AI가 일하는 시대를 만듭니다

반복되는 업무와 불편한 지점부터 함께 살펴봅니다.

현재 업무 흐름과 데이터를 확인해 AI가 도움이 되는 부분과 시스템 연동·자동화로 해결할 부분을 구분합니다. 효과를 확인하기 쉬운 업무부터 우선순위를 정합니다.

맞춤 구축은 고객의 환경에 맞춰 만들고, 제품은 정해진 업무에 집중합니다.

OPSCALE은 팀의 AI 업무 운영, NUVION은 제조 현장 검사에 집중한 제품입니다. 고유한 업무 흐름이나 장비 연동이 필요하면 제품 활용과 맞춤 구축을 함께 검토합니다.

핵심 업무 하나를 먼저 구현해 실제 환경에서 검증할 수 있습니다.

처리 품질·응답 시간·업무 소요 시간 등 판단 기준을 먼저 합의합니다. 고객의 데이터와 장비에서 나온 결과를 보고, 확대할지 보완할지 함께 결정합니다.

필요한 기능, 데이터 준비 상태, 연동 범위와 장비 조건을 기준으로 산정합니다.

초기 검증과 본 구축을 나눠 범위를 정할 수 있습니다. 견적에서는 개발비뿐 아니라 추가 장비, 모델·서버 사용료, 유지보수 비용도 구분해 확인합니다.

사내 서버에 LLM을 구축하는 방식을 검토할 수 있습니다.

내부 문서·시스템 연결과 사용자 접근 권한을 함께 설계합니다. 데이터 반출 정책과 외부 통신 허용 범위를 확인하고, 폐쇄망이 필요하면 모델 배포·업데이트 방식까지 정합니다.

기존 환경을 활용할 수 있는지 먼저 확인합니다.

서버·장비 사양, 센서·카메라의 데이터 형식과 연결 방식, 시스템 API를 살펴봅니다. 성능이나 호환성 때문에 교체·추가가 필요한 부분은 검증 결과를 바탕으로 안내합니다.

현장에서 빠르게 판단하거나 네트워크 연결 없이 동작해야 할 때 검토합니다.

장비의 연산 성능·메모리·전력 조건에서 필요한 품질을 낼 수 있는지 검증합니다. 모든 처리를 기기 안에서 할지, 서버와 나눌지는 실제 사용 환경에 맞춰 정합니다.

현재 자료로 검증할 수 있는 범위부터 확인합니다.

문서, 업무 기록, 이미지 등 보유 자료와 수집 가능한 데이터를 살펴봅니다. 자료가 부족하면 수집·정리를 먼저 진행할지, 검증할 업무를 좁힐지 함께 판단합니다.

담당 엔지니어가 현장에서 업무와 장비를 확인하고 구축에 반영합니다.

이것이 플래드랩스의 FDE 협업 방식입니다. 방문 일정·횟수와 원격 협업, 상주 필요 여부는 프로젝트의 범위와 현장 조건에 맞춰 협의합니다.

태블릿·모바일과 조명·현장 장치를 연결하는 참여형 경험을 구현합니다.

체험 시나리오, 공간 조건, 사용할 장비와 일정을 기준으로 소프트웨어 개발·장비 연동·현장 테스트의 범위를 정합니다. 리스페이스와 협업한 KFC × Stranger Things 팝업 IoT 구축 사례가 있습니다.

개선할 업무, 현재 사용하는 시스템·장비, 목표 일정을 알려주세요.

공유 가능한 자료나 데이터 예시, 네트워크·보안 조건이 있으면 검토에 도움이 됩니다. 자료 공유 범위를 먼저 정하고, 이후 업무와 결과물을 함께 확인할 담당자를 정합니다.

필요한 지원 항목과 기간, 책임 범위를 정해 운영을 이어갑니다.

합의한 범위에 따라 기능과 성능을 점검하고 개선합니다. 추가 기능이나 장비·운영 조건이 바뀌면 필요한 작업, 일정과 비용을 별도로 정합니다.