# IYULAB machine-readable content index Korean and English pages have their own canonical URLs. Translations are linked only where they exist. This optional index is generated from visible answers on each page. It is not a Google ranking signal. Editing it by hand will be overwritten on the next run. Last generated: 2026-09-08 ## IYULAB | 제조 MES, AI, 스마트팩토리 솔루션 URL: https://iyulab.com/ 이유랩은 U-MES, RAG 기반 U-Bot, U-CMMS, U-QMS와 제조 데이터 플랫폼을 직접 구축하는 스마트팩토리 전문기업입니다. 30곳 이상의 현장 경험으로 제조 디지털 전환을 지원합니다. ### 이유랩은 어떤 회사인가요? 이유랩은 제조 현장의 설비·공정 데이터를 수집하고 U-MES, U-Bot, U-CMMS, U-QMS와 데이터 플랫폼을 연결해 스마트팩토리를 구축하는 기술 기업입니다. ### 어떤 제조 문제를 해결하나요? 생산 진행과 재고 추적, 품질 이력, 설비 고장과 예방정비, 현장 문서 검색, 서로 다른 설비 데이터 통합 문제를 해결합니다. ### 도입은 어떻게 시작하나요? 현재 설비와 업무 흐름, 수집 가능한 데이터, 기존 시스템을 먼저 확인한 뒤 우선순위가 높은 공정부터 단계적으로 구축 범위를 정합니다. ## 채용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/careers/ 이유랩은 제조 현장에 실제로 쓰이는 시스템을 만듭니다. 제조 시스템 개발, 설비 연동, 산업용 AI, 구축 엔지니어링 분야에서 함께 일할 분을 찾습니다. ### 열려 있는 공고가 없어도 지원할 수 있나요? 이력서를 보내 주시면 검토합니다. 맞는 자리가 바로 없더라도 어떤 일을 해 오셨는지 기록해 두고 자리가 생기면 연락드립니다. ### 어떤 경험을 중요하게 보나요? 끝까지 돌아가게 만들어 본 경험을 봅니다. 규모보다 어디서 막혔고 어떻게 풀었는지를 묻습니다. 제조 현장 경험이 있으면 도움이 되지만 필수는 아닙니다. ### 근무지는 어디인가요? 서울 마포구 성미산로17길 109 2층입니다. 구축 프로젝트에 따라 고객사 현장에 나가는 일이 있습니다. ### 신입도 지원할 수 있나요? 가능합니다. 다만 이 일은 현장 조건을 읽는 힘이 필요해서, 무엇을 만들어 봤고 그때 무엇을 배웠는지 구체적으로 적어 주시면 좋습니다. ## 스마트팩토리 구축사례 | IYULAB URL: https://iyulab.com/cases/ 반도체, 철도, 사출, 디스플레이와 용접 산업에서 MES, IoT, 설비관리 시스템을 구축한 이유랩의 스마트팩토리 적용사례와 정량 성과를 확인하세요. ### 어떤 구축사례를 확인할 수 있나요? 사출, 철도부품, 용접, 제약 탱크, 코팅, 전자부품과 정밀가공 현장의 MES, IoT, 데이터 구축사례를 확인할 수 있습니다. ### 구축 범위는 어떻게 정하나요? 현장의 우선 문제, 기존 설비와 시스템, 수집 가능한 데이터, 기대 지표를 확인한 뒤 공정별 단계 구축 범위를 정합니다. ### 상담 전에 무엇을 준비하면 되나요? 대상 공정, 주요 설비 목록, 현재 작업 방식, 기존 ERP·MES 사용 여부와 개선하려는 지표를 준비하면 진단이 빨라집니다. ## 산업별 스마트팩토리 적용사례 | IYULAB URL: https://iyulab.com/cases/industry/ 반도체 부품, 철도 부품, 사출 성형, 디스플레이 장비, 용접, 정밀가공 제조 현장에 적용한 이유랩의 산업별 스마트팩토리 구축 방식과 개선 지표를 소개합니다. ### 산업별로 구축 방식이 다른가요? 공정 흐름, 추적 단위, 품질 기준과 설비 프로토콜은 다르지만 데이터 수집, 표준화, 업무 연결이라는 기본 원칙은 같습니다. ### 기존 설비도 연결할 수 있나요? PLC, 시리얼 통신, TCP/IP, 센서와 기존 데이터베이스 상태를 진단해 게이트웨이 또는 Resource Lake로 필요한 데이터를 연결합니다. ### 어떤 영역부터 시작하는 것이 좋나요? 추적성, 생산실적, 품질, 설비가동 또는 재고처럼 개선 효과를 측정하기 쉬운 영역부터 시작하는 것이 일반적입니다. ## 제조 현장 스마트팩토리 성공사례 | IYULAB URL: https://iyulab.com/cases/stories/ 사출 설비 연동, 철도 도면 관리, 용접 작업지시, 제약 탱크 이력관리, 코팅기 데이터 수집 등 이유랩의 실제 제조 현장 구축사례를 사진과 성과로 확인하세요. ### 어떤 업종에 적용했나요? 사출, 철도 부품, 용접, 제약 탱크, 코팅 설비, 전자부품, 정밀가공 등 서로 다른 제조 환경에 적용했습니다. ### 주로 어떤 데이터를 연결했나요? 설비 Shot 신호와 온도·압력, 작업지시와 실적, 도면, 검사 결과, PLC 데이터, 바코드와 재고 이력을 연결했습니다. ### 성과는 어떻게 확인하나요? 구축 전후의 추적성, 불량률, 작업시간, 재고 정확도와 데이터 입력 시간을 현장별 지표로 비교해 효과를 검증합니다. ## 코팅 설비 데이터 연동 및 현장 키오스크 통합 | IYULAB URL: https://iyulab.com/cases/stories/coating-data-kiosk/ 코팅 설비 PLC 데이터를 수집해 품질 변수를 모니터링하고 현장 키오스크로 설비 상태와 작업지시를 제공한 이유랩의 디스플레이 공정 구축 사례입니다. ### 어떤 데이터를 연결했나요? PLC 신호, 품질 변수, 설비 상태, 작업지시, 현장 입력 ### 현장 운영은 어떻게 달라졌나요? 설비 데이터 수집과 작업자용 키오스크를 하나의 운영 흐름으로 연결했습니다. ### 성과는 어떻게 검증했나요? 대상 기간의 비가동 기록과 작업자 데이터 입력 시간을 구축 전후로 비교했습니다. ## 사출 설비 실시간 연동 및 생산량 MES 관리 | IYULAB URL: https://iyulab.com/cases/stories/injection-mes/ 사출 성형기의 Shot 신호와 온도·압력 데이터를 실시간 수집해 MES와 연결하고 수기 생산 집계를 자동화한 이유랩의 구축 사례입니다. 사출 성형 현장의 생산 관리 디지털 전환 과정을 소개합니다. ### 어떤 데이터를 연결했나요? Shot 신호, 온도·압력, 생산실적, 설비 가동 상태 ### 현장 운영은 어떻게 달라졌나요? 수기 집계 대신 설비 신호를 기준으로 생산량을 자동 기록하고 관리자가 가동 현황을 확인하는 모니터링 체계를 구축했습니다. ### 성과는 어떻게 검증했나요? 자동 집계 결과와 현장 생산 기록을 대조하고, 구축 전후 관리자의 집계 업무 시간을 비교했습니다. ## 바코드와 프린터 연동 재고 및 BOM 관리 | IYULAB URL: https://iyulab.com/cases/stories/inventory-bom/ 자재 입고부터 완제품 출고까지 바코드와 BOM을 연결해 오투입을 방지하고 재고 정확도를 높인 이유랩의 재고 관리 시스템 구축 사례입니다. ### 어떤 데이터를 연결했나요? 자재 바코드, BOM, 입출고, 재고, 완제품 출하 이력 ### 현장 운영은 어떻게 달라졌나요? BOM 소요량과 바코드 입출고를 연결하고 현장 프린터를 포함한 식별 체계를 구축했습니다. ### 성과는 어떻게 검증했나요? 실사 재고와 시스템 재고를 대조하고 대상 기간의 자재 오투입 기록을 확인했습니다. ## AI 분석을 통한 레거시 공정 데이터 가치 창출 | IYULAB URL: https://iyulab.com/cases/stories/legacy-data-ai/ 장기간 축적된 공정 데이터를 정제하고 AI 분석·시각화 파이프라인을 구성해 품질 상관관계를 찾아낸 이유랩의 제조 데이터 분석 사례입니다. 레거시 데이터에서 가치를 만드는 과정을 소개합니다. ### 어떤 데이터를 연결했나요? 레거시 공정 데이터, 품질 결과, 전처리 규칙, 분석 지표 ### 현장 운영은 어떻게 달라졌나요? 반복되던 전처리와 시각화 작업을 자동화하고 공정 변수와 품질 결과의 관계를 분석했습니다. ### 성과는 어떻게 검증했나요? 동일 분석 업무의 소요시간을 비교하고 도출된 품질 인자를 현장 데이터로 재검토했습니다. ## 제약 탱크 도면과 용접 이력 연동 및 품질 추적 관리 | IYULAB URL: https://iyulab.com/cases/stories/pharma-traceability/ 태블릿 도면 관리와 용접 포인트별 작업자 이력을 연결해 제약 탱크 제조의 추적성을 높이고 감사 대응력을 강화한 이유랩의 품질 추적 구축 사례입니다. ### 어떤 데이터를 연결했나요? 도면 리비전, 용접 포인트, 작업자, 작업 이력, 품질 기록 ### 현장 운영은 어떻게 달라졌나요? 용접 포인트별 작업자와 결과가 도면 및 제조 이력에 연결되도록 추적 구조를 설계했습니다. ### 성과는 어떻게 검증했나요? 감사 자료 준비 시간과 대상 제조 이력의 필수 추적 항목 기록 여부를 확인했습니다. ## 철도 부품 도면 관리 및 조립과 결선 MES 구축 | IYULAB URL: https://iyulab.com/cases/stories/railway-drawing-mes/ 수천 장의 종이 도면을 디지털화해 태블릿으로 배포하고 조립과 결선 작업지시와 이력을 MES로 관리한 이유랩의 철도차량 부품 제조 현장 구축 사례입니다. ### 어떤 데이터를 연결했나요? 도면 리비전, 작업지시, 조립과 결선 이력, 작업자 확인 기록 ### 현장 운영은 어떻게 달라졌나요? 작업자가 항상 최신 도면을 확인하고 완료 이력을 남기도록 도면 배포와 작업지시 흐름을 전산화했습니다. ### 성과는 어떻게 검증했나요? 도면 배포 소요시간과 대상 기간의 조립 불량 기록을 구축 전후 기준으로 비교했습니다. ## 현장 키오스크 기반 실시간 작업 진행 관리 | IYULAB URL: https://iyulab.com/cases/stories/shop-floor-kiosk/ 작업 현장에 키오스크를 배치해 실적 입력과 다음 작업 확인을 현장에서 처리하고 관리자가 진행 상황을 실시간으로 확인하도록 한 이유랩의 현장 관리 구축 사례입니다. ### 어떤 데이터를 연결했나요? 작업지시, 현장 실적, 다음 작업, 공정 진척률, 납기 현황 ### 현장 운영은 어떻게 달라졌나요? 작업자의 이동과 이중 입력을 줄이는 키오스크 화면과 관리자 실시간 대시보드를 연결했습니다. ### 성과는 어떻게 검증했나요? 업무 전달 소요시간과 대상 기간의 납기 준수 기록을 구축 전후로 비교했습니다. ## 용접 공정 태블릿 도면 관리 및 작업지시 전산화 | IYULAB URL: https://iyulab.com/cases/stories/welding-paperless/ 용접 현장에 태블릿을 배치해 작업지시와 도면을 실시간 전달하고 작업실적과 진척률을 현장에서 관리한 이유랩의 페이퍼리스 구축 사례입니다. 용접·금속가공 현장의 디지털 전환 과정을 소개합니다. ### 어떤 데이터를 연결했나요? 작업지시, 용접 도면, 작업자 실적, 공정 진척률 ### 현장 운영은 어떻게 달라졌나요? 종이 문서 전달을 태블릿 기반 작업지시로 전환하고 용접사가 현장에서 실적을 직접 입력하도록 구성했습니다. ### 성과는 어떻게 검증했나요? 대상 공정의 작업 진행 기록 생성 여부와 종이 도면·작업지시 발행 비용을 비교했습니다. ## 이유랩 회사소개 | 제조 AI·스마트팩토리 전문기업 URL: https://iyulab.com/company/ 이유랩은 제조 현장의 설비·공정 데이터를 수집하고 MES, RAG AI, 설비보전 기술을 연결해 지능형 공장을 구축하는 제조 디지털 전환 전문기업입니다. ### 이유랩의 전문 분야는 무엇인가요? 제조실행시스템, 설비보전, 품질경영, 제조 데이터 통합과 RAG 기반 산업용 AI를 현장에 연결하는 스마트팩토리 구축이 전문 분야입니다. ### 솔루션을 직접 구축하나요? 현장 진단, 데이터 수집, 화면과 업무 설계, 시스템 연동, 안정화까지 제조 현장 조건에 맞춰 직접 수행합니다. ### 구축 후에도 지원하나요? 운영 중 발생하는 데이터와 업무 변경을 확인하고 기능 보완, 연동 점검과 사용자 지원을 프로젝트 범위에 따라 제공합니다. ## 인증 및 특허 현황 | IYULAB URL: https://iyulab.com/company/certification/ U-CMMS 3.0 GS인증 1등급과 제조 데이터, 설비관리, 일정관리 분야 등록 특허 7건으로 검증된 이유랩의 기술력과 지식재산권 현황을 확인하세요. ### 어떤 인증을 보유하고 있나요? U-CMMS 3.0이 소프트웨어 품질 인증인 GS인증 1등급을 획득했습니다. 보유 인증 현황은 이 페이지에서 확인할 수 있으며, 세부 증빙은 도입 문의로 요청할 수 있습니다. ### 특허는 어떤 기술을 다루나요? 제조 데이터 처리, 설비 관리, 관제·일정관리 기술을 다루는 등록 특허 7건을 보유하고 있으며, 권리자는 주식회사 이유랩입니다. ### 인증 정보는 어떻게 확인하나요? 인증명과 등록 정보를 페이지에서 확인할 수 있으며, 세부 증빙이 필요한 경우 협력문의로 요청할 수 있습니다. ## 고객사 및 파트너 | IYULAB URL: https://iyulab.com/company/clients/ 제조, 자동화, 교통, 산업 장비 분야에서 이유랩과 스마트팩토리, MES, 데이터 구축을 함께한 주요 고객사와 협력 파트너를 소개합니다. 전자, 제약, 철도 등 다양한 산업 현장에서 협력하고 있습니다. ### 어떤 업종의 고객과 협력했나요? 제조, 자동차부품, 철도, 산업장비, 전자부품과 데이터 기반 제조 서비스 분야의 고객 및 파트너와 협력했습니다. ### 모든 고객사가 공개되어 있나요? 계약과 보안 조건에 따라 공개 가능한 고객사만 표시하며, 일부 구축사례는 기업명을 익명으로 소개합니다. ### 유사 업종 사례를 상담할 수 있나요? 대상 공정과 개선 과제를 알려주면 공개 가능한 범위에서 유사 업종의 적용 방식과 검토 항목을 안내합니다. ## 비전과 미션 | IYULAB URL: https://iyulab.com/company/vision/ 현장 중심의 데이터 기술과 제조 AI로 고객의 생산성과 운영 신뢰성을 높이는 이유랩의 비전, 미션과 핵심 가치를 소개합니다. 제조 현장의 데이터를 살아있는 정보로 만드는 것이 이유랩의 목표입니다. ### 이유랩의 미션은 무엇인가요? 제조 현장의 데이터가 실제 의사결정과 작업 개선으로 이어지도록 연결해 지속 가능한 제조 지능화를 만드는 것입니다. ### 어떤 기술 원칙을 중요하게 보나요? 현장 사용성, 데이터 신뢰성, 기존 시스템과의 연결성, 단계적으로 확장 가능한 구조를 핵심 원칙으로 봅니다. ### 왜 현장 중심이 중요한가요? 제조 시스템은 작업자가 실제로 사용하고 데이터가 지속해서 쌓여야 효과가 유지되므로 현장 업무 흐름을 우선 설계합니다. ## 제조 시스템 선택 가이드 | MES, ERP, POP, 배치 방식 비교 | IYULAB URL: https://iyulab.com/compare/ MES와 ERP, MES와 POP, 패키지와 자체개발, 온프레미스와 클라우드를 같은 기준으로 비교하고 어느 조건에서 무엇이 맞는지 정리했습니다. ### 경쟁사 제품과의 비교도 있나요? 없습니다. 이 문서들은 방식과 유형의 비교이며 특정 회사 제품을 대상으로 하지 않습니다. 제품 비교는 요구사항이 정리된 뒤 상담에서 다루는 편이 정확합니다. ### 비교표만 보고 결정해도 되나요? 방향을 잡는 데는 도움이 되지만, 실제 선택은 현재 시스템과 인력, 공정 특성에 따라 달라집니다. 표의 기준 중 우리 회사에 중요한 것이 무엇인지를 먼저 정하는 편이 좋습니다. ### 둘 다 필요한 경우도 있나요? 많습니다. MES와 ERP는 대부분 함께 쓰이고, 온프레미스와 클라우드도 실행과 분석으로 나누어 병행하는 구성이 늘고 있습니다. ### 용어가 헷갈립니다 제조 용어사전에 MES, ERP, POP 등의 정의와 자주 헷갈리는 구분을 정리해 두었습니다. ## MES와 ERP 차이 | 역할 구분과 연동 방법 | IYULAB URL: https://iyulab.com/compare/mes-vs-erp/ MES와 ERP는 경쟁 관계가 아니라 다루는 시간 해상도가 다른 시스템입니다. 역할 구분과 어느 쪽을 먼저 도입할지 판단 기준을 정리했습니다. ### ERP의 생산관리 모듈로는 부족한가요? 계획과 실적 집계까지는 대부분 다룹니다. 설비 연동, 현장 단말 입력, 로트 단위 추적처럼 실행 계층의 기능이 필요하면 MES가 별도로 필요합니다. ### 둘 다 없으면 무엇부터 해야 하나요? 지금 가장 아픈 곳부터입니다. 원가와 재고가 문제면 ERP, 현장 이력과 실적이 문제면 MES가 먼저입니다. 다만 ERP 없이 MES만 두면 기준 정보 관리 부담을 MES가 떠안습니다. ### 두 시스템을 같은 회사 제품으로 맞춰야 하나요? 아닙니다. 연동 인터페이스가 있으면 서로 다른 공급사여도 문제없습니다. 중요한 것은 데이터 원본을 어느 쪽으로 정할지입니다. ### MES 도입 후 ERP를 바꿔야 하나요? 대부분 그렇지 않습니다. 기존 ERP의 인터페이스나 데이터베이스 연동으로 연결하는 경우가 일반적입니다. ## MES와 POP 차이 | 실적 수집과 실행 관리의 경계 | IYULAB URL: https://iyulab.com/compare/mes-vs-pop/ POP는 현장 실적을 모으는 데 집중하고 MES는 작업지시, 자재, 품질, 추적성까지 실행 전체를 관리합니다. 우리 현장에 어디까지 필요한지 판단하는 기준을 정리했습니다. ### POP가 MES보다 싼가요? 범위가 좁으므로 초기 비용은 대체로 낮습니다. 다만 나중에 확장할 때의 비용까지 함께 보면 차이가 줄어듭니다. 확장을 염두에 둔 설계인지가 중요합니다. ### POP만으로 추적성을 만들 수 있나요? 제한적입니다. 실적 수집 범위를 넘어 자재 투입과 검사 결과가 연결돼야 추적이 성립합니다. ### 용어가 회사마다 다르게 쓰이는 것 같습니다 실제로 그렇습니다. POP를 MES의 현장 단말 부분으로 부르는 곳도 있고 별도 제품으로 보는 곳도 있습니다. 이름보다 어떤 기능이 포함되는지를 확인하는 편이 정확합니다. ### 설비 연동은 어느 쪽에 포함되나요? 양쪽 모두 가능합니다. 실적 자동 수집을 위해 POP 단계에서 설비를 연결하는 경우가 많습니다. ## 온프레미스 vs 클라우드 | 제조 시스템 배치 기준 | IYULAB URL: https://iyulab.com/compare/on-premise-vs-cloud/ 제조 시스템을 사내 서버에 둘지 클라우드에 둘지 판단할 때 고려할 기준 — 데이터 반출 제한, 네트워크 의존, 운영 인력 — 을 정리했습니다. ### 온프레미스면 원격 지원을 못 받나요? 보안 정책에 맞춘 원격 접속 경로를 두는 방식으로 지원합니다. 접속 기록을 남기고 필요할 때만 여는 운영이 일반적입니다. ### 클라우드에 두면 데이터가 안전하지 않은가요? 기술적 보안 수준만 보면 클라우드가 더 높은 경우도 많습니다. 문제는 보안 수준이 아니라 계약과 규제가 외부 보관을 허용하는지입니다. ### 나중에 옮길 수 있나요? 설계 단계에서 이전 가능성을 고려하면 가능합니다. 데이터 구조와 연동 방식이 특정 환경에 강하게 묶이지 않도록 하는 것이 관건입니다. ### AI 기능도 사내에서 돌릴 수 있나요? 가능합니다. U-Bot은 사내 문서를 외부로 내보내지 않는 구성으로 운영할 수 있습니다. ## MES 패키지 vs 자체개발 | 선택 기준 정리 | IYULAB URL: https://iyulab.com/compare/package-vs-custom/ 제조 시스템을 패키지로 도입할지 자체 개발할지 판단할 때 고려할 기준 — 공정 특수성, 변경 빈도, 내부 인력, 유지보수 — 를 정리했습니다. ### 패키지를 커스터마이징하면 되지 않나요? 가능하지만 정도에 따라 다릅니다. 수정이 많아지면 업그레이드 경로가 막히고 결과적으로 자체개발과 비슷한 유지보수 부담이 생깁니다. ### 자체개발하면 우리 것이 되는 것 아닌가요? 소유는 그렇습니다. 다만 만든 사람이 떠나면 유지가 어려워지는 위험이 함께 옵니다. 문서화와 인수인계 계획을 함께 세워야 합니다. ### 오픈소스로 만들면 비용이 줄어드나요? 라이선스 비용은 줄지만 구축과 유지보수 인력 비용은 그대로입니다. 전체 비용에서 라이선스가 차지하는 비중은 생각보다 작습니다. ### 어느 쪽이 더 빨리 효과를 보나요? 단기적으로는 패키지가 빠릅니다. 다만 공정과 맞지 않아 현장이 쓰지 않으면 빠른 도입이 의미가 없습니다. 적합성을 먼저 확인하는 편이 안전합니다. ## 스마트팩토리 도입·기술 협력 문의 | IYULAB URL: https://iyulab.com/cooperation/ MES, RAG AI, 설비보전, 제조 데이터 수집과 스마트팩토리 구축 상담을 신청하세요. 이유랩이 현장 조건과 기존 시스템을 확인해 적합한 도입 범위를 제안합니다. ### 문의할 때 어떤 정보가 필요한가요? 회사와 담당자 연락처, 대상 공정, 현재 문제, 사용 중인 시스템과 희망 구축 시기를 알려주면 검토가 빨라집니다. ### 초기 상담에서는 무엇을 확인하나요? 현장 업무 흐름, 설비와 데이터 상태, 연동 대상, 우선 지표와 예상 구축 범위를 확인합니다. ### 어떤 방식으로 연락할 수 있나요? 문의 양식, 대표전화 02-858-0229 또는 canvas@iyulab.com 이메일로 연락할 수 있습니다. ## 자료실 | 도입 가이드·용어 정리·구축 사례 | IYULAB URL: https://iyulab.com/download/ 스마트공장 도입 검토에 필요한 자료를 모았습니다. 도입 가이드 6편, 제조 용어 20항목, 시스템 비교 4편, 업종별 구축 방식과 구축 사례를 바로 확인할 수 있습니다. ### 자료를 바로 내려받을 수 있나요? 가이드, 용어사전, 비교, 업종, 사례는 별도 요청 없이 웹에서 바로 보실 수 있습니다. 회사소개서와 제품 가이드, 매뉴얼 같은 문서 파일은 적용 대상과 버전을 확인한 뒤 담당자가 메일로 보내 드립니다. ### 왜 문서 파일은 요청을 거쳐야 하나요? 제품 버전과 적용 범위에 따라 내용이 달라지기 때문입니다. 현재 검토 중인 공정과 설비를 알려 주시면 해당 구성에 맞는 최신 자료를 보내 드립니다. ### 기술 사양은 어디에서 확인하나요? 각 제품 페이지에 기능 범위와 사양이 정리돼 있습니다. SRP-100W의 통신, 프로토콜, 전원 사양은 제품 페이지에서 바로 확인할 수 있습니다. ### 연동 가능한 설비 목록이 있나요? 고정된 목록으로 제공하지 않습니다. 설비 통신 방식과 신호 상태에 따라 달라지므로 통신 진단 절차에 따라 확인한 뒤 안내합니다. ### 자료를 인용해도 되나요? 출처를 밝히면 인용하실 수 있습니다. 구축 사례의 성과 수치는 각 페이지에 표기된 공개 범위와 근거를 함께 확인해 주세요. ## IYULAB | MES, Industrial AI and Smart Factory Solutions URL: https://iyulab.com/en/ IYULAB builds U-MES, U-QMS, U-CMMS, RAG-based U-Bot, manufacturing data platforms, dashboards, and edge gateways for practical smart factory transformation. ### What does IYULAB do? IYULAB builds smart factories by connecting equipment and process data with U-MES, U-Bot, U-CMMS, U-QMS, and manufacturing data platforms. ### Which manufacturing problems does IYULAB solve? We address production and inventory tracking, quality history, equipment maintenance, shop-floor knowledge search, and fragmented equipment data. ### How does an implementation start? We first review equipment, workflows, available data, and existing systems, then define a phased scope around the highest-priority processes. ## Careers | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/careers/ IYULAB builds systems that manufacturing teams use every day. We are hiring across manufacturing systems, equipment integration, industrial AI and delivery. ### Can I apply when nothing is posted? Send a CV and we will read it. If nothing fits immediately we keep a record of what you have done and get in touch when a role opens. ### What experience matters most? Having made something work end to end. We ask where it broke and how you solved it rather than how large it was. Manufacturing experience helps but is not required. ### Where is the office? 2F, 109 Seongmisan-ro 17-gil, Mapo-gu, Seoul. Delivery projects involve time on customer sites. ### Do you consider people early in their career? Yes. The work needs an eye for site conditions, so tell us concretely what you have built and what you learned doing it. ## Smart Factory Implementation Cases | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/cases/ Explore IYULAB smart factory projects — MES, IoT, quality, and manufacturing data — across injection molding, railway, welding, pharma, and electronics plants. ### Which implementation cases are available? Cases cover MES, IoT, and manufacturing data projects for injection molding, railway parts, welding, pharmaceutical tanks, coating, electronics, and precision machining. ### How is the implementation scope defined? The scope is phased by process after reviewing priority problems, existing equipment and systems, available data, and target indicators. ### What should be prepared before a consultation? Prepare the target processes, major equipment list, current workflows, existing ERP or MES status, and the indicators you want to improve. ## Smart Factory Solutions by Manufacturing Industry | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/cases/industry/ See how IYULAB adapts data collection, traceability, quality, equipment, and MES architecture to different manufacturing industries and shop-floor conditions. ### Does implementation differ by industry? Processes, traceability units, quality standards, and equipment protocols differ, while the core approach remains data collection, standardization, and workflow integration. ### Can legacy equipment be connected? PLC, serial, TCP/IP, sensor, and database conditions are assessed before required data is connected through a gateway or Resource Lake. ### Where should a project start? Projects commonly begin with measurable areas such as traceability, production results, quality, equipment utilization, or inventory. ## Manufacturing Smart Factory Success Stories | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/cases/stories/ Review eight IYULAB smart factory case studies with connected data, implementation scope, measured outcomes, validation methods, and confidentiality notes. ### Which industries are represented? Cases include injection molding, railway components, welding, pharmaceutical tanks, coating equipment, electronics, and precision machining. ### Which data was connected? Projects connected equipment shots, temperature and pressure, work orders, drawings, inspection results, PLC data, barcodes, and inventory history. ### How are outcomes measured? Results are validated by comparing traceability, defects, work time, inventory accuracy, and data-entry time before and after implementation. ## Coating equipment data integration | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/cases/stories/coating-data-kiosk/ Coating PLC data was collected for quality monitoring, while kiosks presented equipment status and work instructions. ### What data was connected? PLC signals, quality variables, equipment status, work instructions, and shop-floor input ### What changed operationally? Equipment data collection and operator kiosks were connected into one operating flow. ### How was the result validated? Downtime records and operator data-entry time were compared for equivalent periods before and after implementation. ## Injection molding MES integration | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/cases/stories/injection-mes/ Injection molding shot, temperature, and pressure data were collected in real time, connected to MES, and used to automate manual production counting. ### What data was connected? Shot signals, temperature and pressure, production results, and equipment status ### What changed operationally? Equipment signals replaced manual counting, while a monitoring view gave managers a consistent view of production and equipment operation. ### How was the result validated? Automated counts were reconciled with production records, and administrator counting time was compared before and after implementation. ## Barcode, printer, inventory, and BOM integration | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/cases/stories/inventory-bom/ Barcodes and BOM data were connected from receiving through shipping to prevent incorrect material input and improve inventory accuracy. ### What data was connected? Material barcodes, BOM, receipts and issues, inventory, and finished-goods shipping history ### What changed operationally? BOM requirements were linked to barcode transactions with an identification flow that included shop-floor printers. ### How was the result validated? Physical inventory was reconciled with system inventory and incorrect material input records were reviewed for the measured period. ## Creating value from legacy process data with AI | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/cases/stories/legacy-data-ai/ Long-term process data was cleaned and connected to an analysis and visualization pipeline to identify quality correlations. ### What data was connected? Legacy process data, quality results, preprocessing rules, and analysis indicators ### What changed operationally? Repeated preprocessing and visualization were automated before relationships between process variables and quality outcomes were analyzed. ### How was the result validated? Time for equivalent analysis work was compared and identified quality factors were reviewed against shop-floor data. ## Pharma welding traceability | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/cases/stories/pharma-traceability/ Tablet drawing management and operator history by welding point improved traceability and audit readiness in pharmaceutical tank manufacturing. ### What data was connected? Drawing revisions, welding points, operators, work history, and quality records ### What changed operationally? A traceability structure linked each welding point and operator result to drawings and manufacturing history. ### How was the result validated? Audit preparation time and completion of required traceability fields were reviewed for the measured manufacturing records. ## Railway drawing management and assembly wiring MES | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/cases/stories/railway-drawing-mes/ Thousands of paper drawings were digitized for tablet distribution, while assembly and wiring instructions and records were managed through MES. ### What data was connected? Drawing revisions, work orders, assembly and wiring history, and operator confirmations ### What changed operationally? Drawing distribution and work instructions were digitized so operators could use the latest revision and record completed work. ### How was the result validated? Drawing distribution time and assembly defect records for the measured period were compared before and after implementation. ## Shop-floor kiosk progress tracking | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/cases/stories/shop-floor-kiosk/ Shop-floor kiosks enabled direct result entry and next-task checks while managers monitored progress in real time. ### What data was connected? Work orders, shop-floor results, next tasks, process progress, and delivery status ### What changed operationally? Operator kiosk screens that reduced movement and duplicate entry were connected to a real-time management dashboard. ### How was the result validated? Communication time and on-time delivery records were compared for measured periods before and after implementation. ## Paperless welding drawings | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/cases/stories/welding-paperless/ Tablets delivered welding instructions and drawings in real time and captured shop-floor results and progress. ### What data was connected? Work instructions, welding drawings, operator results, and process progress ### What changed operationally? Paper distribution was replaced with tablet-based instructions and direct shop-floor result entry. ### How was the result validated? The availability of progress records and paper drawing and instruction costs were compared for the target process. ## About IYULAB | Manufacturing AI and Smart Factory Company URL: https://iyulab.com/en/company/ IYULAB is a manufacturing digital transformation company connecting shop-floor equipment and process data with MES, quality, maintenance, RAG AI, and data platforms. ### What does IYULAB specialize in? IYULAB specializes in smart factory implementation that connects MES, maintenance, quality management, manufacturing data integration, and RAG-based industrial AI. ### Does IYULAB implement its solutions directly? IYULAB directly performs site assessment, data collection, workflow and interface design, system integration, and stabilization for each manufacturing environment. ### Is post-implementation support available? Depending on project scope, support includes operational changes, feature improvements, integration checks, and user assistance. ## Certifications and Patents | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/company/certification/ IYULAB software quality certifications — GS Certification Grade 1 for U-CMMS 3.0 — and 7 registered patents in manufacturing data and equipment management. ### Which certifications are held? The page lists published software quality and company certifications, including GS Certification Grade 1 for U-CMMS 3.0. ### What technologies do the patents cover? The published registered patents focus on technology assets related to manufacturing data processing and equipment management. ### How can certification details be verified? Certification names and registration information are published on the page, and supporting details can be requested through the contact page. ## Clients and Technology Partners | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/company/clients/ Meet published IYULAB clients and partners across manufacturing, automotive parts, railway, industrial equipment, electronics, automation, and data services. ### Which industries has IYULAB worked with? IYULAB has worked with clients and partners in manufacturing, automotive parts, railway, industrial equipment, electronics, and manufacturing data services. ### Are all clients publicly listed? Only clients permitted by contract and confidentiality terms are shown, and some case studies use anonymized company names. ### Can a similar industry case be discussed? When a target process and problem are provided, relevant implementation approaches and review items are shared within permitted disclosure limits. ## Vision and Mission | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/company/vision/ IYULAB pursues practical manufacturing intelligence based on shop-floor usability, reliable data, system interoperability, and phased digital transformation. ### What is IYULAB’s mission? The mission is to connect manufacturing data to real decisions and operational improvements for sustainable manufacturing intelligence. ### Which technology principles matter most? Core principles are shop-floor usability, reliable data, interoperability with existing systems, and an architecture that can expand in phases. ### Why is a shop-floor focus important? Manufacturing systems create lasting value only when operators use them and reliable data continues to accumulate, so workflows are designed around real operations. ## Comparing manufacturing systems | MES, ERP, POP | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/compare/ MES versus ERP, MES versus POP, package versus custom build, on-premise versus cloud — compared on the same criteria, with the conditions that decide each. ### Do you compare against competitor products? No. These compare approaches and categories, not named products. Product comparison is more accurate once requirements are defined, in conversation. ### Can we decide from the comparison table alone? It helps set direction, but the actual choice depends on current systems, staffing and process characteristics. Deciding which criteria matter to you comes first. ### Do we sometimes need both? Often. MES and ERP are usually deployed together, and on-premise plus cloud split by execution and analytics is increasingly common. ### The terminology is confusing The glossary defines MES, ERP, POP and the rest, including what each is most often confused with. ## MES vs ERP | Role split and integration | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/compare/mes-vs-erp/ MES and ERP are not competitors — they operate at different time resolutions. How the roles divide and which to implement first. ### Is our ERP production module not enough? It usually covers planning and result collection. Equipment integration, shop-floor terminals and lot-level traceability require an execution layer. ### We have neither. Where do we start? Wherever it hurts most. Costing and inventory point to ERP; floor history and results point to MES. Note that MES without ERP inherits master data management. ### Do both have to come from the same vendor? No. With an interface available, different vendors are fine. What matters is deciding data ownership. ### Will implementing MES force an ERP replacement? Usually not. Connecting through the existing ERP's interfaces or database is the normal path. ## MES vs POP | Result collection or full execution | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/compare/mes-vs-pop/ POP concentrates on collecting floor results while MES manages work orders, materials, quality and traceability. How to judge how far you need to go. ### Is POP cheaper than MES? Initial cost is generally lower because the scope is narrower. Including the cost of later expansion narrows the gap, so what matters is whether the design anticipates it. ### Can POP alone deliver traceability? Only partially. Tracing requires material issue and inspection results to be linked beyond result collection. ### The terms seem to be used differently by different companies They are. Some treat POP as the shop-floor terminal part of MES, others as a separate product. Checking which functions are included is more reliable than the label. ### Which one covers equipment integration? Both can. Machines are frequently connected at the POP stage precisely to automate result collection. ## On-premise vs cloud | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/compare/on-premise-vs-cloud/ The criteria for running manufacturing systems on internal servers or in the cloud — data export restrictions, network dependence and available operations staff. ### Does on-premise rule out remote support? No. A remote access path aligned with your security policy is provided, typically logged and opened only when needed. ### Is cloud less secure? On technical measures alone, cloud is often stronger. The real question is whether contracts and regulation permit external storage. ### Can we move later? Yes, if portability is considered at design time. Data structures and integrations must not bind tightly to one environment. ### Can AI features run on site? Yes. U-Bot can be configured so internal documents never leave the company. ## MES package vs custom build | Selection criteria | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/compare/package-vs-custom/ The criteria that decide between buying a package and building custom — process specificity, rate of change, in-house capability and maintenance. ### Can we not just customise a package? You can, within limits. Heavy modification closes off the upgrade path and eventually produces a maintenance burden similar to a custom build. ### Does building custom mean we own it? You own it, along with the risk that maintenance becomes difficult when the people who built it leave. Documentation and handover planning have to be part of it. ### Does open source reduce cost? It removes licence cost, not build and maintenance labour. Licences are a smaller share of total cost than most people expect. ### Which delivers value faster? A package, in the short term. But fast delivery means little if the fit is wrong and the floor does not use it, so confirming fit first is the safer sequence. ## Smart Factory Project and Technology Inquiry | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/cooperation/ Contact IYULAB about MES, QMS, CMMS, RAG AI, manufacturing data integration, dashboards, industrial gateways, and smart factory implementation. ### What information is needed for an inquiry? Provide contact details, target processes, current problems, existing systems, and the preferred implementation schedule for a faster review. ### What is reviewed during the initial consultation? The initial review covers workflows, equipment and data conditions, integration targets, priority indicators, and the likely implementation scope. ### How can I contact IYULAB? Use the inquiry form, call +82-2-858-0229, or email canvas@iyulab.com. ## Resources | Guides, glossary and case studies | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/download/ Material for evaluating a smart factory project: 5 implementation guides, 20 glossary terms, 4 system comparisons, industry approaches and case studies. ### Can we download material directly? Guides, glossary, comparisons, industry pages and case studies are on the web with no request needed. Document files such as the company profile, product guides and manuals are sent by email after the applicable scope and version are confirmed. ### Why do document files go through a request? Content varies by product version and applicable scope. Telling us the process and equipment under review lets us send material matching that configuration. ### Where do we find technical specifications? Each product page carries functional scope and specifications. SRP-100W communication, protocol and power specifications are on its product page. ### Is there a list of supported equipment? Not as a fixed list. It depends on communication method and signal condition, so it is established through the communication survey first. ### May we cite this material? Yes, with attribution. For figures in case studies, please also check the disclosure scope and basis stated on each page. ## Manufacturing glossary | MES, quality, equipment | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/ Plain definitions of the terms that come up when evaluating a smart factory: MES, ERP, SCADA, PLC, OEE, SPC, CAPA, traceability and more. ### What are these definitions based on? They describe how each term is actually used on a manufacturing floor. Every entry gives a one-line definition, a fuller explanation, shop-floor usage and the distinction it is most often confused with. ### Do we need to know these terms to start a project? Not strictly. But agreeing on vocabulary makes scoping far easier — when terms drift, requirements drift with them. ### A term I need is not here. Where else can I look? Each product page and case study shows the terms in context. If something is missing, tell us and we will look at adding it. ### Should I read MES or ERP first? Start with how the two divide responsibility. ERP covers planning and accounting, MES covers execution; once that boundary is clear the rest of the vocabulary falls into place. ## What is BOM? Definition and shop-floor use | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/bom/ A Bill of Materials (BOM) is the structured list of which parts, and how many of each, go into one finished product. ### Should the BOM live in ERP or MES? Master data is normally owned by ERP and consumed by MES for execution. Without ERP, MES may own it. What matters is choosing one system of record. ### Our BOMs change often. How do we manage that? Keep revisions, and record which revision a work order was released against. That is what lets you reconstruct how a given lot was actually built. ### Can we run MES without a BOM? Production counting and work history will function. Material issue verification and automatic consumption will not. ## What is CAPA? Definition and shop-floor use | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/capa/ CAPA manages, as one procedure, the corrective action that fixes a problem that occurred and the preventive action that keeps it from recurring. ### Should every nonconformance raise a CAPA? No. Select on impact and recurrence. Raising one for everything turns the procedure into paperwork and buries the cases that matter. ### What method should we use for cause analysis? 5 Whys and cause-and-effect diagrams are common. The method matters less than not stopping at human error and following through to structural cause. ### How is effectiveness verified? Track the occurrence count of the same type over a defined period after the action. This only works if nonconformance data is classified consistently. ## What is Edge Gateway? Definition and shop-floor use | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/edge-gateway/ An edge gateway sits close to the equipment, collects data across incompatible protocols, normalises it and forwards it to upstream systems. ### How many machines can one gateway handle? It depends on protocol and polling interval. Line topology and data volume determine the count. ### What if equipment is spread out? Placing a gateway per zone and aggregating over the upper network is the usual arrangement. Cable distance and network conditions decide the layout. ### Can it send straight to the cloud? Technically yes, but check security policy and network reliability first. Keeping collection on premises and exporting only what is needed is the common pattern. ## What is ERP? Definition and shop-floor use | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/erp/ Enterprise Resource Planning (ERP) ties orders, purchasing, inventory and accounting into one shared set of records so every department works from the same nu ### Which should we implement first, ERP or MES? It depends on where the pain is. If costing and inventory are the problem, ERP comes first. If floor history and production results are the problem, MES does. Note that without ERP, MES ends up owning master data. ### Our ERP has a production module. Is that enough? ERP production modules usually cover planning and result collection. If you need equipment integration, shop-floor terminals or lot-level traceability, you need an execution layer. ### How are the two connected? Typically items, BOMs and orders flow ERP → MES, while production results and consumption flow MES → ERP. The important decision is which side owns each piece of data. ## What is MES? Definition and shop-floor use | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/mes/ A Manufacturing Execution System (MES) records and manages how a work order is actually carried out on the shop floor, in real time. It closes the gap between ### We already have ERP. Do we still need MES? ERP handles planning and accounting; MES handles execution on the floor. With ERP alone, people fill the gap manually, and the lag and omissions show up as inventory error. MES alone, on the other hand, cannot handle costing or purchasing. ### Do we have to roll MES out across every process at once? No. The common approach is to build one high-impact area first — traceability, production counting, quality or inventory — verify it, then widen. Simultaneous full rollout carries the highest resistance and failure risk. ### Can MES work with old equipment? Yes. Where a machine gives no signal you start with manual entry, then automate whatever the contacts or sensors can provide. Replacing equipment is not a prerequisite. ## What is Modbus? Definition and shop-floor use | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/modbus/ Modbus is a communication protocol for exchanging values between industrial devices. It is simple and openly published, so it interoperates widely across vend ### What if we do not know the register map? The vendor's communication manual carries it. Failing that, changing values while observing with the equipment owner is the practical method. ### Is Modbus insecure? The protocol has no authentication or encryption. The standard mitigation is separating the control network from the office network and placing the devices behind a gateway. ### Can several devices share one line? Modbus RTU supports multiple devices on one RS-485 line. As device count rises, response time grows, so plan it against your polling interval. ## What is MTBF? Definition and shop-floor use | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/mtbf/ Mean Time Between Failures (MTBF) is the average running time between one failure and the next. It is a measure of equipment reliability. ### We have no failure history. Can we still compute MTBF? It needs history to accumulate. Once maintenance is recorded in a system, a meaningful value appears within months. Standardising the record format from the start matters most. ### MTBF is getting shorter. What should we look at? Whether failures repeat on the same component and whether they cluster under particular conditions. A repeating location usually points to a part or an installation problem. ### How do we define a failure? Choose the lens your organisation wants to manage — line stoppage, response time, or production loss. Once chosen, do not change it, or the time series stops being comparable. ## What is MTTR? Definition and shop-floor use | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/mttr/ Mean Time To Repair (MTTR) is the average time from a failure until the machine is running again. It measures how well maintenance responds. ### Where do we start in reducing MTTR? By recording repair time in segments. Without knowing where the time goes you cannot choose what to improve. ### How many spares should we hold? Weigh failure frequency, lead time and the cost of downtime together. A rarely used part with a long lead time and high stoppage cost is still a candidate to stock. ### Is paper maintenance recording acceptable? It preserves the record but makes aggregation and analysis hard. Segment times and parts used need to be discrete fields for MTTR to be decomposed. ## Nonconformance explained | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/nonconformance/ A nonconformance is any product or process that fails to meet a defined requirement. Recording when it was found and how it was dispositioned is where quality ### How finely should we classify nonconformance types? Start coarse and subdivide once data accumulates. Fine categories from day one produce inaccurate entry and unstable classification. ### How should concessions be managed? Always record the justification, the approver and the scope. Repeated concessions may be a signal that the specification itself needs review. ### What can nonconformance data tell us? Occurrence trends by type, process and material. Clustering on a particular material lot or machine narrows the cause quickly. ## What is OEE? Definition and shop-floor use | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/oee/ Overall Equipment Effectiveness (OEE) expresses how much of its planned time a machine actually delivered, as a single ratio combining availability, performan ### What is a good OEE? It varies so much by industry and process type that absolute comparison is unhelpful. Watching your own trend on a fixed basis is far more useful. ### What data do we need to calculate it? Planned time, actual running time, total output and good output. Collecting these from machine signals keeps the basis consistent, but manual collection works to start. ### How should we classify stop reasons? Split them by who acts on them — breakdown, changeover, material wait, planned stop. Over-detailed categories degrade data entry and bury the signal, so start coarse. ## What is On-Premise? Definition and shop-floor use | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/on-premise/ On-premise means running a system on servers inside your own facility rather than in an external cloud, so the data never leaves the company. ### Does on-premise rule out remote support? No. A remote access path aligned to your security policy is provided, typically logged and opened only when needed. ### Do we need to buy new servers? It depends on scale. Existing internal server capacity is often sufficient, and small deployments can run on a compact industrial server. ### Can we move to the cloud later? Yes, if portability is considered at design time. The key is not binding data structures and integrations tightly to one environment. ## What is OPC UA? Definition and shop-floor use | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/opc-ua/ OPC UA is an industrial communication standard that carries names, units and structure along with the values, addressing the limits of protocols that transmit ### How do we know whether our equipment supports OPC UA? Check the specification sheet or ask the vendor. Even where supported, a separate licence or module is sometimes required. ### Is data collection difficult without OPC UA? No. Modbus or dry contacts work too. OPC UA reduces mapping effort; it is not a prerequisite. ### Should we standardise the whole plant on OPC UA? Rarely practical and rarely necessary. If the collection layer absorbs protocol differences, upstream systems never need to know. ## What is PLC? Definition and shop-floor use | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/plc/ A PLC is the industrial controller that actually runs a machine. It reads sensor inputs, applies fixed logic and drives outputs — and it already holds most of ### Can we get data out of an old PLC with no communication port? If it has dry-contact outputs you can count pulses or derive state from them. If not, an external sensor remains an option. Either way, a survey comes first. ### Do we have to modify the PLC program? Reading existing memory areas is usually enough. Only when a required value is not defined at all do you discuss adding it with the equipment owner. ### Can we mix PLCs from different vendors? Yes. The gateway and collection layer absorb the protocol differences, so upstream systems never see the vendor distinction. ## Preventive Maintenance explained | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/preventive-maintenance/ Preventive maintenance inspects and replaces on a defined interval or condition threshold, before equipment fails. ### How do we set the interval? Start from the manufacturer's recommendation and adjust with your own failure history. Before that history exists, following the recommendation is the safe choice. ### We inspect and it still fails. Why? The inspection items may not match the actual failure modes. Comparing failure locations against checklist items usually exposes the mismatch. ### Can we go straight to predictive maintenance? You need a period of sensor data first. Identifying an anomaly requires knowing what normal looks like. ## What is RAG? Definition and shop-floor use | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/rag/ Retrieval-Augmented Generation (RAG) finds relevant passages in your own documents first, then composes an answer grounded in them — which makes cited, checka ### Can we start without training data? RAG does not retrain a model, so no training dataset is required. It starts with organising the documents you already have into a searchable form. ### Does our internal content leave the company? It can be run on premises so nothing leaves. In manufacturing this is frequently a hard requirement. ### Will it find shop-floor jargon and abbreviations? It reflects whatever wording appears in your documents. Linking synonymous terms benefits from a glossary being in place. ## What is RS-485? Definition and shop-floor use | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/rs-485/ RS-485 is a serial wiring standard widely used on the factory floor. It carries multiple devices on one line and resists electrical noise, which suits industr ### How many devices can share one line? The standard allows headroom, but response speed and signal quality are the real constraints. Calculate against your polling interval to decide whether to split the line. ### Can we reuse existing wiring? Usually yes. Termination resistance and grounding are checked first, then the run is reused. ### Communication drops intermittently. Why? Look at termination, grounding, cable length and proximity to noise sources. Most causes are found in the wiring conditions. ## What is SCADA? Definition and shop-floor use | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/scada/ SCADA monitors — and where needed controls — many machines from a single screen. Its job is to show you what is happening right now. ### Can SCADA data be pulled into MES? Usually yes. If SCADA exposes a database or an OPC interface, read from there; if not, reading the PLC directly is the alternative. ### Is SCADA the same as HMI? An HMI is typically the operator panel attached to one machine. SCADA supervises many machines as a higher-level system. Think of it as a difference of scale and scope. ### Do we need SCADA before we can collect data? No. If collection is the only goal, reading PLCs through an edge gateway is simpler and cheaper. ## What is SPC? Definition and shop-floor use | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/spc/ Statistical Process Control (SPC) watches the variation in measured values statistically so that a drifting process is caught before it produces defects. ### Can we use SPC with little measurement data? Calculating control limits needs a reasonable sample. Early on, collect data and watch the trend, then derive limits once the process settles. ### Should SPC cover every characteristic? No. Concentrating on the few characteristics that decide quality is more effective. Too many characteristics inflate measurement effort and bury the signal. ### Do we need automated gauging? Manual measurement works, provided the interval and method stay consistent and something guards against entry error. ## What is Traceability? Definition and shop-floor use | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/traceability/ Traceability is the ability to go from a finished product back to the material, process conditions and operators behind it — and forward from a given material ### Where does a traceability project start? With the identification scheme. Until you decide how materials and products are identified, none of the later links can hold. ### Do we need serial-level tracing? It depends on the requirement. Lot level suffices in many industries; regulated products and safety components are where serial tracing is genuinely needed. ### Barcode or QR? Decide from how much information must be carried and the printing and reading environment. QR for dense data in small areas, barcode for simple identification. ## What is Work Order? Definition and shop-floor use | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/glossary/work-order/ A work order is the execution unit that tells the floor what to make, how many, and under what conditions. It is the anchor that production results and qualit ### How granular should work orders be? As granular as the history you want to keep. Process-level for process progress, lot-level for product traceability. Too fine and the data-entry burden on the floor grows. ### Do we have to eliminate paper work orders entirely? Approach it in stages. Once checking and entry work on the terminal, paper falls away naturally. Aiming for full elimination on day one invites resistance. ### Are work order changes recorded? They should be. Knowing when and by whom quantity, schedule or specification changed is what lets you explain the outcome afterwards. ## Smart factory implementation guides | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/guides/ Practical procedures for smart factory projects: MES preparation, legacy equipment surveys, phased scope, MES-ERP integration and shop-floor entry design. ### Do these guides require IYULAB products? No. The procedures are product-independent. The tools section in each guide only lists options that shorten that stage. ### In what order should we read them? Early in evaluation, start with MES preparation and phased scope. If equipment integration is the worry, read the communication survey first. ### We followed a guide and it did not work. What now? Site conditions usually explain it. Equipment mix, staffing and existing systems all require adaptation, which is what a consultation covers. ### Can we see case studies alongside these? Yes — case studies set out actual implementations with disclosure scope and the basis for their figures. ## Legacy machine data collection | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/guides/legacy-equipment-diagnosis/ How to tell whether data can be collected from equipment without communication ports, and the paths available through PLC, contacts and sensors. ### Do we need to replace equipment to collect data? Rarely. Without communication you use contacts; without contacts, an external sensor. Replacement is seldom the answer. ### Do we have to modify the PLC program? Reading existing memory areas is usually sufficient. Only when a required value is not defined at all is a change discussed with the equipment owner. ### Will reading data slow the machine? Read-only access does not participate in control logic. An excessively short polling interval does create load, so the interval is set to the objective. ### Can leased equipment be connected? Contract terms come first. Where external connection is restricted, attaching a sensor outside the machine is the usual way around it. ## MES ERP integration guide | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/guides/mes-erp-integration/ How to decide data ownership, interface direction and frequency, result definitions and error handling before connecting MES and ERP. ### Can we add MES without replacing ERP? In most cases yes, using whichever of the ERP's interfaces, database integration or file exchange is available. ### What interface frequency is appropriate? It varies by element. Material movement affecting inventory should be frequent; results for cost closing are often fine daily. ### When numbers disagree, which do we trust? Decide in advance. Typically MES for floor execution data and ERP for accounting outcomes, with the difference explainable either way. ### Could we just run both without integrating? You can, at the cost of entering the same data twice. Double entry produces errors and lag, and you end up reconciling anyway. ## MES implementation steps | What to decide first | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/guides/mes-first-steps/ The four things to settle before an MES project — the unit of management, the counting rule, shop-floor entry design, and the boundary with existing systems. ### How long does settling the rules take? It varies, but the unit of management and counting rule can be agreed in days once the relevant departments sit down. What usually causes delay is that nobody has been given the decision. ### Can we implement MES without ERP? Yes, though MES then owns master data such as items and BOMs, and that overhead has to be accounted for. ### What if the floor simply does not enter data? It is almost always an entry-flow design problem. If the operator gains nothing and only carries more burden, it will not hold. Include something the floor wants — next-operation visibility, drawing lookup — on the same screen. ### How long does an implementation take? It depends on scope and how many machines are connected. Starting with one area finishes quickly, and verifying before expanding often shortens the total elapsed time. ## Phased smart factory rollout | Choosing phase one | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/guides/phased-rollout/ How to choose the first area when building in phases, what to verify it against, and what to settle early so expansion stays possible. ### Which area is most often chosen for phase one? Production result collection and floor delivery of drawings and instructions. Manual effort is high, data is comparatively easy, and production-stoppage risk is low. ### How long should phase one run? Long enough to include verification, short enough that the organisation keeps its focus. Stretch it and the original objective blurs. ### Do we buy a new system for each phase? No. The usual pattern widens the scope of the same system, which is why phase one has to leave the data structure extensible. ### Can phased rollout work with government support programmes? Yes. Splitting scope between funded and self-funded phases is common. ## Predictive maintenance data readiness | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/guides/predictive-maintenance-readiness/ What to structure before predictive maintenance — failure history, maintenance records and equipment signals — so data, not the model, limits the project. ### We have very little failure history — is predictive maintenance still possible? With few recorded failures, threshold-based anomaly detection is a more realistic starting point than statistical prediction. Refine it as history accumulates. ### Can we adopt predictive maintenance without CMMS first? It is possible, but failure and maintenance history still has to be structured somewhere, which ends up rebuilding what CMMS already does. Designing both together is more efficient. ### How much data do we need before a model is usable? It depends on the equipment and failure type. The usual approach is to first build a solid baseline from normal-operation data, then improve the model incrementally as failure cases accumulate. ### Is CMMS worth using on its own, without predictive maintenance? Yes. Standardising failure history and maintenance records alone helps immediately with finding root causes of recurring failures and tuning preventive maintenance intervals. Predictive maintenance is the step after that. ## Shop-floor entry design | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/guides/shop-floor-input-design/ Why floor terminal and kiosk entry gets ignored, and how to design screens that cut the number of taps and give the operator something back. ### Kiosk or tablet? A fixed kiosk suits work done at one position; a tablet suits frequent movement. Look at the movement pattern first. ### Operators find logging in tedious Badge tags or barcodes replace it. Username and password entry is the first procedure a floor abandons. ### How do we reduce entry errors? Narrow the choices, replace typing with scanning, and warn immediately on out-of-range values. Blocking at entry beats validating later. ### What if the floor resists the change? Designing with a few early users and letting them explain it to others works well. Introduced purely as an instruction from above, it stays a formality. ## SRP-100W Industrial Edge Gateway | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/hardware/srp-100w/ SRP-100W collects RS232, RS485, and TCP/IP equipment data near the shop floor and reliably transfers required signals to manufacturing data platforms or MES. ### What is the SRP-100W? It is an industrial edge gateway that collects signals near manufacturing equipment and reliably transfers them to a data platform or MES. ### Which connections are supported? It supports RS232, RS485, and TCP/IP connections. The final protocols and data points are defined after inspecting the target equipment. ### Does existing equipment need replacement? The gateway uses available ports and signals on existing equipment, so integration is designed around the smallest practical change after assessment. ## Smart factory by industry | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/industries/ Connection scope and build sequence for injection moulding, railway components, welding, display equipment, electronics and precision machining. ### Our industry is not listed. Does that rule us out? No. The list covers sectors with published cases. The approach is set by equipment mix and the history you need to keep rather than by industry label, so scope comes from a site survey. ### How much does the approach differ by industry? What history must be kept differs, and so does floor entry. The sequence — survey, signal standardisation, phased expansion — is the same regardless of sector. ### We run several mixed processes. Where do we start? With whichever manual work consumes the most time or where problems recur. Traceability, production results, quality and inventory are the usual first areas. ### Most of our equipment is old. Must it be replaced? Replacement is not assumed. Communication method and signal condition are surveyed, then an industrial gateway or Resource Lake takes the signals that are available. ### How are duration and cost determined? By the number of machines connected and the breadth of history required. Scope is fixed at the survey stage and estimated in phases. ## MES for display equipment manufacturing | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/industries/display-equipment/ Collect coating PLC data alongside AOI inspection results so process conditions and quality can be read together, with state on a floor kiosk. ### Does reading the PLC affect the equipment? Access is read-only and does not participate in control. What is checked in advance is the manufacturer's warranty terms and communication load, which set the polling interval. ### Which values should we collect first? The ones you can use to explain a defect. Temperature and speed, where a condition change shows up directly in the result, come first; the list can grow later. ### Will AOI machines from different vendors integrate? If a verdict can be exported by file or protocol, it is a candidate. Differing output formats are standardised in the collection layer. ### Can the collected data support AI analysis? Once enough has accumulated, yes. Analysis has to be preceded by cleaning missing and outlier values, and that cleaning largely determines the quality of the result. ### What should the floor kiosk display? Only what the operator has to decide on now — equipment state, current instruction, recent verdicts. Too many items and it stops being read. ## Electronics quality history | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/industries/electronic-components/ Collect SMT logs with X-ray and AOI data, and bind material lots to finished goods by barcode so mis-issue is blocked as it happens. ### SMT log formats differ by vendor. Is that a problem? They are standardised in the collection layer. Log files, protocol reads and contact signals are each taken in and organised into one structure, so upstream systems never see the difference. ### How does mis-issue blocking work? Scanned material is compared against the BOM defined on the work order. A mismatch raises a warning and stops the operation; how hard it stops is set to match the floor. ### Do we have to retain X-ray images? Verdict and location usually satisfy traceability requirements. Image retention is decided together with storage capacity and retention period. ### Customers each want a different format. Can that be handled? With the raw data in one place, output formats are a query concern. More formats does not mean recollecting data. ### Can we see a semiconductor parts case study? Detailed cases in that sector are not published at customer request. Scope and approach are discussed using structurally similar cases during consultation. ## Injection molding MES | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/industries/injection-molding/ Collect shot signals, mould temperature and injection pressure, connect them to MES, and replace manual production counting and mould logs. ### Can we get data from older moulding machines? Usually yes. Even machines without a communication port normally expose something — a shot contact or a temperature controller signal — that a gateway can read. Conditions vary per machine, so the communication survey comes first and the collection scope follows from it. ### We have machines from several vendors. Do we build for each? No. The differences are absorbed in the collection layer. Resource Lake converts each format into a standard shape, so MES and dashboards never distinguish vendors. ### Can we start with mould shot counting alone? Yes, and many do. One shot signal is enough to give cumulative shots per mould and a maintenance trigger. Condition history and quality linkage come after. ### What if production results disagree with our ERP? Align the counting rule first. Trial shots, scrap and rework are usually the source of the gap. Once the rule is fixed, passing MES results to ERP removes the double entry. ### What can we do with cycle time data? Compare standard against actual cycle per machine and mould to locate where time is lost, and check whether lengthening cycles coincide with mould condition or setting changes. ## Precision machining MES | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/industries/precision-machining/ Connect CNC, gauge and barcode data to work orders for live progress, measurement history, material tracking and traceable machining operations. ### Can older CNC machines provide data? Available signals are surveyed first. Where no protocol exists, run and alarm contacts or external sensors can be combined with minimal kiosk entry. ### Must every machining operation be digitised at once? No. Start with a bottleneck or the machines most often checked for delivery, verify the link, then expand. ### Can gauge readings be collected automatically? Yes where the instrument exposes RS-232, file or network output. A minimal entry screen covers instruments without output. ### Does barcode scanning add operator burden? It is designed to replace duplicate entry. One work-order scan can carry item, operation and material context forward. ### Can we keep existing ERP items and work orders? Yes. ERP can remain the master while MES receives orders and returns floor results and material usage. ## Railway parts drawing control and assembly MES | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/industries/railway-components/ How railway component manufacturers digitise paper drawings, distribute them to tablets, and manage assembly and wiring instructions and history in MES. ### Do we have to convert thousands of drawings at once? No. The usual approach converts units currently in production and items coming up, adding historical drawings as needed. Requiring full conversion up front only delays the start. ### Do engineering changes reach the floor automatically? With a valid-revision rule in place, floor terminals show only the current revision. The biggest change is that nobody has to confirm old copies were recalled. ### How do we handle buyer audits? Because operation completion and inspection results attach to unit and part identity, the history for that unit is produced by query rather than by search. ### Will operators actually use tablets? With entry fields kept minimal and only the relevant operation on screen, the burden is small. The design goal is not adding decisions for the operator to make. ### Can it connect to our existing ERP or PDM? Yes. Items and BOMs come from ERP, drawing revisions from the engineering system, and MES owns execution history — roles divided rather than duplicated. ## Welding process digitisation | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/industries/welding-fabrication/ Distribute drawings to tablets and link per-joint operator history and inspection results for traceability and audit readiness. ### Do we have to define every weld joint? Not necessarily. Define the joints that carry quality risk or are subject to inspection, and group the rest by operation. It is a balance between management effort and the traceability you need. ### Can weld conditions be read from the machine? Where the welder supports communication, yes. Where it does not, conditions are captured as entry. Either way the history exists, which is the objective. ### Is operator qualification managed in the system too? Registering qualifications lets work requiring them be assigned to, or recorded against, qualified people. That information then appears in the audit package. ### Will tablets survive dust and spatter? Protective cases and mounting handle it. Work positions and movement patterns are reviewed first to choose between fixed and handheld. ### How are inspection results linked? The inspector selects the joint and enters the result and remarks, which attach to that history. A failure triggers a rework instruction, and that history is retained as well. ## News | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/news/ Patent registrations and software quality certification news from IYULAB, with the registration and certificate numbers so you can verify them at source. ### Where can I check a patent registration number? Search the number on KIPRIS (kipris.or.kr) to see the title, filing date, grant date, rights holder and the full text. ### Where can I check the GS certification? U-CMMS v3.0 holds GS Certification Grade 1 from the Telecommunications Technology Association (TTA) under certificate number 24-0165. Ask us if you need a copy. ### Are any patents co-owned? The variable control-layer depth diagnosis patent (10-2354546) is co-owned with Korea Conveyor Industrial. The other six are held solely by IYULAB Inc. ### How often is this page updated? When there is a verifiable fact to add, such as a patent grant or a certification. There is no fixed schedule. ## Business and Technology Partnerships | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/partnership/ IYULAB collaborates with industrial hardware, manufacturing software, system integration, data and AI, distribution, and field-service partners. ### Which partners does IYULAB work with? IYULAB works with companies in industrial hardware, manufacturing software, system integration, data and AI, distribution, and field services. ### How are partnership proposals reviewed? Proposals are reviewed for technology, customer value, solution fit, responsibilities, and joint market potential. ### Which partnership models are available? Possible models include technology integration, joint proposals, implementation collaboration, reselling, and proof-of-concept projects. ## Resource Lake Manufacturing Data Platform | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/platform/resource-lake/ Resource Lake collects, cleans, maps, and standardizes data from manufacturing equipment, sensors, databases, and legacy systems for MES, dashboards, and AI. ### What is Resource Lake? It collects, cleans, and standardizes data from equipment, sensors, and legacy systems so MES, dashboards, and AI can use a shared data foundation. ### Can it handle different data formats? Fields and units from each source are mapped into a common data model so different system structures can be connected consistently. ### How is the collected data used? It supports production monitoring, quality analysis, equipment health, management metrics, and reliable data for RAG and AI analysis. ## UBoard Studio No-Code Manufacturing Dashboards | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/products/uboard/ UBoard Studio is a web-based no-code dashboard tool for arranging widgets and visualizing production, utilization, quality, energy, inventory, and alarm data. ### What is UBoard Studio? It is a web-based no-code dashboard tool for arranging widgets, connecting data sources, and visualizing shop-floor and management metrics. ### Which dashboards can be built? Teams can build monitoring views for production, utilization, quality trends, energy, inventory, alarms, and other operational needs. ### Does the data connection come first? Yes. Dashboards require a reliable source and can visualize current data from an existing database or Resource Lake. ## U-AI Adoption Guide | IYULAB AI Technology Brief URL: https://iyulab.com/en/solutions/u-ai/ U-AI finds where AI belongs in your plant through a five-axis self-check, and runs proven ML on-premise so your data never leaves the company. ### Where should AI adoption start? Finding the place comes before choosing technology. Check which of the five axes — structured data, documents and knowledge, image · voice · text, prediction, planning and decisions — are empty, and start with structured data and documents, which need the least preparation. ### Can we start without training data? Yes. On day one AI does first-pass screening while people confirm; those human judgments accumulate as ground truth to train a dedicated ML, and authority is delegated only as far as validation supports. ### Does our data leave the company? A zero-egress configuration is available, running generation, embedding, search, OCR, and speech on in-house servers. In-house and external models are managed in one place, chosen per task. ## U-CMMS Equipment Maintenance Management System | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/solutions/u-cmms/ U-CMMS manages equipment masters, failures, maintenance history, preventive schedules, inspections, and spare parts in a GS Certification Grade 1 CMMS. ### What does U-CMMS integrate? It manages equipment master data, failures, maintenance history, preventive schedules, inspections, and spare-part usage in one system. ### How is preventive maintenance operated? Maintenance schedules are created from equipment intervals and operating conditions, while completed work and failure history support future decisions. ### Can existing maintenance records be migrated? Equipment and maintenance data from spreadsheets, documents, or legacy systems are reviewed and cleaned before the migration scope is defined. ## U-Bot RAG Industrial AI Knowledge Assistant | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/solutions/u-llm/ U-Bot retrieves equipment manuals, SOPs, inspection records, alarm history, and shop-floor documents to provide grounded industrial AI answers with source context. ### What is RAG-based industrial AI? It retrieves relevant manuals, SOPs, alarm histories, inspection records, and internal documents before generating an answer grounded in those sources. ### Which sources can U-Bot use? PDF manuals, standard operating procedures, quality documents, troubleshooting records, alarm history, and accumulated shop-floor knowledge can form the searchable knowledge base. ### Can U-Bot understand shop-floor terminology? Document preparation and metadata connect equipment names, parts, alarm codes, and site-specific expressions to improve natural-language retrieval. ## U-MES Manufacturing Execution System | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/solutions/u-mes/ U-MES connects material input, planning, production, quality, equipment, inventory, and shipping records for real-time manufacturing execution and traceability. ### What does U-MES manage? U-MES connects material input, planning, production results, process progress, quality, equipment, inventory, and shipping records in real time. ### Can it connect to existing equipment? After reviewing protocols and data conditions, Resource Lake or an industrial gateway collects and standardizes the required signals. ### Must the entire factory change at once? No. You can start with high-impact areas such as traceability, production results, quality, or inventory, then expand after validation. ## U-QMS Integrated Quality Management System | IYULAB URL: https://iyulab.com/en/solutions/u-qms/ U-QMS connects standards, revisions, incoming, process and final inspection, lot traceability, SPC, nonconformance, CAPA, certificates, and customer quality. ### What does U-QMS manage? U-QMS integrates standards and revisions, incoming, process, and final inspection, lot history, SPC, NCR and CAPA, certificates, customer quality, and gauge records. ### Can it connect with an existing MES or ERP? Item, order, work-order, result, lot, supplier, and shipping data can be linked to reduce duplicate entry and connect production with quality history. ### Must every module be implemented at once? No. Start with priorities such as inspection, certificates, NCR and CAPA, or SPC, then expand to customer quality, audits, and gauge management as data matures. ## 제조 용어사전 | MES, 품질, 설비 용어 정리 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/ MES, ERP, SCADA, PLC, OEE, SPC, CAPA, 추적성 등 스마트공장과 제조 현장에서 쓰이는 용어 20개를 현장 관점에서 정리했습니다. ### 이 용어사전은 무엇을 기준으로 쓰였나요? 제조 현장에서 실제로 쓰이는 의미를 기준으로 정리했습니다. 각 항목은 한 줄 정의, 자세한 설명, 현장 사용 예, 자주 헷갈리는 구분으로 구성돼 있습니다. ### 용어를 몰라도 시스템을 도입할 수 있나요? 가능합니다. 다만 구축 범위를 정할 때 같은 말을 같은 뜻으로 쓰는 것이 도움이 됩니다. 용어가 어긋나면 요구사항이 어긋납니다. ### 여기에 없는 용어는 어디서 확인하나요? 각 제품 페이지와 구축 사례에 실제 사용 맥락이 함께 나와 있습니다. 추가로 정리가 필요한 용어는 문의로 알려 주시면 검토합니다. ### MES와 ERP 중 무엇부터 알아야 하나요? 둘의 역할 구분을 먼저 보는 편이 좋습니다. ERP는 계획과 회계, MES는 현장 실행을 담당하며 이 경계를 알면 나머지 용어의 자리가 잡힙니다. ## BOM란? 자재명세서 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/bom/ BOM(자재명세서)은 완제품 하나를 만드는 데 어떤 자재가 얼마나 필요한지를 계층 구조로 정리한 기준 정보입니다. BOM은 제품을 구성하는 부품과 수량, 그리고 그 부품이 다시 어떤 하위 부품으로 이루어지는지를 나무 구조로 표현합니다. ### BOM은 ERP와 MES 중 어디에서 관리하나요? 기준 정보는 보통 ERP에서 관리하고 MES가 받아서 실행에 사용합니다. ERP가 없으면 MES에서 관리하기도 합니다. 중요한 것은 한 곳을 원본으로 정하는 것입니다. ### BOM이 자주 바뀌는데 어떻게 관리하나요? 리비전을 두고, 작업지시가 어느 리비전을 기준으로 발행됐는지를 함께 남깁니다. 그래야 나중에 그 로트가 어떤 구성으로 만들어졌는지 되짚을 수 있습니다. ### BOM 없이도 MES를 쓸 수 있나요? 생산실적 집계와 작업 이력 관리는 가능합니다. 다만 자재 투입 검증과 소모 자동 반영은 BOM이 있어야 동작합니다. ## CAPA란? 시정 및 예방조치 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/capa/ CAPA(시정 및 예방조치)는 발생한 문제를 바로잡는 시정조치와 같은 문제가 다시 생기지 않게 하는 예방조치를 하나의 절차로 관리하는 품질 활동입니다. ### 모든 부적합에 CAPA를 걸어야 하나요? 아닙니다. 영향과 반복 여부를 기준으로 대상을 정합니다. 전부 걸면 절차가 형식화되고 정작 중요한 건이 묻힙니다. ### 원인 분석은 어떤 방법을 쓰나요? 5Why나 특성요인도가 흔히 쓰입니다. 방법보다 중요한 것은 사람의 부주의에서 멈추지 않고 구조적 원인까지 내려가는 것입니다. ### 효과 확인은 어떻게 하나요? 조치 이후 같은 유형의 부적합 발생 건수를 일정 기간 추적합니다. 부적합 데이터가 분류돼 쌓여 있어야 가능한 작업입니다. ## 엣지 게이트웨이란? Edge Gateway 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/edge-gateway/ 엣지 게이트웨이는 현장 설비 가까이에 두고 서로 다른 통신 방식의 데이터를 수집·정규화해 상위 시스템으로 보내는 장치입니다. 공장에는 통신 방식이 제각각인 설비가 섞여 있습니다. ### 게이트웨이 한 대에 설비를 몇 대까지 붙이나요? 통신 방식과 수집 주기에 따라 다릅니다. 회선 구성과 데이터량을 계산해 대수를 정합니다. ### 설비가 흩어져 있으면 어떻게 하나요? 구역별로 게이트웨이를 두고 상위망으로 모으는 구성이 일반적입니다. 배선 거리와 네트워크 상황을 함께 봅니다. ### 클라우드로 바로 보내도 되나요? 가능하지만 보안 정책과 네트워크 안정성을 먼저 확인합니다. 사내에 두고 필요한 데이터만 외부로 보내는 구성이 많습니다. ## ERP란? 전사적자원관리 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/erp/ ERP(전사적자원관리)는 주문, 구매, 재고, 회계처럼 회사 전체의 자원 흐름을 하나의 데이터로 묶어 관리하는 시스템입니다. ERP는 부서마다 따로 관리하던 장부를 하나로 합치는 데서 출발한 시스템입니다. ### ERP와 MES 중 무엇을 먼저 도입해야 하나요? 회사 규모와 현재 문제에 따라 다릅니다. 원가와 재고 관리가 주된 문제면 ERP가 먼저이고, 현장 실적과 품질 이력이 남지 않는 것이 문제면 MES가 먼저입니다. 다만 ERP 없이 MES만 두면 기준 정보를 MES가 떠안게 됩니다. ### ERP에 생산관리 모듈이 있는데 MES가 또 필요한가요? ERP의 생산 모듈은 계획과 실적 집계까지를 다루는 경우가 많습니다. 설비 연동, 현장 단말 입력, 로트 단위 추적처럼 실행 계층의 기능이 필요하면 MES가 별도로 필요합니다. ### 두 시스템을 어떻게 연결하나요? 보통 품목, BOM, 오더는 ERP에서 MES로, 생산실적과 자재 소모는 MES에서 ERP로 보냅니다. 연결 주기와 어느 쪽을 기준으로 삼을지를 먼저 정하는 것이 중요합니다. ## MES란? 제조실행시스템 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/mes/ MES(제조실행시스템)는 작업지시가 현장에서 실제로 어떻게 수행됐는지를 실시간으로 기록하고 관리하는 시스템입니다. 계획과 실적 사이의 간극을 메우는 계층입니다. ### ERP가 있는데 MES도 필요한가요? ERP는 계획과 회계를, MES는 현장 실행을 다룹니다. ERP만 있으면 계획과 실적 사이를 사람이 메우게 되고, 그 과정에서 생기는 시간차와 누락이 재고 오차로 나타납니다. 반대로 MES만으로는 원가와 발주를 다룰 수 없습니다. ### MES를 한 번에 전 공정에 도입해야 하나요? 아닙니다. 추적성, 생산실적, 품질, 재고 중 효과가 큰 한 영역부터 구축해 검증하고 범위를 넓히는 방식이 일반적입니다. 전 공정 동시 전환은 현장 저항과 실패 위험이 큽니다. ### 오래된 설비가 많아도 MES를 쓸 수 있나요? 가능합니다. 설비에서 신호를 받지 못하면 현장 입력으로 시작하고, 접점이나 센서로 받을 수 있는 신호부터 자동화해 나갑니다. 설비 교체를 전제하지 않습니다. ## Modbus란? 모드버스 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/modbus/ Modbus는 산업 설비 사이에서 값을 주고받는 통신 규약입니다. 구조가 단순하고 공개돼 있어 제조사가 달라도 널리 통용됩니다. Modbus는 1979년에 만들어진 오래된 규약이지만 여전히 가장 널리 쓰입니다. ### Modbus 주소 정보를 모르면 어떻게 하나요? 설비 제조사의 통신 매뉴얼에 주소 맵이 있습니다. 없으면 설비 담당자와 함께 값을 바꿔 가며 확인하는 방법을 씁니다. ### Modbus는 보안이 취약하지 않나요? 규약 자체에 인증과 암호화가 없습니다. 그래서 제어망을 사무망과 분리하고 게이트웨이 뒤에 두는 구성으로 대응하는 것이 일반적입니다. ### 여러 설비를 한 회선에 붙일 수 있나요? Modbus RTU는 하나의 RS-485 회선에 여러 장치를 붙일 수 있습니다. 다만 장치 수가 늘면 응답 시간이 길어지므로 수집 주기를 함께 고려해야 합니다. ## MTBF란? 평균 고장 간격 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/mtbf/ MTBF(평균 고장 간격)는 설비가 한 번 고장 난 뒤 다음 고장까지 평균 얼마나 가동됐는지를 나타내는 값입니다. 설비의 신뢰성을 보는 지표입니다. ### 고장 이력이 없는데 MTBF를 낼 수 있나요? 이력이 쌓여야 계산됩니다. 정비 기록을 시스템에 남기기 시작하면 몇 달 안에 의미 있는 값이 나옵니다. 기록의 형식을 처음부터 통일해 두는 것이 중요합니다. ### MTBF가 짧아지면 무엇을 봐야 하나요? 같은 부위에서 반복되는지, 특정 조건에서 몰리는지를 봅니다. 반복 부위가 있으면 부품이나 설치 방식의 문제일 가능성이 높습니다. ### 고장의 기준을 어떻게 정하나요? 라인 정지 여부, 조치 시간, 생산 손실 유무 중 회사가 관리하려는 관점으로 정합니다. 한 번 정하면 바꾸지 않아야 시계열 비교가 가능합니다. ## MTTR란? 평균 수리 시간 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/mttr/ MTTR(평균 수리 시간)은 설비가 고장 난 뒤 다시 가동되기까지 걸린 평균 시간입니다. 정비 대응력을 보는 지표입니다. MTTR은 총 수리 시간을 고장 횟수로 나누어 구합니다. ### MTTR을 줄이려면 무엇부터 해야 하나요? 수리 시간을 구간별로 기록하는 것부터입니다. 어디에서 시간이 가는지 모르면 개선 대상을 정할 수 없습니다. ### 부품 재고를 얼마나 보유해야 하나요? 고장 빈도와 조달 기간, 정지 손실을 함께 봅니다. 자주 쓰지 않아도 조달이 오래 걸리고 정지 손실이 큰 부품은 보유 대상이 됩니다. ### 정비 이력을 종이로 관리해도 되나요? 기록은 남지만 집계와 분석이 어렵습니다. 구간별 시간과 사용 부품을 항목으로 남겨야 MTTR을 분해해 볼 수 있습니다. ## 부적합란? Nonconformance 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/nonconformance/ 부적합은 제품이나 공정이 정해진 요구사항을 만족하지 못한 상태를 말합니다. 발견 시점과 처리 방식을 기록으로 남기는 것이 품질 관리의 출발점입니다. ### 부적합 유형을 얼마나 세분화해야 하나요? 처음에는 크게 나누고 데이터가 쌓이면 세분화하는 편이 좋습니다. 처음부터 잘게 나누면 입력이 부정확해지고 분류 기준도 흔들립니다. ### 특채는 어떻게 관리하나요? 판정 근거와 승인자, 적용 범위를 반드시 함께 남깁니다. 특채가 반복되면 규격 자체를 재검토해야 한다는 신호일 수 있습니다. ### 부적합 데이터로 무엇을 볼 수 있나요? 유형별, 공정별, 자재별 발생 추세를 봅니다. 특정 자재 로트나 특정 설비에 몰려 있으면 원인을 좁힐 수 있습니다. ## OEE란? 설비종합효율 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/oee/ OEE(설비종합효율)는 설비가 계획된 시간 동안 얼마나 제 몫을 했는지를 가동률, 성능, 품질 세 가지를 곱해 하나의 비율로 나타낸 지표입니다. OEE는 가동률 × 성능 × 양품률로 계산합니다. ### OEE는 몇 %가 좋은 건가요? 업종과 공정 형태에 따라 기준이 달라 절대 수치로 비교하기 어렵습니다. 같은 공장에서 같은 기준으로 시계열을 보는 것이 훨씬 유용합니다. ### OEE를 계산하려면 무엇이 필요한가요? 계획 시간, 실제 가동 시간, 생산 수량, 양품 수량이 필요합니다. 설비 신호로 자동 집계하면 기준이 일정하게 유지되지만, 수기 집계로 시작해도 계산은 가능합니다. ### 정지 사유를 어떻게 분류하나요? 설비 고장, 준비·교체, 자재 대기, 계획 정지처럼 대응 주체가 다른 기준으로 나눕니다. 분류가 너무 세분화되면 입력이 부실해지므로 처음에는 크게 나누는 편이 좋습니다. ## 온프레미스란? On-Premise 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/on-premise/ 온프레미스는 시스템을 외부 클라우드가 아니라 회사 내부 서버에 설치해 운영하는 방식입니다. 데이터가 사내를 벗어나지 않습니다. 온프레미스의 가장 큰 이유는 데이터 통제입니다. ### 온프레미스면 원격 지원이 안 되나요? 보안 정책에 맞춘 원격 접속 경로를 열어 두는 방식으로 지원합니다. 접속 기록을 남기고 필요할 때만 여는 운영이 일반적입니다. ### 서버를 새로 사야 하나요? 규모에 따라 다릅니다. 기존 사내 서버 자원을 활용하는 경우도 있고, 소규모는 산업용 소형 서버로 충분한 경우도 있습니다. ### 나중에 클라우드로 옮길 수 있나요? 설계 단계에서 이전 가능성을 고려해 두면 가능합니다. 데이터 구조와 연동 방식이 특정 환경에 강하게 묶이지 않도록 하는 것이 관건입니다. ## OPC UA란? OPC 통합 아키텍처 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/opc-ua/ OPC UA는 설비 데이터를 이름, 단위, 구조까지 담아 주고받는 산업 통신 표준입니다. 값만 오가던 기존 방식의 한계를 해결하기 위해 만들어졌습니다. ### 설비가 OPC UA를 지원하는지 어떻게 아나요? 설비 사양서나 제조사 문의로 확인합니다. 지원하더라도 별도 라이선스나 모듈이 필요한 경우가 있습니다. ### OPC UA가 없으면 데이터 수집이 어려운가요? 아닙니다. Modbus나 접점 신호로도 수집합니다. OPC UA는 매핑 작업을 줄여 주는 장점이 있을 뿐 필수 조건은 아닙니다. ### 공장 전체를 OPC UA로 통일해야 하나요? 현실적으로 어렵고 필요하지도 않습니다. 수집 계층에서 규약 차이를 흡수하면 상위 시스템은 차이를 알 필요가 없습니다. ## PLC란? 프로그래머블 로직 컨트롤러 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/plc/ PLC는 설비를 실제로 움직이는 산업용 제어기입니다. 센서 입력을 읽고 정해진 논리에 따라 모터와 밸브 같은 출력을 제어하며, 제조 데이터의 원천이 되는 값 대부분이 여기에 있습니다. ### 통신 포트가 없는 구형 PLC도 데이터를 뽑을 수 있나요? 접점 출력이 있으면 그 신호를 받아 카운트하거나 상태를 판별할 수 있습니다. 접점도 없으면 외부 센서를 붙이는 방법이 남습니다. 어느 쪽이든 진단이 먼저입니다. ### PLC 프로그램을 수정해야 하나요? 대부분 수정 없이 기존 메모리 영역을 읽는 것으로 충분합니다. 필요한 값이 정의돼 있지 않은 경우에만 설비 담당자와 협의해 추가를 검토합니다. ### 제조사가 다른 PLC를 함께 쓸 수 있나요? 가능합니다. 게이트웨이와 수집 계층에서 프로토콜 차이를 흡수하므로 상위 시스템은 제조사를 구분하지 않습니다. ## 예방보전란? Preventive Maintenance 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/preventive-maintenance/ 예방보전은 설비가 고장 나기 전에 정해진 주기나 상태 기준에 따라 미리 점검하고 교체하는 정비 방식입니다. 정비 방식은 크게 셋으로 나뉩니다. ### 예방보전 주기는 어떻게 정하나요? 설비 제조사 권장 주기에서 시작해 실제 고장 이력으로 조정합니다. 이력이 쌓이기 전에는 권장 주기를 따르는 것이 안전합니다. ### 점검을 해도 고장이 나는데 왜 그런가요? 점검 항목이 실제 고장 원인과 맞지 않을 수 있습니다. 고장 이력의 부위와 점검 항목을 대조해 보면 어긋난 부분이 드러납니다. ### 예지보전으로 바로 갈 수 있나요? 센서를 붙이고 데이터를 쌓는 기간이 필요합니다. 정상 상태가 어떤 모습인지 알아야 이상을 판별할 수 있기 때문입니다. ## RAG란? 검색 증강 생성 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/rag/ RAG(검색 증강 생성)는 질문을 받으면 사내 문서에서 관련 내용을 먼저 찾아내고, 그 내용을 근거로 답을 만드는 방식입니다. 출처가 있는 답변이 가능해집니다. ### 학습 데이터가 없어도 시작할 수 있나요? RAG는 모델을 새로 학습시키지 않으므로 별도의 학습 데이터가 필요하지 않습니다. 이미 가지고 있는 문서를 검색 가능한 형태로 정리하는 것에서 시작합니다. ### 사내 문서가 외부로 나가나요? 온프레미스 구성으로 사내에 두고 운영할 수 있습니다. 데이터가 회사 밖으로 나가지 않는 것이 제조 현장에서 중요한 조건인 경우가 많습니다. ### 현장 용어나 약어도 검색되나요? 사내 문서를 근거로 하므로 그 문서에 쓰인 표현이 그대로 반영됩니다. 다만 같은 뜻의 다른 표현을 연결하려면 용어 정리가 도움이 됩니다. ## RS-485란? RS-485 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/rs-485/ RS-485는 산업 현장에서 널리 쓰이는 시리얼 통신 배선 규격입니다. 한 회선에 여러 장치를 붙일 수 있고 노이즈에 강해 공장 환경에 적합합니다. ### 한 회선에 몇 대까지 붙일 수 있나요? 규격상 여유가 있지만 실제로는 응답 속도와 신호 품질이 제한 요소입니다. 수집 주기와 장치 수를 함께 계산해 회선을 나눌지 판단합니다. ### 배선이 이미 깔려 있는데 재사용할 수 있나요? 대부분 가능합니다. 종단 저항과 접지 상태를 점검한 뒤 그대로 활용하는 경우가 많습니다. ### 통신이 간헐적으로 끊기는데 왜 그런가요? 종단 처리, 접지, 배선 길이, 노이즈원과의 거리를 먼저 봅니다. 대부분 배선 조건에서 원인이 나옵니다. ## SCADA란? 감시제어 및 데이터 수집 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/scada/ SCADA는 여러 설비의 상태를 한 화면에서 감시하고 필요하면 제어까지 하는 시스템입니다. 지금 무슨 일이 일어나고 있는지를 보는 것이 주된 목적입니다. ### SCADA 데이터를 MES로 가져올 수 있나요? 대부분 가능합니다. SCADA가 데이터베이스나 OPC 인터페이스를 제공하면 그쪽에서 받고, 없으면 PLC에서 직접 읽는 경로를 검토합니다. ### SCADA와 HMI는 같은 건가요? HMI는 보통 설비 한 대에 붙은 조작 화면이고, SCADA는 여러 설비를 묶어 감시·제어하는 상위 시스템입니다. 규모와 범위의 차이로 보면 이해가 쉽습니다. ### SCADA를 새로 도입해야 데이터 수집이 되나요? 아닙니다. 데이터 수집만이 목적이라면 엣지 게이트웨이로 PLC에서 직접 읽는 편이 더 단순하고 비용도 적게 듭니다. ## SPC란? 통계적 공정관리 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/spc/ SPC(통계적 공정관리)는 공정에서 나오는 측정값의 흩어짐을 통계로 감시해, 불량이 나오기 전에 공정이 흔들리는 것을 먼저 알아채는 방법입니다. ### 측정 데이터가 적어도 SPC를 쓸 수 있나요? 관리 한계를 계산하려면 어느 정도의 데이터가 필요합니다. 초기에는 데이터를 모으며 추세만 보다가, 안정되면 한계를 산출하는 순서로 접근합니다. ### 전 항목에 SPC를 적용해야 하나요? 아닙니다. 품질에 결정적인 소수 항목에 집중하는 편이 효과적입니다. 항목이 많아지면 측정 부담이 커지고 신호도 묻힙니다. ### 자동 측정 설비가 없어도 되나요? 수기 측정으로도 가능합니다. 다만 측정 주기와 방법이 일정해야 하며, 입력 오류를 줄이는 장치가 필요합니다. ## 추적성란? Traceability 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/traceability/ 추적성은 완제품에서 투입 자재와 공정 조건, 작업자까지 거슬러 올라가고, 반대로 특정 자재가 어느 제품에 들어갔는지 따라 내려갈 수 있는 성질입니다. ### 추적성 구축은 어디서부터 시작하나요? 식별 체계부터입니다. 자재와 제품을 어떻게 식별할지 정하지 않으면 이후 모든 연결이 성립하지 않습니다. ### 개체 단위 추적이 꼭 필요한가요? 요구 수준에 따라 다릅니다. 로트 단위로 충분한 업종이 많고, 규제 산업이나 안전 부품처럼 개체 추적이 필요한 경우가 따로 있습니다. ### 바코드와 QR 중 무엇을 써야 하나요? 담을 정보량과 인쇄·판독 환경에 따라 정합니다. 좁은 면적에 많은 정보를 담아야 하면 QR이, 단순 식별이면 바코드가 흔히 쓰입니다. ## 작업지시란? Work Order 뜻과 현장 적용 | IYULAB URL: https://iyulab.com/glossary/work-order/ 작업지시는 무엇을 얼마나 어떤 조건으로 만들지를 현장에 전달하는 실행 단위입니다. 생산실적과 품질 이력이 붙는 기준점이 됩니다. 작업지시는 계획을 실행으로 바꾸는 지점입니다. ### 작업지시를 얼마나 잘게 나눠야 하나요? 이력을 남기고 싶은 단위로 나눕니다. 공정별 진척을 보려면 공정 단위로, 제품 단위 추적이면 로트 단위로 나눕니다. 너무 잘게 나누면 현장 입력 부담이 커집니다. ### 종이 작업지시를 완전히 없애야 하나요? 단계적으로 접근합니다. 현장 단말에서 확인과 입력이 가능해지면 종이는 자연스럽게 줄어듭니다. 처음부터 전면 폐지를 목표로 하면 저항이 큽니다. ### 작업지시 변경 이력도 남나요? 남겨야 합니다. 수량, 일정, 사양 변경이 언제 누구에 의해 이루어졌는지가 있어야 나중에 결과를 설명할 수 있습니다. ## 스마트공장 도입 가이드 | 실무 절차 정리 | IYULAB URL: https://iyulab.com/guides/ MES 도입 준비, 구형 설비 통신 진단, 단계적 구축 범위 설정, MES-ERP 연동, 현장 입력 설계까지 스마트공장 구축의 실무 절차를 정리했습니다. ### 이 가이드는 이유랩 제품을 써야 적용되나요? 아닙니다. 절차는 제품과 무관하게 동일합니다. 각 가이드의 도구 섹션은 해당 단계를 줄여 주는 선택지로만 소개합니다. ### 어떤 순서로 읽어야 하나요? 검토 초기라면 MES 도입 준비와 단계적 구축 범위부터 보는 편이 좋습니다. 설비 연동이 걱정이면 통신 진단 절차를 먼저 봅니다. ### 가이드대로 했는데 잘 안 되면 어떻게 하나요? 현장 조건이 달라서인 경우가 많습니다. 설비 구성과 인력, 기존 시스템에 따라 조정이 필요하며 상담에서 함께 검토합니다. ### 구축 사례도 함께 볼 수 있나요? 구축 사례에 실제 적용 과정이 공개 범위와 근거 표기와 함께 정리돼 있습니다. ## 구형 설비 데이터 수집 방법 | 통신 진단 절차 | IYULAB URL: https://iyulab.com/guides/legacy-equipment-diagnosis/ 통신 포트가 없는 구형 설비에서도 데이터를 수집할 수 있는지 판단하는 진단 절차와 PLC, 접점, 센서별 수집 경로를 정리했습니다. ### 설비를 교체해야 데이터 수집이 가능한가요? 대부분 교체 없이 가능합니다. 통신이 없으면 접점, 접점도 없으면 외부 센서로 접근합니다. 교체가 필요한 경우는 드뭅니다. ### PLC 프로그램을 수정해야 하나요? 기존 메모리 영역을 읽는 것으로 충분한 경우가 대부분입니다. 필요한 값이 정의돼 있지 않을 때만 설비 담당자와 협의합니다. ### 데이터를 읽으면 설비가 느려지나요? 읽기 전용 접근은 제어 논리에 관여하지 않습니다. 다만 수집 주기를 과도하게 짧게 잡으면 통신 부하가 생기므로 주기를 목적에 맞게 정합니다. ### 임대 설비도 연결할 수 있나요? 계약 조건을 먼저 확인해야 합니다. 외부 연결이 제한되면 설비 외부에 센서를 붙이는 방식으로 우회하는 경우가 있습니다. ## MES ERP 연동 방법 | 연동 전 정해야 할 기준 | IYULAB URL: https://iyulab.com/guides/mes-erp-integration/ MES와 ERP를 연결할 때 데이터 원본, 연동 방향과 주기, 실적 기준, 오류 처리를 어떻게 정해야 하는지 순서대로 정리했습니다. ### ERP를 바꾸지 않고 MES를 붙일 수 있나요? 대부분 가능합니다. ERP가 제공하는 인터페이스나 데이터베이스 연동, 파일 교환 중 가능한 방식을 찾아 붙입니다. ### 연동 주기는 어느 정도가 적당한가요? 항목마다 다릅니다. 재고에 영향을 주는 자재 이동은 짧게, 원가 마감용 실적은 일 단위로 충분한 경우가 많습니다. ### 숫자가 안 맞으면 어느 쪽을 믿어야 하나요? 사전에 정해 두어야 합니다. 보통 현장 실행 데이터는 MES를, 회계 처리 결과는 ERP를 기준으로 삼되 차이의 원인을 설명할 수 있어야 합니다. ### 연동 없이 각각 쓰면 안 되나요? 가능하지만 같은 데이터를 두 번 입력하게 됩니다. 이중 입력은 오류와 시차의 원인이 되고, 결국 숫자를 맞추는 작업으로 돌아옵니다. ## MES 도입 절차 | 무엇부터 정해야 하나 | IYULAB URL: https://iyulab.com/guides/mes-first-steps/ MES 도입을 검토할 때 가장 먼저 정해야 할 네 가지 — 관리 단위, 실적 기준, 현장 입력 방식, 기존 시스템과의 경계 — 를 순서대로 정리했습니다. ### 기준을 정하는 데 얼마나 걸리나요? 현장 상황에 따라 다르지만, 관리 단위와 실적 기준은 관련 부서가 모여 며칠 안에 정할 수 있습니다. 오래 걸리는 이유는 대개 결정권자가 정해지지 않아서입니다. ### ERP가 없어도 MES를 도입할 수 있나요? 가능합니다. 다만 품목과 BOM 같은 기준 정보를 MES가 관리하게 되므로 그 부담을 감안해야 합니다. ### 현장에서 입력을 안 하면 어떻게 하나요? 입력 흐름 설계 문제인 경우가 대부분입니다. 작업자가 얻는 것이 없고 부담만 늘면 지켜지지 않습니다. 다음 작업 확인이나 도면 조회처럼 현장에 이득이 되는 기능을 함께 넣습니다. ### 도입 기간은 보통 얼마나 걸리나요? 적용 범위와 연결할 설비 수에 따라 달라집니다. 한 영역부터 시작하면 짧게 끝나고, 검증 후 확장하는 방식이 전체 기간도 줄이는 경우가 많습니다. ## 스마트공장 단계적 구축 | 1단계 범위 정하는 법 | IYULAB URL: https://iyulab.com/guides/phased-rollout/ 전 공정 동시 전환 대신 효과가 큰 영역부터 구축할 때, 1단계 범위를 무엇을 기준으로 고르고 어떤 값으로 검증할지, 확장까지 이어지도록 무엇을 미리 정할지 정리했습니다. ### 1단계로 가장 많이 선택되는 영역은 어디인가요? 생산실적 집계와 현장 도면·작업지시 전달이 흔합니다. 수작업 시간이 크고 데이터 확보가 비교적 쉬우며 생산 중단 위험이 낮기 때문입니다. ### 1단계 기간은 얼마나 잡아야 하나요? 검증까지 포함해 조직이 집중력을 유지할 수 있는 길이여야 합니다. 너무 길면 초기 목적이 흐려집니다. ### 단계마다 시스템을 새로 사야 하나요? 아닙니다. 같은 시스템의 적용 범위를 넓히는 방식이 일반적입니다. 그래서 1단계에서 데이터 구조를 확장 가능하게 잡는 것이 중요합니다. ### 정부 지원사업과 단계 구축을 함께 할 수 있나요? 가능합니다. 지원사업 범위와 자체 예산 범위를 나누어 계획하는 경우가 많습니다. 스마트공장 지원사업 안내에서 절차를 확인할 수 있습니다. ## 예지보전 데이터 준비 | 설비보전 데이터 체계 만들기 | IYULAB URL: https://iyulab.com/guides/predictive-maintenance-readiness/ 예지보전을 도입하기 전에 고장 이력, 정비 이력, 설비 신호를 어떤 구조로 쌓아야 하는지, 무엇부터 시작해야 모델이 아니라 데이터 부족으로 막히지 않는지 정리했습니다. ### 고장 이력이 별로 없는데 예지보전이 가능한가요? 고장 건수가 적으면 통계적 예측보다 임계값 기반 이상 감지부터 시작하는 편이 현실적입니다. 이력이 쌓이는 대로 점진적으로 정교화합니다. ### CMMS 없이 예지보전만 먼저 도입할 수 있나요? 가능은 하지만 고장·정비 이력을 어딘가에는 구조화해 쌓아야 하므로 결국 CMMS가 하는 일을 별도로 만들게 됩니다. 함께 설계하는 편이 효율적입니다. ### 데이터를 얼마나 모아야 모델을 쓸 수 있나요? 설비와 고장 유형마다 다릅니다. 정상 구간 데이터를 먼저 충분히 쌓고, 고장 사례가 확보되는 대로 점진적으로 모델을 고도화하는 방식을 씁니다. ### 예지보전 없이 CMMS만 쓰는 것도 의미가 있나요? 있습니다. 고장 이력과 정비 기록만 표준화해도 반복 고장 원인 파악과 예방보전 주기 조정에 바로 도움이 됩니다. 예지보전은 그다음 단계입니다. ## 현장 입력 설계 | 작업자가 실제로 쓰는 화면 만들기 | IYULAB URL: https://iyulab.com/guides/shop-floor-input-design/ 현장 단말과 키오스크 입력이 지켜지지 않는 이유와, 입력 횟수를 줄이고 작업자에게 이득을 주는 화면을 설계하는 절차를 정리했습니다. ### 키오스크와 태블릿 중 무엇이 나은가요? 작업이 한 자리에서 이루어지면 거치형 키오스크가, 이동이 많으면 태블릿이 적합합니다. 동선을 먼저 보고 정합니다. ### 작업자가 로그인을 번거로워합니다 사원증 태그나 바코드로 대체하는 방법이 있습니다. 아이디와 비밀번호 입력은 현장에서 가장 먼저 지켜지지 않는 절차입니다. ### 입력 오류를 어떻게 줄이나요? 선택지를 좁히고, 바코드로 대체하고, 범위를 벗어난 값은 즉시 경고합니다. 나중에 검증하는 것보다 입력 시점에 막는 편이 효과적입니다. ### 현장이 변화를 거부하면 어떻게 하나요? 초기 사용자 몇 명과 함께 설계하고 그들이 다른 작업자에게 설명하게 하는 방식이 효과적입니다. 위에서 내려오는 지시로만 도입하면 형식적 사용에 그칩니다. ## SRP-100W 산업용 엣지 게이트웨이 | IYULAB URL: https://iyulab.com/hardware/srp-100w/ SRP-100W는 RS232, RS485, TCP/IP 기반 설비 데이터를 안정적으로 수집하고 상위 시스템으로 전송하는 제조 현장용 산업용 엣지 게이트웨이입니다. ### SRP-100W는 어떤 장비인가요? 제조 설비 가까이에서 통신 신호를 수집하고 상위 데이터 플랫폼이나 MES로 안정적으로 전송하는 산업용 엣지 게이트웨이입니다. ### 어떤 통신 방식을 지원하나요? RS232, RS485와 TCP/IP 기반 연결을 지원하며 실제 적용 프로토콜과 수집 항목은 대상 설비 점검 후 결정합니다. ### 설비를 교체해야 하나요? 기존 설비의 사용 가능한 통신 포트와 신호를 활용하는 방식이므로, 연동 가능 여부를 진단한 뒤 최소 변경 범위로 구성합니다. ## 업종별 스마트공장 구축 | 제조 현장별 적용 방식 | IYULAB URL: https://iyulab.com/industries/ 사출 성형, 철도차량 부품, 용접과 제관, 디스플레이 장비, 반도체와 전자부품, 정밀가공과 조립 등 업종별로 무엇을 연결하고 어떤 순서로 구축하는지 안내합니다. ### 우리 업종이 목록에 없으면 적용이 어렵나요? 아닙니다. 목록은 공개 사례가 있는 업종을 정리한 것입니다. 접근 방식은 업종보다 설비 구성과 관리해야 할 이력에 따라 정해지므로, 현장 진단으로 범위를 잡습니다. ### 업종별로 구축 방식이 많이 다른가요? 남겨야 할 이력이 다르고 현장 입력 방식이 다릅니다. 다만 설비 진단, 신호 표준화, 단계적 확장이라는 순서는 업종과 무관하게 같습니다. ### 여러 공정이 섞여 있는데 어디부터 해야 하나요? 지금 가장 많은 시간이 들어가는 수작업이나 문제가 반복되는 지점부터 봅니다. 추적성, 생산실적, 품질, 재고 중 효과가 큰 영역을 먼저 구축하는 경우가 많습니다. ### 오래된 설비가 많은데 교체해야 하나요? 교체를 전제로 하지 않습니다. 통신 방식과 신호 상태를 진단한 뒤 산업용 게이트웨이나 Resource Lake로 필요한 신호를 받는 방식으로 접근합니다. ### 구축 기간과 비용은 어떻게 정해지나요? 연결할 설비 수와 남겨야 할 이력의 범위에 따라 달라집니다. 진단 단계에서 범위를 확정한 뒤 단계별로 나누어 산정합니다. ## 코팅 설비 데이터 연동 | 공정 조건과 비전 검사 결과 통합 | IYULAB URL: https://iyulab.com/industries/display-equipment/ 디스플레이 코팅 설비의 PLC 데이터와 비전 검사(AOI) 결과를 함께 수집해 공정 조건과 품질을 연결하고 현장 키오스크로 설비 상태를 제공하는 방법을 안내합니다. ### PLC에서 데이터를 빼면 설비에 영향이 있나요? 읽기 전용으로 접근하므로 설비 제어에는 관여하지 않습니다. 다만 설비 제조사의 보증 조건과 통신 부하를 사전에 확인한 뒤 수집 주기를 정합니다. ### 어떤 항목부터 수집해야 하나요? 불량과 연결해 설명할 수 있는 값부터 봅니다. 온도와 속도처럼 조건 변화가 결과에 직접 나타나는 항목이 우선이고, 항목은 나중에 늘릴 수 있습니다. ### AOI 장비 제조사가 달라도 연동되나요? 판정 결과를 파일이나 통신으로 내보낼 수 있으면 연동 대상이 됩니다. 출력 형식이 제각각이어도 수집 계층에서 표준화합니다. ### 수집한 데이터로 AI 분석까지 가능한가요? 데이터가 일정 기간 쌓이면 가능합니다. 다만 분석에 앞서 결측과 이상값 정리가 필요하고, 그 정제 과정이 분석 품질을 좌우합니다. ### 현장 키오스크에는 무엇을 띄우나요? 작업자가 지금 판단해야 할 것만 띄웁니다. 설비 상태, 현재 작업지시, 최근 판정 결과 정도이며 항목이 많으면 오히려 보지 않습니다. ## 전자부품 제조 품질 이력 관리 | SMT·검사 데이터와 자재 추적 | IYULAB URL: https://iyulab.com/industries/electronic-components/ SMT 설비 로그와 X-ray·AOI 검사 데이터를 수집해 품질 이력을 전산화하고, 자재 로트와 완제품을 바코드로 연결해 오투입을 막는 방법을 안내합니다. ### SMT 설비 로그 형식이 제조사마다 다른데 괜찮나요? 수집 계층에서 표준화합니다. 파일로 떨어지는 로그, 통신으로 받는 값, 접점 신호를 각각 받아 같은 구조로 정리하므로 상위 시스템은 형식 차이를 신경 쓰지 않습니다. ### 오투입 차단은 어떻게 동작하나요? 작업지시에 정의된 BOM과 현장에서 스캔한 자재를 대조합니다. 일치하지 않으면 경고를 띄우고 진행을 막는 방식이며, 어느 수준에서 막을지는 현장 상황에 맞춰 정합니다. ### X-ray 검사 이미지도 보관해야 하나요? 판정 결과와 위치 정보만으로도 대부분의 추적 요구는 충족됩니다. 이미지 보관은 저장 용량과 보존 기간을 함께 검토해 결정합니다. ### 고객사마다 요구 양식이 다른데 대응할 수 있나요? 원 데이터가 한곳에 정리돼 있으면 출력 양식은 조회 조건으로 대응합니다. 양식이 늘어나도 데이터를 다시 모을 필요는 없습니다. ### 반도체 부품 구축 사례를 볼 수 있나요? 해당 업종은 고객사 정책상 상세 사례를 공개하지 않습니다. 적용 범위와 방식은 상담 과정에서 유사 구조의 사례로 안내해 드립니다. ## 사출 성형 MES 구축 | 성형기 데이터 수집과 생산 관리 | IYULAB URL: https://iyulab.com/industries/injection-molding/ 사출 성형기의 Shot 신호와 금형 온도·사출 압력을 수집해 MES와 연결하고, 수기 생산 집계와 금형 이력 관리를 전산화하는 방법을 안내합니다. ### 성형기가 오래돼도 데이터를 뽑을 수 있나요? 대부분 가능합니다. 통신 포트가 없는 구형 설비도 Shot 접점이나 온조기 신호처럼 밖으로 나오는 신호가 있으면 게이트웨이로 받을 수 있습니다. 다만 설비마다 상황이 달라 통신 방식과 신호 상태를 먼저 진단한 뒤 수집 범위를 정합니다. ### 성형기 제조사가 여러 곳인데 각각 개발해야 하나요? 아닙니다. 설비별 차이는 수집 계층에서 흡수합니다. Resource Lake가 서로 다른 형식을 표준 형태로 바꿔 올리기 때문에, MES와 대시보드는 설비 제조사를 구분하지 않습니다. ### 금형 타수 관리만 먼저 해도 되나요? 가능합니다. 오히려 그렇게 시작하는 경우가 많습니다. Shot 신호 하나만 연결해도 금형별 누적 타수와 예방 수리 시점이 잡힙니다. 이후 조건 이력과 품질 연계로 넓힙니다. ### 생산 실적이 기존 ERP와 어긋나면 어떻게 하나요? 집계 기준을 먼저 맞춥니다. 시운전 타발, 불량 타발, 재작업을 실적에 넣을지 여부가 보통 차이의 원인입니다. 기준을 정한 뒤 MES 실적을 ERP로 넘기면 이중 입력이 사라집니다. ### 사이클 타임 데이터로 무엇을 할 수 있나요? 설비별·금형별 표준 사이클과 실제 사이클을 비교해 지연 구간을 찾습니다. 사이클이 길어지는 시점이 금형 상태나 조건 변화와 겹치는지 확인할 수 있습니다. ## 정밀가공 MES 구축 | 작업지시, 계측, 재고 추적 관리 | IYULAB URL: https://iyulab.com/industries/precision-machining/ 정밀가공과 조립 현장의 CNC, 계측기, 바코드 데이터를 작업지시와 연결해 공정 진척, 품질 이력, 자재 입출고를 전산화하는 구축 방법을 안내합니다. ### 오래된 CNC도 데이터를 받을 수 있나요? 가능한 신호부터 진단합니다. 통신 포트가 없으면 운전·알람 접점이나 외부 센서를 이용하고, 프로그램 번호와 작업 상태처럼 사람이 확인해야 하는 값은 키오스크 입력과 조합합니다. ### 모든 가공 공정을 한 번에 전산화해야 하나요? 아닙니다. 병목 공정이나 납기 확인이 잦은 설비부터 시작해 실적과 작업지시 연결을 검증한 뒤 확대합니다. ### 계측기 측정값도 자동으로 가져올 수 있나요? RS-232, 파일 출력, 네트워크 통신처럼 계측기가 제공하는 방식에 맞춰 수집할 수 있습니다. 자동 출력이 없으면 최소 입력 화면으로 보완합니다. ### 바코드 입력이 작업자 부담을 늘리지 않나요? 중복 기입을 없애는 방향으로 설계합니다. 작업지시 한 번을 스캔하면 품목, 공정, 자재 정보가 자동으로 따라오게 합니다. ### 기존 ERP의 품목과 작업지시를 그대로 쓸 수 있나요? ERP를 기준 정보의 원본으로 두고 MES가 작업지시를 받아 현장 실적과 자재 사용량을 돌려주는 방식으로 연동합니다. ## 철도 부품 도면 관리와 조립 MES | 다품종 소량 생산 전산화 | IYULAB URL: https://iyulab.com/industries/railway-components/ 철도차량 부품 제조의 종이 도면을 디지털화해 태블릿으로 배포하고, 조립과 결선 작업지시와 이력을 MES로 관리하는 방법을 안내합니다. ### 종이 도면 수천 장을 한 번에 옮겨야 하나요? 아닙니다. 현재 진행 중인 호기와 앞으로 생산할 품목부터 옮기고, 과거 도면은 필요할 때 추가하는 방식이 일반적입니다. 전량 전환을 전제로 하면 착수가 늦어집니다. ### 설계 변경이 현장에 자동으로 반영되나요? 유효 리비전 규칙을 정해 두면 현장 단말에는 최신 리비전만 표시됩니다. 구버전 회수 여부를 사람이 확인할 필요가 없어지는 것이 가장 큰 변화입니다. ### 발주처 감사에 어떻게 대응하나요? 호기와 부품 식별에 공정 완료 이력과 검사 결과가 붙어 있으므로, 해당 호기의 작업 이력을 조건 검색으로 바로 뽑을 수 있습니다. ### 현장 작업자가 태블릿을 쓸 수 있을까요? 입력 항목을 최소로 두고 해당 공정 화면만 보이게 설계하면 부담이 크지 않습니다. 작업자가 판단할 것이 늘어나지 않도록 화면을 구성하는 것이 관건입니다. ### 기존 ERP나 PDM과 연결할 수 있나요? 가능합니다. 품목·BOM은 ERP에서, 도면 리비전은 설계 시스템에서 받아오고 MES는 실행 이력을 담당하는 식으로 역할을 나눕니다. ## 용접 공정 전산화 | 도면 배포와 용접 이력 추적 관리 | IYULAB URL: https://iyulab.com/industries/welding-fabrication/ 용접과 제관 현장의 태블릿 도면 배포, 용접 포인트별 작업 이력과 검사 결과를 연결해 추적성과 감사 대응력을 확보하는 방법을 안내합니다. ### 용접 포인트를 전부 정의해야 하나요? 전부일 필요는 없습니다. 품질 위험이 크거나 검사 대상인 포인트부터 정의하고 나머지는 공정 단위로 묶어도 됩니다. 관리 부담과 추적 필요를 맞추는 문제입니다. ### 용접기에서 조건 데이터를 직접 받을 수 있나요? 통신을 지원하는 용접기는 가능합니다. 지원하지 않으면 작업 입력으로 조건을 기록하는 방식으로 시작합니다. 이력이 남는다는 점에서는 둘 다 목적을 달성합니다. ### 작업자 자격 관리도 시스템에서 하나요? 자격 정보를 등록해 두면 해당 자격이 필요한 작업에 자격 보유자만 배정하거나 기록되도록 할 수 있습니다. 감사 제출 문서를 만들 때 이 정보가 함께 나옵니다. ### 현장이 분진·스패터가 많은데 태블릿이 버티나요? 보호 케이스와 거치 방식으로 대응합니다. 작업 위치와 동선을 먼저 보고 거치형과 휴대형 중 무엇이 맞는지 정합니다. ### 검사 결과는 어떻게 연결하나요? 검사 담당이 포인트를 선택해 합부와 소견을 입력하면 해당 이력에 붙습니다. 불합격이면 재작업 지시가 이어지고 그 이력도 함께 남습니다. ## 소식 | IYULAB URL: https://iyulab.com/news/ 이유랩의 특허 등록과 소프트웨어 품질 인증 소식입니다. 등록번호와 인증번호를 함께 적어 특허청과 인증기관에서 직접 대조할 수 있게 했습니다. ### 특허 등록번호를 어디서 확인하나요? 특허청 특허정보넷 키프리스(kipris.or.kr)에서 등록번호로 조회하면 발명의 명칭, 출원일, 등록일, 권리자와 원문을 볼 수 있습니다. ### GS인증은 어디서 확인하나요? U-CMMS v3.0은 한국정보통신기술협회(TTA)에서 GS인증 1등급을 받았으며 인증번호는 24-0165입니다. 인증서 사본이 필요하면 문의해 주세요. ### 특허를 다른 회사와 함께 보유한 경우도 있나요? 관제 계층 심도 가변 고장 진단 특허(10-2354546)는 한국콘베어공업과 공동 권리자입니다. 나머지 여섯 건은 주식회사 이유랩 단독입니다. ### 소식은 얼마나 자주 올라오나요? 특허 등록, 인증 취득처럼 대조할 수 있는 사실이 생겼을 때 올립니다. 정해진 주기는 없습니다. ## 비즈니스·기술 파트너십 | IYULAB URL: https://iyulab.com/partnership/ 하드웨어 제조사, 시스템 통합 기업, 유통 파트너와 함께 제조 디지털 전환 사업을 확장하는 이유랩의 협력 모델과 제휴 절차를 안내합니다. 파트너 등록부터 공동 사업 제안까지 단계별로 지원합니다. ### 어떤 파트너와 협력하나요? 산업용 하드웨어, 제조 소프트웨어, 시스템 통합, 데이터와 AI 기술, 유통과 현장 서비스 역량을 가진 기업과 협력합니다. ### 협력 제안은 어떻게 검토하나요? 제안 기술과 고객 가치, 기존 솔루션 연계성, 역할 분담과 공동 시장 가능성을 확인해 협력 범위를 정합니다. ### 어떤 협력 모델이 가능한가요? 기술 연동, 공동 제안, 구축 협업, 리셀링, 실증 프로젝트 등 사업 목적에 맞는 형태를 협의할 수 있습니다. ## Resource Lake 제조 데이터 통합 플랫폼 | IYULAB URL: https://iyulab.com/platform/resource-lake/ Resource Lake는 서로 다른 제조 설비와 레거시 시스템 데이터를 실시간으로 수집, 정제, 표준화해 MES, 대시보드, AI가 활용할 수 있게 만드는 데이터 통합 플랫폼입니다. ### Resource Lake는 무엇인가요? 설비, 센서, 레거시 시스템에서 발생하는 데이터를 수집하고 정제·표준화해 MES, 대시보드와 AI가 공통으로 활용하게 만드는 제조 데이터 플랫폼입니다. ### 서로 다른 데이터 형식을 처리할 수 있나요? 원천별 필드와 단위를 확인하고 공통 데이터 모델로 변환해 시스템마다 다른 구조를 일관된 기준으로 연결합니다. ### 수집한 데이터는 어디에 쓰이나요? 생산 모니터링, 품질 분석, 설비 상태관리, 경영 지표와 RAG·AI 분석을 위한 신뢰 가능한 데이터 기반으로 활용합니다. ## UBoard Studio 노코드 제조 대시보드 | IYULAB URL: https://iyulab.com/products/uboard/ UBoard Studio는 코딩 없이 드래그 앤 드롭으로 제조 데이터 대시보드를 구성하는 웹 기반 시각화 도구입니다. 다양한 위젯과 자유로운 레이아웃을 지원합니다. ### UBoard Studio는 무엇인가요? 코딩 없이 위젯을 배치하고 데이터 소스를 연결해 제조 현장과 경영 지표를 시각화하는 웹 기반 노코드 대시보드 도구입니다. ### 어떤 화면을 만들 수 있나요? 생산실적, 설비 가동률, 품질 추이, 에너지, 재고와 알람 현황 등 목적에 맞는 모니터링 화면을 구성할 수 있습니다. ### 데이터 연결이 먼저 필요한가요? 네. 대시보드는 신뢰할 수 있는 데이터 소스가 필요하며, 기존 DB 또는 Resource Lake와 연결해 최신 데이터를 시각화합니다. ## 스마트공장 지원사업 안내 | 유형별 비교와 신청 | IYULAB URL: https://iyulab.com/smart-factory-support/ 정부형, 대중소 상생형, 경기도형, 제조AI 특화, 스마트서비스 — 스마트 제조혁신 지원사업의 유형별 차이와 신청 방법을 2026년 공고 기준으로 정리했습니다. ### 어떤 사업을 신청해야 할지 모르겠습니다 먼저 세 가지를 확인합니다. 사업장이 경기도에 있는지, 대기업 주관기관과 연결될 수 있는지, 구축 대상이 제조 공정인지 서비스인지입니다. 이 세 가지로 대부분 유형이 좁혀집니다. ### 여러 사업을 동시에 받을 수 있나요? 같은 구축 내용으로 중복 지원을 받는 것은 일반적으로 제한됩니다. 중복지원 제한 조항은 연도별 공고문에 명시되므로 신청 전 확인해야 합니다. ### 사업계획서 작성도 도와주나요? 이유랩이 사업계획서 작성부터 시스템 구축, 사후관리까지 One-Stop으로 지원합니다. 지원사업 연계 컨설팅은 무료로 제공합니다. ### 오래된 설비도 연결할 수 있나요? 설비 통신 방식과 데이터 상태를 먼저 진단한 뒤 산업용 게이트웨이 또는 Resource Lake를 활용해 필요한 신호를 수집하고 표준화합니다. 설비 통신 진단 절차에 확인 방법이 있습니다. ### 한 번에 전 공정을 바꿔야 하나요? 아닙니다. 추적성, 생산실적, 품질 또는 재고처럼 효과가 큰 영역부터 시작하고 검증 결과에 따라 적용 범위를 확장합니다. 단계적 구축 가이드에 기준을 정리했습니다. ### 상담할 때 무엇을 준비하면 되나요? 회사와 담당자 연락처, 대상 공정, 현재 겪고 있는 문제, 사용 중인 시스템과 희망하는 구축 시기를 알려주시면 검토가 빠릅니다. ## 정부형 스마트공장 구축사업 | 지원 내용과 신청 | IYULAB URL: https://iyulab.com/smart-factory-support/government/ 중소·중견 제조기업이 직접 신청하는 스마트공장 구축 지원사업입니다. 2026년 공고 기준 지원 내용과 신청 절차, 준비 사항을 정리했습니다. ### 대기업 협력사가 아니어도 신청할 수 있나요? 가능합니다. 정부형은 주관기관 없이 기업이 직접 신청하는 유형이라 특정 공급망에 속하지 않아도 됩니다. 대기업 협력사라면 부담이 더 낮은 대중소 상생형도 함께 검토해 볼 수 있습니다. ### 지원금은 얼마나 받을 수 있나요? 2026년 공고 기준 최대 2억원 이내이며, 실제 지원액은 구축 범위와 평가 결과에 따라 결정됩니다. 연도별로 한도가 달라지므로 해당 연도 공고문을 확인해야 합니다. ### 오래된 설비만 있는데 신청해도 되나요? 설비 연식보다 중요한 것은 신호를 밖으로 낼 수 있는지입니다. 통신 포트가 없어도 접점 출력이나 센서로 수집하는 경로가 있습니다. 설비 통신 진단 절차에 확인 방법을 정리했습니다. ### 사업계획서는 누가 쓰나요? 신청 주체는 도입기업이지만, 구축 범위와 기술 내용은 공급기업과 함께 작성하는 것이 일반적입니다. 이유랩은 지원사업 연계 컨설팅을 제공합니다. ### 선정되면 언제부터 구축하나요? 선정 후 협약을 맺고 구축에 들어갑니다. 지원 기간이 정해져 있으므로 협약 시점부터 일정을 역산해 범위를 조정하는 경우가 많습니다. ## 경기도형 스마트공장 종합지원 | 지원 내용과 일정 | IYULAB URL: https://iyulab.com/smart-factory-support/gyeonggi/ 경기도 소재 제조기업 전용 지원사업입니다. 기초 구축부터 ESG 특화, 제조AI까지 2026년 공고 기준 단계별 지원 내용과 신청 시기를 정리했습니다. ### 지금 신청할 수 있나요? 2026년 사업은 3월 20일에 접수가 마감되고 5월에 선정이 끝났습니다. 다음 회차 공고 시기는 경기테크노파크 공지에서 확인하시고, 준비는 미리 시작하는 편이 좋습니다. ### 정부형과 중복해서 받을 수 있나요? 중복 지원 제한은 연도별 공고에 명시됩니다. 같은 구축 내용으로 두 사업을 동시에 받는 것은 일반적으로 제한되므로 공고문의 중복지원 조항을 확인해야 합니다. ### 제조AI 첫걸음은 무엇인가요? 경기도형 안에서 제조 AI 도입을 지원하는 단계로 2026년 기준 최대 1억원입니다. AI는 데이터가 먼저 있어야 성립하므로 제조AI 조건을 함께 보시길 권합니다. ### 경쟁률이 높던데 무엇이 중요한가요? 2026년은 약 3.35대 1이었습니다. 무엇을 연결해 무엇을 만들 것인지가 구체적일수록 유리합니다. 설비별 통신 방식과 수집 가능한 신호를 미리 진단해 두면 계획서가 구체해집니다. ### ESG 특화는 어떤 구축인가요? 탄소저감과 산업재해 예방에 초점을 둔 구축입니다. 에너지 사용량 계측이나 설비 안전 상태 모니터링처럼 측정 가능한 지표를 다루는 범위가 해당합니다. ## 제조AI 특화 스마트공장 | 지원 내용과 선행 조건 | IYULAB URL: https://iyulab.com/smart-factory-support/manufacturing-ai/ 업종·공정에 특화된 AI로 공정최적화와 예측유지보수를 지원하는 트랙입니다. 2026년 공고 기준 지원 내용과, AI를 붙이기 전에 필요한 데이터 조건을 정리했습니다. ### 학습 데이터가 없는데 신청할 수 있나요? 데이터 수집·검증 단계가 별도로 있는 이유가 그것입니다. 다만 신청 전에 어떤 설비에서 어떤 값을 받을 수 있는지는 진단해 두어야 계획이 성립합니다. ### 사내 데이터가 외부로 나가나요? 구축 방식에 따라 다릅니다. 온프레미스 구성으로 사내에 두고 운영할 수 있으며, 제조 현장에서는 이 조건이 계약상 요구인 경우가 많습니다. 온프레미스 항목에 판단 기준을 정리했습니다. ### 어떤 공정에 적용하는 것이 좋나요? 조건과 결과가 데이터로 이어지는 공정이 적합합니다. 성형 조건과 불량, 코팅 조건과 검사 판정처럼 원인과 결과를 같은 축에 놓을 수 있는 곳입니다. ### 예측 유지보수는 무엇이 필요한가요? 고장 이력과 그 직전의 설비 상태 데이터가 함께 있어야 합니다. 정비 기록이 종이로만 남아 있다면 기록 체계를 먼저 세우는 것이 순서입니다. 예방보전 항목을 참고하세요. ### AI 도입 범위는 어떻게 정하나요? 무엇을 판단하게 할지에서 역산합니다. 이유랩은 U-AI에서 다섯 축으로 적용 가능 영역을 점검한 뒤 범위를 정합니다. ## 중소기업 스마트서비스 지원사업 | 신청과 비용 지원 | IYULAB URL: https://iyulab.com/smart-factory-support/smart-service/ 제조 공정이 아니라 서비스 전달체계를 빅데이터와 AI로 혁신하는 중소기업 대상 사업입니다. 2026년 공고 기준 지원 규모와 신청 방법, 비용 부담 구조를 정리했습니다. ### 스마트공장 사업과 무엇이 다른가요? 대상이 다릅니다. 스마트공장은 제조 공정과 설비를, 스마트서비스는 서비스 전달체계와 사업모델을 다룹니다. 접수 창구는 같은 사업관리시스템이지만 별개 사업입니다. ### 비용은 어떻게 부담하나요? 2026년 공고 기준 기업당 최대 6천만원에서 1억원 이내가 지원되며, 총사업비에서 지원금을 뺀 나머지는 기업이 부담합니다. 부담 비율은 연도별 공고에 명시되므로 해당 연도 공고문을 확인해야 합니다. ### 공급기업은 어떻게 찾나요? 구축하려는 솔루션 영역의 기술기업과 사전에 협의합니다. 컨소시엄 구성은 신청 요건이므로 공고 전에 정해 두는 편이 안전합니다. ### 제조기업도 신청할 수 있나요? 중소기업이면 대상이 되지만, 지원 내용이 서비스 혁신이라 제조 공정 구축은 맞지 않습니다. 제조 현장이라면 정부형 스마트공장이 적합합니다. ### 이유랩이 공급기업이 될 수 있나요? 이유랩의 주력은 제조 현장 시스템입니다. 스마트서비스는 서비스업 대상 사업이라 적용 가능 여부를 먼저 확인해야 하며, 상담에서 구축 대상과 요구를 보고 판단합니다. ## 대중소 상생형 스마트공장 | 구조와 신청 방법 | IYULAB URL: https://iyulab.com/smart-factory-support/win-win/ 주관기관 출연금에 정부 지원이 더해져 중소·중견기업 부담이 낮아지는 유형입니다. 2026년 공고 기준 구조와 신청 경로를 정리했습니다. ### 대기업과 거래가 없어도 신청할 수 있나요? 주관기관에 따라 다릅니다. 자사 협력사만 대상으로 하는 곳도 있고, 공개 모집하는 곳도 있습니다. 관심 있는 주관기관의 모집 공고에서 자격 요건을 확인하는 것이 먼저입니다. ### 정부형과 비교해 무엇이 유리한가요? 기업 부담이 낮은 편입니다. 대신 주관기관이 정한 범위와 일정을 따라야 하므로 자유도는 낮습니다. 자유도가 중요하면 정부형이 맞을 수 있습니다. ### AI 트랙은 무엇이 다른가요? AI 기반 스마트공장을 구축하는 트랙으로, 2026년 공고 기준 정부 지원 비율이 50% 이내로 더 높습니다. 다만 AI를 붙이려면 데이터가 먼저 있어야 하므로 제조AI 조건을 함께 확인하세요. ### 우리 부담은 정확히 얼마인가요? 주관기관 출연 규모에 따라 달라집니다. 전체 구축비에서 정부 지원과 주관기관 출연을 뺀 나머지가 기업 부담이며, 이 비율은 주관기관 모집 공고에 명시됩니다. ### 구축 범위를 우리가 정할 수 있나요? 주관기관이 제시하는 범위 안에서 조정하는 경우가 많습니다. 범위 제한이 우리 현장과 맞는지 모집 공고 단계에서 확인하는 편이 좋습니다. ## U-AI 도입 가이드 | 이유랩 AI 기술소개서 | IYULAB URL: https://iyulab.com/solutions/u-ai/ 검증된 ML을, 데이터가 회사를 떠나지 않는 채로. U-AI는 정형 데이터, 문서, 이미지, 예측, 계획 다섯 축 자기진단으로 AI를 붙일 자리를 찾고, 학습 데이터 0건으로 첫날부터 시작하는 이유랩의 AI 도입 방법입니다. ### AI 도입은 무엇부터 시작해야 하나요? 기술 선택보다 자리 찾기가 먼저입니다. 정형 데이터, 문서·지식, 이미지, 음성, 문자, 예측, 계획·의사결정 다섯 축 중 비어 있는 칸을 확인하고, 준비가 가장 적게 드는 정형 데이터와 문서 축부터 시작하는 것이 빠릅니다. ### 학습 데이터가 없어도 시작할 수 있나요? 가능합니다. 첫날은 AI가 1차 선별하고 확정은 사람이 하며, 운영하는 동안 사람의 판단이 정답 데이터로 쌓여 전용 ML을 학습합니다. 검증된 만큼만 권한을 이양합니다. ### 사내 데이터가 외부로 나가나요? 생성, 임베딩, 검색, OCR, 음성 처리까지 사내 서버에서 수행하는 외부 전송 0 구성이 가능합니다. 사내 모델과 외부 모델을 같은 자리에서 관리하며 업무마다 어느 쪽을 쓸지 선택합니다. ## U-CMMS 설비보전관리시스템 | IYULAB URL: https://iyulab.com/solutions/u-cmms/ U-CMMS는 정비 이력, 부품 소모 패턴, 예방정비 일정과 설비 상태를 통합 관리해 고장을 줄이고 설비 가동률을 높이는 GS인증 1등급 설비보전관리시스템입니다. ### U-CMMS는 무엇을 통합하나요? 설비 기본정보, 고장과 정비 이력, 예방정비 일정, 점검 결과, 부품 사용 내역을 한 시스템에서 관리합니다. ### 예방정비는 어떻게 운영하나요? 설비별 주기와 운전 조건을 기준으로 정비 일정을 만들고, 수행 결과와 고장 이력을 축적해 다음 정비 판단에 활용합니다. ### 기존 정비 자료도 옮길 수 있나요? 엑셀, 문서 또는 기존 시스템의 설비·정비 데이터를 확인한 뒤 활용 가능한 항목을 정제해 이관 범위를 결정합니다. ## U-Bot RAG 기반 산업용 AI 지식검색 | IYULAB URL: https://iyulab.com/solutions/u-llm/ U-Bot은 설비 매뉴얼, SOP, 알람 이력과 현장 문서를 벡터 검색해 근거 기반 답변을 제공하는 제조 현장용 RAG AI 지식검색 솔루션입니다. ### RAG 기반 산업용 AI란 무엇인가요? 범용 지식만으로 답하지 않고 설비 매뉴얼, SOP, 알람 이력과 사내 문서를 먼저 검색한 뒤 관련 근거를 바탕으로 답변하는 방식입니다. ### 어떤 자료를 활용할 수 있나요? PDF 매뉴얼, 표준작업절차, 점검 기록, 장애 조치 문서와 축적된 현장 지식을 검색 가능한 지식베이스로 구성할 수 있습니다. ### 현장 용어도 검색할 수 있나요? 문서 정제와 메타데이터 구성을 통해 설비명, 부품명, 알람 코드와 현장 표현을 함께 연결해 자연어 질문의 검색 정확도를 높입니다. ## U-MES 제조실행시스템 | IYULAB URL: https://iyulab.com/solutions/u-mes/ U-MES는 원자재 투입부터 생산, 품질, 설비, 재고, 출하까지 제조 전 공정을 실시간으로 연결하고 추적하는 현장 중심 제조실행시스템입니다. 150곳 이상 현장을 경험한 이유랩이 직접 구축합니다. ### U-MES는 무엇을 관리하나요? 원자재 투입, 생산계획과 실적, 공정 진행, 품질, 설비, 재고, 출하 정보를 연결해 제조 이력을 실시간으로 관리합니다. ### 기존 설비도 연결할 수 있나요? 설비 통신 방식과 데이터 상태를 진단한 뒤 Resource Lake 또는 산업용 게이트웨이를 활용해 필요한 신호를 수집하고 표준화합니다. ### 한 번에 전 공정을 바꿔야 하나요? 아닙니다. 추적성, 생산실적, 품질 또는 재고처럼 효과가 큰 영역부터 시작하고 검증 결과에 따라 적용 범위를 확장할 수 있습니다. ## U-QMS 통합 품질경영시스템 | IYULAB URL: https://iyulab.com/solutions/u-qms/ U-QMS는 품질 기준과 리비전, 수입, 공정, 출하검사, Lot 추적, SPC, 부적합·CAPA, 성적서와 고객품질을 하나의 흐름으로 관리하는 제조 품질경영시스템입니다. ### U-QMS는 무엇을 관리하나요? 품질 기준과 문서 리비전, 수입, 공정, 출하검사, Lot 이력, SPC, 부적합과 CAPA, 성적서, 고객품질과 계측기 이력을 통합 관리합니다. ### 기존 MES·ERP와 연결할 수 있나요? 품목, 수주, 작업지시, 생산실적, Lot, 공급사와 출하 정보를 연계해 중복 입력을 줄이고 생산 이력과 품질 이력을 연결할 수 있습니다. ### 모든 모듈을 한 번에 도입해야 하나요? 아닙니다. 검사와 성적서, 부적합·CAPA 또는 SPC처럼 우선순위가 높은 영역부터 시작하고 기준정보와 데이터가 안정되면 고객품질, 심사, 계측기 관리로 확장할 수 있습니다.