Solutions
산업마다 문제는 다르지만, 구조는 닮아 있습니다.
데이터는 쌓이는데 판단으로 이어지지 않는다는 점. ADM은 그 사이의 끊긴 구간을 메우는 방식으로 각 산업에 접근합니다.
01
제조
Manufacturing
- 문제
- 설비마다 다른 규격의 데이터가 쌓이지만, 정작 이상 징후는 사람이 사후에 발견합니다.
- ADM의 접근
- 이기종 설비 데이터를 공통 명세로 정규화하고, 공정 맥락을 아는 모델이 실시간으로 신호를 해석하도록 구성합니다.
- 기대 효과
- 예방 정비로의 전환, 라인 정지 시간 감소, 숙련자의 판단 기준을 시스템에 남기는 효과.
02
금융
Finance
- 문제
- 리스크·거래·고객 데이터가 부서별로 흩어져 있어 같은 질문에 다른 답이 나옵니다.
- ADM의 접근
- 분산된 데이터를 하나의 모델 계층 위로 올리되, 모든 판단에 근거와 이력을 남겨 감사와 규제 대응이 가능하게 만듭니다.
- 기대 효과
- 설명 가능한 자동 심사, 중복 검증 업무 축소, 규제 보고 준비 기간 단축.
03
의료
Healthcare
- 문제
- 임상 기록과 운영 시스템이 분리되어 있어, 데이터가 기록에서 멈추고 의사결정까지 닿지 않습니다.
- ADM의 접근
- 임상·운영 데이터를 표준 스키마로 잇고, 개인정보 보호 요건을 설계 단계에서부터 구조에 반영합니다.
- 기대 효과
- 현장에서 바로 쓰이는 의사결정 보조, 행정 업무 부담 감소, 데이터 거버넌스 확보.
How we work
도입은 네 단계로 진행됩니다.
- 01
진단
현재 시스템과 데이터 흐름을 실측하고, 자동화 가능한 구간을 식별합니다.
- 02
설계
산업 도메인 명세와 목표 지표를 확정하고 아키텍처를 확정합니다.
- 03
구축
AI 기반 개발 공정으로 구현하고, 기존 시스템과의 연동을 검증합니다.
- 04
자율 운영
운영 데이터를 명세로 되돌리는 루프를 붙여 시스템이 스스로 갱신되게 합니다.