사내용 AI 챗봇 DARVIS

제조 AI 솔루션 도입 성공률은 20%대입니다. 예지보전, 품질검사, 공정최적화 AI를 도입해도 ROI를 못 내는 이유는 데이터 사일로와 단일 기능 집중 때문입니다. 통합 접근으로 성공하는 방법을 소개합니다.

MES에는 생산 실적, 설비 가동률 데이터가 쌓이지만 계획 대비 부족이 반복됩니다. MES 데이터만으로는 원인을 못 찾기 때문입니다. 설비, 품질, 원자재 데이터를 연결해야 합니다. 레거시 MES 그대로 데이터만 연결하는 방법을 소개합니다.

ERP AI 도입이 어려운 이유는 레거시 시스템 통합과 데이터 품질 문제 때문입니다. ERP 교체는 수억 원이 들고 6개월 이상 걸립니다. 하지만 ERP를 바꾸지 않고 위에 AI를 얹는 방법이 있습니다. 4주 만에 시작하는 방법을 알아보세요.

팔란티어가 온톨로지를 핵심 무기로 삼은 이유를 공식 문서 기반으로 풀어냅니다. AI가 단순 조회를 넘어 실행까지 가능해지는 구조, 그리고 왜 지금 이 개념이 AI 업계 공통 화두가 됐는지 확인해보세요.

ERP, MES, QMS 다 있습니다. 그런데 시스템끼리 데이터를 주고받지 못하고 있습니다. 데이터를 연결한 공장에서 실제로 무엇이 달라졌는지, 어디서부터 연결하면 되는지 사례와 함께 정리합니다.

제조업은 ERP, MES, 품질 데이터가 분산되어 있어 분석이 어렵습니다. 불량률 원인을 찾으려 해도 데이터가 연결되지 않아 3일씩 걸립니다. 수집이 아닌 연결이 핵심인 제조 데이터 분석 성공 방법을 소개합니다.

Volkswagen은 제조업 AI 도입으로 75억 달러를 손실했습니다. 반면 Siemens는 불량률 75% 감소에 성공했습니다. 차이는 무엇일까요? 전사 구축이 아닌 하나의 문제부터 시작하는 제조업 AI 도입 성공 전략을 소개합니다.

AI는 대기업이나 하는 것이라고 생각합니다. 그런데 AI를 가장 빠르게 현장에 안착시킨 건 대기업이 아니라 중견기업이었습니다. 스마트팩토리 AI 도입률이 1%인 지금, 중견기업에 기회인 이유를 한국과 글로벌 데이터로 정리합니다.

AI 재고관리를 도입했는데도 과잉재고와 부족재고가 반복되나요? 예측만으로는 부족합니다. 왜 재고가 쌓였는지 원인을 알아야 문제가 해결됩니다. AI 재고관리의 한계와 진짜 필요한 원인 분석 방법을 알아보세요.

스마트팩토리 AI를 도입했는데도 불만족하는 기업이 많은 이유는? 데이터 품질, 레거시 통합, ROI 부족 등 6가지 문제와 이를 해결하는 새로운 접근법을 소개합니다. 시스템 교체 없이 4주 만에 시작하는 방법을 알아보세요.

Deloitte는 제조업 AI 에이전트 도입이 4배 확대될 것으로 전망합니다. 그런데 Gartner는 40% 이상이 취소될 것이라고 하는데요. AI 에이전트란 무엇이고 제조 현장에서 어떻게 쓰이며, 성공과 실패를 가르는 차이는 무엇인지 정리합니다.

재고 관리 시스템을 도입했는데도 과잉재고와 부진재고가 반복되나요? 시스템이 아니라 원인 분석이 필요합니다. 재고 문제를 근본적으로 해결하는 AI 기반 원인 추적 방법을 알아보세요.

2026년 스마트팩토리 지원사업(제조AI특화·도약 연계·스마트서비스) 신청을 준비하는 제조기업을 위한 가이드입니다. 제조AI특화(AI트랙) 공고 확정 정보와 실제 AI 도입 사례까지 정리했습니다.

보안이 중요한 기업에서 챗GPT 기업용을 안전하게 사용하는 방법을 정리했습니다. ChatGPT Business와 Enterprise 비교, 5가지 보안 위험(민감정보 유출, 커넥터 권한 과다, 내부자 오남용), 7단계 필수 설정법까지 확인하세요.

글로벌 제조업 임원 900명 이상의 설문 데이터를 분석했습니다. 제조업 AI 도입률은 높지만 실제 성과를 내는 곳은 소수입니다. 시스템, 인력, 실행 측면에서 원인과 해결 방향을 정리합니다.

흩어진 ERP, MES, HR 데이터 때문에 고민이신가요? 기업용 생성형 AI 다비스(DARVIS)는 데이터 통합 없이 연결만으로 검색 시간 96% 단축, 1.5개월 구축을 실현합니다. 온프레미스 보안으로 안전하게 시작하세요.

흩어진 ERP, MES, HR 데이터를 합치느라 고생하고 계신가요? 기업용 AI 다비스(DARVIS)는 물리적 통합 없이 '데이터 연결'만으로 3초 만에 자연어 조회를 실현합니다. 보안까지 완벽한 온프레미스 솔루션을 만나보세요.

2026년 AI바우처 지원사업 신청을 준비하는 수요기업을 위한 가이드입니다. 공급기업 Pool 확인 방법, 신청 자격, 일정, 절차, 선정 기준까지 정리했습니다. 최대 2억원, 중견기업도 가능.

2026년 데이터바우처 지원사업 신청을 준비하는 수요기업을 위한 가이드입니다. 사전 협의 절차, 신청 자격, 일정, 지원 분야, 제조업 데이터 활용 사례까지 정리했습니다. 최대 4,500만원 지원.

2026년 S바우처 지원사업이란 무엇인지, AI바우처·데이터바우처와 어떻게 다른지, 신청 자격·일정·절차·선정 기준까지 한 글에 정리했습니다. 최대 1억원으로 AI 솔루션을 도입할 수 있는 기회를 확인하세요.

사내 AI 도입 시 가장 큰 고민인 데이터 유출 문제, 어떻게 해결하고 계신가요? 데이터를 옮기거나 저장하지 않고 '논리적 연결'만으로 보안을 지키는 다비스(DARVIS)의 GUARDIA 시스템을 통해 안전한 기업용 생성형 AI 환경을 구축하는 방법을 확인해 보세요.

기업들이 찾는 건 챗GPT가 아니라 우리 회사 전용 AI입니다. 온프레미스 보안, 사내 데이터 기반 정확한 답변, ERP 연동, 직급별 접근 제어까지 사내 챗 GPT 선택 기준을 알아보세요.

온프레미스 클라우드 차이를 명확히 정리했습니다. 자체 서버 vs 외부 대여, 보안 vs 유연성의 차이부터 금융·제조·공공은 온프레미스, 스타트업·유통은 클라우드가 적합한 이유까지 확인하세요.

우리 회사에 맞는 기업용 LLM, 어떻게 선택해야 할까요? 보안 걱정 없는 온프레미스 구축부터 기존 ERP/MES 시스템과의 데이터 연결 방법까지, 실패 없는 사내 AI 도입을 위한 핵심 기준과 솔루션을 정리해 드립니다.

회사 기밀을 안전하게 다루는 회사용 GPT가 필요하신가요? 외부 유출 차단하는 온프레미스 구조, 사내 데이터를 정확히 읽는 RAG와 txt2SQL 기술, 1.5개월 내 구축 가능한 데이터 연결 방식을 알아보세요.

기업용 AI의 환각 현상, 원인은 온톨로지 통합 부재입니다. 부서마다 다른 용어 정의로 생기는 바벨탑 현상과 이를 해결하는 온톨로지 통합의 원리를 설명합니다. 데이터를 물리적으로 옮기지 않고 논리적으로 연결하는 방법을 확인하세요.

프라이빗 챗GPT를 찾는 기업이라면 온프레미스 AI가 답입니다. 클라우드 AI 사용 시 발생하는 3가지 보안 위험과 이를 보완하는 온프레미스 AI의 보안 구조, 접근 제어 방식을 단계별로 비교 분석합니다.

이커머스 AI 활용 사례를 분석했습니다. 에이블리 가상 피팅, 무신사 이미지 검색, 쿠팡 수요 예측, SSG닷컴 스마트 검색, 컬리 폐기율 관리까지. 대형 플랫폼의 전략과 중견 기업을 위한 현실적 AI 도입 방법을 확인하세요.

2023-2025년 해외 사내용 AI 도입 사례 총정리. 월마트 슈퍼에이전트, 클라르나의 700명 업무 자동화, 모건스탠리 지식 자산화까지. 글로벌 기업들이 선택한 데이터 연결 전략과 에이전틱 AI의 모든 것을 알아보세요.

온톨로지 생성형 AI는 흩어진 기업 데이터를 통합 없이 논리적으로 연결하는 기술입니다. ERP, MES, HR 시스템의 데이터를 자연어 질문으로 3초 만에 조회하고 정보 접근 시간을 80% 단축할 수 있습니다.

LLM 온톨로지가 왜 기업형 AI의 핵심일까요? 단순한 텍스트 생성을 넘어 데이터 간의 논리적 관계를 이해하는 온톨로지의 정의와 중요성을 정리했습니다. 할루시네이션(환각) 현상을 해결하고 사내 데이터의 정확도를 높이는 지식 설계도의 힘을 확인하세요.

RAG 시스템을 도입했지만 엉뚱한 답변이 나온다면? 데이터 청킹 방식에 문제가 있을 수 있습니다. 청킹이 뭔지, 왜 중요한지, 어떻게 개선할 수 있는지 쉽게 설명합니다.

사내 AI 구축이 복잡하게 느껴지시나요? 선택은 단 두 가지입니다. 배포 방식(API vs 온프레미스)과 커스터마이징 방법(파인튜닝 vs RAG). 각 방식의 장단점과 조합 방법을 알려드립니다.

CES 2026을 직접 다녀왔습니다. 올해 핵심 키워드는 '피지컬 AI'. 데모를 넘어 실전으로 들어간 AI, 현장에서 본 인사이트를 정리했습니다.

기업용 프라이빗 LLM 구축 시 반드시 체크해야 할 5가지. 온프레미스 설치부터 RAG 기술, txt2SQL 정확도까지, 실패 없는 사내 AI 도입을 위한 체크리스트를 정리했습니다.

기업 데이터가 흩어져 있어 활용이 어렵다면 온톨로지 AI를 주목하세요. 시스템 통합 없이 데이터 간 관계를 정의해 자연어로 질문하면 즉시 정확한 답변을 얻을 수 있습니다.

CLI에서 API, SDK를 거쳐 자연어로. 소프트웨어 인터페이스가 진화하고 있습니다. 이제 'API를 어떻게 호출할까?'가 아니라 '무엇을 달성하고 싶은가?'를 묻는 시대. API에서 AI로 넘어가는 변화의 핵심을 정리했습니다.

온프레미스 LLM 구축을 고민 중이신가요? 기업 전용 AI 인프라 구축이 필요한 이유부터 온프레미스 LLM의 특징, 도입 대상 기업, 구축 시 고려사항까지 실무 관점에서 정리했습니다.

기업용 AI 도입 시 가장 중요한 기준은 ‘정확성’입니다. 이 글에서는 할루시네이션 없는 AI의 필요성과 기업이 고려해야 할 요소, 그리고 디피니트의 다비스(DARVIS)가 어떻게 신뢰할 수 있는 업무형 AI를 제공하는지 소개합니다.

JP모건은 어떻게 직원 60%가 자발적으로 AI를 사용하게 만들었을까? 8개월 만에 20만 명을 사용자로 만든 글로벌 금융사의 AI 도입 전략과 성공 비결을 공개합니다.

기업용 LLM 회사 선정, 어떻게 해야 실패하지 않을까요? 보안, 기술 신뢰도, 시스템 호환성 등 5가지 핵심 체크리스트와 업체 미팅 시 반드시 물어야 할 결정적 질문 3가지를 확인하세요.

2026년 AX 시대, 삼성부터 현대까지 국내 기업의 AI 활용 사례를 살펴보고, 보안과 효율을 동시에 잡는 기업용 AI '다비스(DARVIS)'의 차별점을 확인하세요.

수십억 달러를 투자했지만 AI 에이전트 도입 성공률은 5% 미만. 근본 원인은 온톨로지 부재입니다. 온톨로지가 AI의 가드레일 역할을 하는 이유와 실제 구축 방법을 알아봅니다.

Google과 Replit 같은 AI 선도 기업도 AI 에이전트 도입에 어려움을 겪었다고 합니다.바이브코딩 문제점부터 AI 자동화 실패 사례까지, AI 에이전트 사례 분석을 통해 기업 도입 시 주의할 점을 확인해 보세요.

기업용 온프레미스 LLM의 정의부터 장점, 도입 시 주의사항까지 정리합니다. 보안과 데이터 주권이 중요한 기업이 왜 온프레미스 AI를 선택하는지 확인해보세요.

Text2SQL 기업 도입을 고민 중이라면 반드시 알아야 할 보안·권한·온프레미스 고려사항과 실제 실패 사례, 그리고 기업 환경에 적합한 Text2SQL 구조를 정리했습니다.

CES 2026(1월 6-9일, 라스베이거스) 일정, 등록 방법, 주요 키노트까지 완벽 정리! 한국 AI 스타트업 디피니트가 기업용 데이터 통합 플랫폼 DARVIS를 들고 CES 2026 현장에 참가합니다.

사내 AI 도입을 고민 중이라면 온프레미스AI와 클라우드AI의 차이를 먼저 이해해야 합니다. 운영 방식과 장단점을 비교해 보세요.