불카드·
현장에서 가장 자주 나오는 의구심에 정면으로 답합니다.
외부 AI에 우리 회사 데이터가 새지 않나요?
상용 LLM API부터 사내 서버에서만 도는 온프레미스 sLLM까지 선택형입니다 — 데이터를 밖으로 내보낼 수 없는 폐쇄망 환경도 대응합니다.
AI가 틀린 답(환각)을 하면요?
RAG·
개발자가 아니어도 쓸 수 있나요?
자연어로 조회·
온프레미스·
클라우드 · 온프레미스 · 폐쇄망 3가지 배포를 지원합니다(Cubeon). 데이터 규제 환경에 맞춰 고릅니다.
전면 교체 없이 일부부터 시작할 수 있나요?
PoC로 가장 임팩트 큰 과제부터 시작해 현장 시스템에 붙여 단계적으로 확장합니다 — 한 번에 다 바꾸지 않습니다.
데이터가 정리돼 있지 않은데 괜찮나요?
이기종·