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제조 소프트웨어 개발 회사

저희는 생산 효율성, 가시성, 운영 성과를 향상시키는 산업용 소프트웨어, 스마트 팩토리 플랫폼, 제조 시스템을 설계하고 개발합니다.

  • 엔지니어링 중심
  • Industry 4.0 대응
  • 확장 가능한 산업용 아키텍처
  • 실시간 가시성
  • 장기적인 유지보수성
예상 소요 기간
첫 프로덕션 출시 기준 일반적으로 10~16주 소요
플랫폼
웹 · 공장 대시보드 · IoT 연동
기술 스택
React · Node.js · PostgreSQL · AWS
디지털 제조의 과제

제조 소프트웨어의 실질적인 비즈니스 근거

제조기업은 Industry 4.0이 유행어라서 소프트웨어에 투자하지 않습니다 — 단절된 기계, 수작업 추적, 사후 대응식 유지보수에는 다운타임, 낭비, 생산 손실이라는 실질적인 비용이 따르기 때문에 투자합니다. 소프트웨어는 현장에서 구체적이고 측정 가능한 개선으로 이어질 때 그 가치를 증명합니다.

  • 생산 가시성

    하루 뒤에 생성되는 보고서가 아니라, 현장에서 실제로 일어나고 있는 일에 대한 실시간 가시성입니다.

  • 재고 관리

    손으로 업데이트되는 스프레드시트가 아니라, 현장과 창고에 실제로 있는 것을 반영하는 정확한 실시간 재고 데이터입니다.

  • 설비 모니터링

    다운타임이 되기 전에 문제를 포착하는, 설비 상태와 성능에 대한 직접적인 가시성입니다.

  • 품질 관리

    별도의 종이 기반 시스템이 아니라, 생산 프로세스 자체의 일부로 수집되고 추적되는 품질 데이터입니다.

  • 유지보수

    실제 사용을 무시하는 고정된 일정이 아니라, 실제 설비 상태를 중심으로 구축된 유지보수 스케줄링과 추적입니다.

  • 생산 계획

    현장과 단절된 정적인 일정이 아니라, 실제 생산 능력과 제약사항을 반영하는 계획 소프트웨어입니다.

  • 운영 효율성

    실제 워크플로와 충돌하는 범용 시스템이 아니라, 특정 공장이 실제로 운영되는 방식을 중심으로 구축된 소프트웨어입니다.

제조 소프트웨어 개발 서비스

제조 소프트웨어 개발 서비스

단일 생산 대시보드부터 완전한 제조실행시스템까지 — 실제 산업 프로젝트를 구성하는 서비스입니다.

제조 ERP

제조에 맞춰 억지로 끼워 맞춘 범용 ERP가 아니라, 공장의 실제 운영을 중심으로 구축된 자원 관리 시스템입니다.

MES

계획, 현장, 품질 데이터를 하나의 시스템으로 연결하는 제조실행시스템입니다.

생산 대시보드

운영팀과 경영진에게 현장에서 실제로 일어나는 일에 대한 직접적인 가시성을 제공하는 실시간 대시보드입니다.

창고 연동

단절된 독립형 도구가 아니라, 생산 및 재고 데이터와 깔끔하게 연결된 창고 시스템입니다.

유지보수 플랫폼

실제 설비 상태와 사용 이력을 중심으로 구축된 유지보수 추적 및 스케줄링입니다.

품질 시스템

생산 프로세스 자체에 내장되어, 데이터가 실제로 생성되는 시점에 수집되는 품질 추적입니다.

IoT 연동

설비별 대시보드에 고립되는 것이 아니라, 구조화된 시스템으로 통합되는 기계 및 센서 데이터입니다.

산업용 AI

별도의 연결되지 않은 도구로 전달되는 것이 아니라, 생산 및 품질 시스템에 직접 내장된 AI 기반 기능입니다.

예지보전

고정된 일정이 아니라, 실제 설비 데이터와 사용 패턴에 기반한 유지보수 스케줄링입니다.

비즈니스 자동화

계획, 추적, 보고의 반복적인 부분을 자동화하는 제조 워크플로입니다.
저희가 구축하는 산업용 솔루션

저희가 구축하는 산업용 소프트웨어 유형

몇 가지 구체적인 예시입니다 — 모든 프로젝트는 템플릿이 아닌 귀사의 공장에 맞춰 범위를 설정합니다.

제조실행시스템

계획, 현장, 품질 데이터를 하나의 운영 뷰로 연결하는 시스템입니다.

생산 모니터링

현장 전반에 걸친 생산 상태, 처리량, 설비 성능에 대한 실시간 모니터링입니다.

공장 대시보드

경영진과 현장팀에게 중요한 지표에 대한 직접적인 가시성을 제공하는 운영 대시보드입니다.

재고 플랫폼

현장과 창고에 실제로 있는 것을 반영하는 실시간 재고 시스템입니다.

창고 시스템

운영 전반에 걸쳐 생산 및 재고 데이터와 깔끔하게 연결된 창고 플랫폼입니다.

유지보수 시스템

실제 설비 상태와 이력을 중심으로 구축된 유지보수 추적 및 스케줄링 시스템입니다.

AI 품질 검사

품질팀이 생산 시점에 필요한 데이터를 지원하는 AI 기반 품질 검사 도구입니다.

산업용 분석

경영진과 현장팀이 실제로 활용할 수 있는 무언가로 전환된 운영 및 설비 데이터입니다.
Industry 4.0 및 스마트 팩토리

연결된 공장을 위한 엔지니어링

진정으로 연결되고 데이터 중심적인 공장을, 단절된 시스템으로 운영되는 공장과 구분하는 기술적 구성 요소입니다.

IoT

고립된 벤더 대시보드가 아니라, 구조화된 시스템으로 현장 데이터를 가져오는 센서 및 설비 연결성입니다.

설비 데이터

스마트 팩토리가 의존하는 설비 및 센서 데이터를 위한 구조화되고 신뢰할 수 있는 데이터 아키텍처입니다.

예측 분석

계획 및 유지보수 결정을 뒷받침하는 예측으로 전환된 운영 및 설비 데이터입니다.

디지털 트윈

특정 공장이 실제로 운영되는 방식을 중심으로 설계된 물리적 프로세스의 디지털 표현입니다.

산업용 AI

생산, 품질, 유지보수 시스템에 직접 내장된 AI 기반 기능입니다.

자동화

계획, 추적, 보고의 반복적인 부분을 자동화하는 제조 워크플로입니다.

실시간 모니터링

현장 전반의 설비 상태, 생산, 품질 데이터에 대한 직접적인 실시간 가시성입니다.
개발 프로세스

저희가 제조 소프트웨어를 구축하는 방식

첫 아키텍처 결정부터 장기 지원까지, 모든 프로젝트에 동일한 체계적인 프로세스를 적용합니다.

  1. 01
    디스커버리

    어떤 기술적 결정을 내리기 전에, 실제 운영 문제, 현장 워크플로, 제약사항을 이해합니다.

    산출물:
    범위가 정해진 문제 정의와, 시스템이 실제로 무엇을 해야 하는지에 대한 명확한 판단.
    고객 참여:
    시스템이 작동해야 하는 실제 생산 워크플로, 설비, 제약사항을 공유하는 작업.
  2. 02
    아키텍처

    화면 하나를 만들기 전에 시스템의 데이터 모델, 설비 및 센서 연동 지점, 확장 전략을 설계합니다.

    산출물:
    개발 도중에 발견하는 것이 아니라 신중하게 결정된 아키텍처.
    고객 참여:
    제안된 아키텍처를 검토하고 기존 설비 및 시스템과의 연동 요구사항을 알려주는 작업.
  3. 03
    UX/UI 디자인

    현장 작업자, 감독자, 계획 담당자가 실제로 워크플로를 완료하는 방식을 중심으로 인터페이스를 설계합니다.

    산출물:
    개발이 시작되기 전에 실제 사용자 워크플로에 대해 검증된 인터페이스 디자인.
    고객 참여:
    실제 현장 및 계획 팀이 시스템을 실제로 사용하는 방식에 비추어 디자인을 검토하는 작업.
  4. 04
    개발

    다른 프로덕션 소프트웨어와 동일한 엔지니어링 규율로 타입이 명확하고 테스트되고 리뷰된 시스템을 구축합니다.

    산출물:
    실제로 나쁜 머지를 막는 CI 게이트를 갖춘 프로덕션 수준의 코드.
    고객 참여:
    동작하는 빌드와 실제로 개발하는 엔지니어와의 직접 소통을 통한 가시적인 진행.
  5. 05
    테스팅

    현장에 도달하기 전에 실제 생산 워크플로, 설비 데이터, 엣지 케이스에 대해 시스템을 테스트합니다.

    산출물:
    실제 사용 조건에서 알려지고 문서화된 동작을 갖춘 테스트된 시스템.
    고객 참여:
    핵심 워크플로를 직접 테스트하고 롤아웃 전에 피드백을 제공하는 작업.
  6. 06
    배포

    모니터링, 백업, 실제 롤아웃 계획을 갖춘 상태로 시스템을 프로덕션에 배포합니다.

    산출물:
    현장에서 안전하게 운영하는 데 필요한 운영 도구를 갖춘 라이브 시스템.
    고객 참여:
    실제 생산 사용을 위한 릴리스 계획과 롤아웃 전략에 합의하는 작업.
  7. 07
    지속적인 개선

    실제 사용을 모니터링하고 반복합니다 — 제조 시스템의 요구사항은 출시되는 날 멈추지 않습니다.

    산출물:
    인수인계된 뒤 잊히는 정적 산출물이 아니라, 실제 사용 데이터에 기반해 계속 개선되는 시스템.
    고객 참여:
    공장과 요구사항이 진화함에 따라 사용 현황과 우선순위를 함께 검토하는 작업.
기술 스택

검증된 최신 기술 스택으로 구축

여기 있는 모든 기술은 기본값이 아니라, 사용되는 시스템에 맞춰 신중하게 선택된 것입니다.

React

제조 시스템이 의존하는 대시보드와 현장 대면 도구를 위한 컴포넌트 기반 인터페이스입니다.

Next.js

실질적인 성능이 필요한 서버 렌더링 대시보드와 플랫폼을 위한 프로덕션 수준의 React 프레임워크입니다.

Laravel

생태계와 관례가 프로젝트에 맞는, 제조 시스템이 구동되는 백엔드를 위한 성숙한 PHP 프레임워크입니다.

Node.js

프런트엔드와 언어를 공유함으로써 이점을 얻는 API 계층과 서비스를 위한 JavaScript 백엔드 런타임입니다.

PostgreSQL

데이터 무결성과 구조화된 생산 기록이 중요한 시스템을 위한 프로덕션 수준의 관계형 데이터베이스입니다.

Redis

실제 생산 현장 트래픽에서도 빠르게 유지되어야 하는 시스템을 위한 캐싱, 큐, 세션 저장소입니다.

AWS

실제 트래픽 규모에서 플랫폼을 호스팅, 확장, 보호하기 위한 프로덕션 클라우드 인프라입니다.

Docker

로컬 개발부터 프로덕션 배포까지, 컨테이너화되고 재현 가능한 환경입니다.

REST APIs

시스템을 설비 및 서드파티 서비스와 연결하기 위한 잘 이해되고 폭넓게 지원되는 연동 표준입니다.

GraphQL

클라이언트가 특정 화면에 필요한 정확한 데이터에 유연하게 접근해야 하는 시스템을 위한 쿼리 계층입니다.

OpenAI

덧붙이는 것이 아니라 내장된 AI 기능이 필요한 제조 시스템을 위한 모델 통합입니다.

IoT Integrations

공장이 실제로 운영하는 특정 설비를 중심으로 설계된, 설비 및 센서 데이터에 대한 구조화된 연결성입니다.
Aixo Lab을 선택하는 이유

제조기업이 Aixo Lab을 선택하는 이유

  1. 엔지니어링 우선 마인드셋

    모든 프로젝트는 실제 아키텍처에서 시작합니다 — 데이터 모델, 설비 연동, 확장 전략을 첫 화면이 절반쯤 진행된 뒤가 아니라 만들기 전에 결정합니다.

  2. 확장 가능한 산업용 플랫폼

    시작점만이 아니라 시스템이 향할 방향을 고려해, 설비, 센서, 데이터의 실질적인 성장을 처리하도록 구축된 아키텍처입니다.

  3. 장기적인 유지보수성

    2년 후 이 시스템을 유지보수할 팀을 위해 설계합니다 — 그 팀이 귀사의 사내 엔지니어가 되는 경우도 포함해서요. 문서화와 인수인계는 산출물의 일부입니다.

  4. 엔터프라이즈 아키텍처

    제조기업의 기존 인프라, 보안 요구사항, 운영 현실에 맞도록 설계된 시스템입니다.

  5. 현대적인 소프트웨어 엔지니어링

    일회성 산업용 스크립트가 아니라, 다른 프로덕션 소프트웨어와 동일한 엔지니어링 규율 — 타입이 명확하고 테스트되고 리뷰된 코드입니다.

  6. 투명한 커뮤니케이션

    상태를 간접적으로 전달하는 프로젝트 매니저가 아니라, 시스템을 직접 구축하는 엔지니어에게 직접 접근하며 진행 상황을 계속 확인할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

대표 솔루션

실제로 구축하면 이런 모습입니다

이런 아이디어를 실제로 구현한, 저희 대표 솔루션 컬렉션의 레퍼런스 아키텍처입니다.

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무엇을 만들고 계신지 알려주시면, 이를 제대로 설계하고 구축하려면 무엇이 필요한지 솔직하게 말씀드리겠습니다.

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