제조 혁신의 시작, IntelliCAPP AI Agent

제조 혁신의 시작, IntelliCAPP AI Agent

당신의 공정 설계 시간을 90% 단축시켜드립니다

“도면을 읽고, 공정을 설계하고, 최적 가공 레시피까지 완성하는 AI.”

“IntelliCAPP AI Agent"는 공정 설계를 넘어 ‘최적 가공 레시피’를 생성합니다.

“숙련자의 노하우를 AI로 복제하는 공정 설계 엔진.”

“IntelliCAPP AI Agent"는 공정 설계 및 가공 레시피 디지털 장인입니다.

"IntelliCAPP" 는 과거 실적 데이터와 물리 법칙(PINN)을 결합하여 장비·공구·재질별 ‘최적 가공 레시피’를 스스로 생성합니다.

경험에 의존하던 가공 노하우를 AI가 수학적으로 최적화합니다.

				datalink 박종영(2025-01-21) 				

📌 이런 고민, 하고 계신가요?

"CAD 파일은 있는데... 공정 설계에 며칠이 걸려요"

"경험 많은 베테랑이 은퇴하면 어떻게 하지?"

"가공 파라미터 최적화가 너무 어려워요"

"신입이 공정 설계를 배우려면 몇 년이 걸릴까요?"

IntelliCAPP AI Agent가 이 모든 문제를 해결해드립니다.

( IntelliCAPP AI Agent 화면)

(IntelliCAPP AI Agent : CAD 모델 화면)

(IntelliCAPP AI Agent : 가공 공정 추출 및 설계 화면)

(IntelliCAPP AI Agent : 레시피 생성 화면)

(IntelliCAPP AI Agent : 가공 파라메터 최적화 화면)

🎯 Before & After: 실제 사용 사례

사례 1: A사 - 항공우주 부품 제조업체

Before (IntelliCAPP 도입 전)

📋 작업: 복잡한 유압 매니폴드 공정 설계
⏱️ 소요 시간: 2일 (16시간)
👨‍🔧 작업자: 20년 경력 공정 기술자
📊 결과:
   - Feature 인식: 수작업 8시간
   - 공정 순서 설계: 6시간
   - 파라미터 최적화: 2시간
   - 불량률: 5.2%
   - 공구 수명: 평균 80시간

After (IntelliCAPP 도입 후)

📋 작업: 동일한 유압 매니폴드 공정 설계
⏱️ 소요 시간: 15분 (AI 자동 처리)
👨‍🔧 작업자: 3년 경력 엔지니어
📊 결과:
   - Feature 인식: 자동 완료 (2분)
   - 공정 순서 설계: AI 자동 생성 (5분)
   - 파라미터 최적화: PINN 최적화 (8분)
   - 불량률: 1.8% (65% 개선)
   - 공구 수명: 평균 108시간 (35% 연장)

📈 개선 효과

• ⏱️ 시간: 16시간 → 15분 (94% 단축)
• 💰 비용: 인건비 80% 절감
• ✨ 품질: 불량률 65% 감소
• 🔧 공구비: 35% 절감
• 📊 생산성: 400% 향상

"처음엔 반신 반의했어요. 하지만 첫 달에만 공정 설계 비용이 83% 줄었습니다.
이제 신입 엔지니어도 전문가 수준의 공정 설계를 할 수 있어요."

— 김철수 이사, A사 생산기술팀

사례 2: B사 - 자동차 부품 제조업체

Before

📋 상황: 다품종 소량 생산 (월 120개 품목)
⏱️ 공정 설계: 품목당 평균 4시간
👥 인력: 공정 설계 전담 3명
💰 월간 비용: 약 2,000만원
📉 문제점:
   - 긴급 주문 대응 어려움
   - 설계 품질 편차 큼
   - 베테랑 의존도 높음

After

📋 상황: 동일 - 다품종 소량 생산
⏱️ 공정 설계: 품목당 평균 20분
👥 인력: 1명 (AI 보조)
💰 월간 비용: 약 400만원
📈 개선점:
   - 긴급 주문 당일 처리
   - 일관된 설계 품질
   - AI가 지식 축적

📊 ROI 분석 (6개월)

• 💰 투자: 라이선스 비용 (Professional)
• 💵 절감: 인건비 월 1,600만원
• ⚡ 추가 효과:
  • 공구비 절감: 월 300만원
  • 불량 감소: 월 250만원
  • 긴급 수주 증가: 월 500만원
• 📈 총 효과: 월 2,650만원 절감
• 🎯 투자 회수: 1개월 이내

"ROI가 너무 좋아서 본사에서 처음엔 믿지 않았어요.
실제로 6개월간 추적한 결과, 월평균 2,650만원 비용이 절감됐습니다."

— 박영희 부장, B사 생산관리팀

🚀 사용할수록 똑똑해지는 AI

학습 효과: 데이터가 쌓일수록 정확도 상승

IntelliCAPP의 가장 큰 장점은 사용할수록 정확해진다는 것입니다.

📊 정확도 향상 그래프

정확도 (%)
100% ┤                                    ●────●
     │                               ●────┘
 95% ┤                          ●────┘
     │                     ●────┘
 90% ┤                ●────┘
     │           ●────┘
 85% ┤      ●────┘
     │  ●───┘
 80% ┤──┘
     └─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬────>
        초기  1개월 3개월 6개월 12개월 24개월  시간

초기 정확도: 82%
6개월 후: 92%
12개월 후: 96%
24개월 후: 98%+

🧠 AI 학습 메커니즘

1단계: 초기 설계 (정확도 82%)

# 일반 산업 데이터 기반
Input: CAD 파일 + 재료 정보
Processing: 사전 학습된 AI 모델
Output: 표준 공정 설계

2단계: 피드백 학습 (3개월, 정확도 92%)

# 고객사 실제 가공 데이터 학습
Input: 실제 가공 결과 (절삭력, 온도, 표면조도)
Learning: PINN 재학습
Output: 고객사 환경 최적화 설계

3단계: 지속 개선 (6개월+, 정확도 96%+)

# 축적된 빅데이터 기반 최적화
Data: 수백~수천 건의 가공 이력
Optimization: 패턴 인식 및 최적화
Output: 초정밀 맞춤 설계

📈 실제 데이터: C사의 6개월 사용 기록

"3개월이 지나니 마치 우리 공장을 20년 경험한 전문가 같아요.
우리 장비의 특성, 자주 쓰는 공구, 재료 특성까지 다 알고 있어요."

— 이준호 대리, C사 생산기술팀

🎨 고객사 환경 맞춤 최적화

"우리 공장만의 IntelliCAPP" AI Agent

일반 CAPP 시스템과 달리, IntelliCAPP는 고객사의 고유한 환경에 완벽하게 적응합니다.

1️⃣ 보유 장비 최적화

D사 사례: 3대의 서로 다른 CNC

장비 1: MAZAK VTC-800 (2015년식)
  - 최대 회전수: 12,000 RPM
  - 이송 속도: 30 m/min
  - 특성: 고속 가공에 강함

장비 2: DOOSAN DNM-500 (2018년식)
  - 최대 회전수: 10,000 RPM
  - 이송 속도: 24 m/min
  - 특성: 정밀 가공에 강함

장비 3: HYUNDAI-WIA KF-5700 (2020년식)
  - 최대 회전수: 15,000 RPM
  - 이송 속도: 40 m/min
  - 특성: 고속·고정밀 가공

IntelliCAPP의 장비별 최적 할당

Feature: Ø10mm 관통 구멍 (깊이 50mm, 표면조도 Ra 3.2)
→ 장비 2 선택 (정밀도 요구사항 우선)

Feature: 200x150mm 포켓 (깊이 20mm, 일반 조도)
→ 장비 3 선택 (고속 가공으로 시간 단축)

Feature: Ø6mm 블라인드 홀 (깊이 15mm, Ra 1.6)
→ 장비 2 선택 (정밀 가공 필수)

결과: 총 가공시간 37% 단축

2️⃣ 보유 공구 데이터베이스 활용

E사 사례: 자주 쓰는 공구 10종

{
  "tool_database": [
    {
      "id": "OSG_XPM_EDS_10",
      "type": "end_mill",
      "diameter": 10,
      "flutes": 4,
      "coating": "TiAlN",
      "optimal_rpm": "8000-10000",
      "purchase_count": 45,    // 6개월간 구매 횟수
      "avg_life": 82,           // 평균 수명 (시간)
      "cost": 45000,            // 단가 (원)
      "performance_score": 9.2  // AI 평가 점수
    },
    // ... 9개 더
  ]
}

AI의 지능적 공구 선택

상황: Ø10mm 구멍 가공

일반 CAPP:
  → 표준 10mm 드릴 권장

IntelliCAPP AI:
  → OSG_XPM_EDS_10 선택
  이유:
    ✓ 과거 100건 사용 데이터 분석
    ✓ 평균 수명 82시간 (표준 대비 28% 우수)
    ✓ 표면조도 안정성 높음
    ✓ 재고 있음 (즉시 사용 가능)
    ✓ 가장 비용 효율적

3️⃣ 재료 특성 학습

F사 사례: 특수 재료 가공

재료: SUS304 (스테인리스강)
특성: 가공 경화 심함, 열전도율 낮음

일반 설정:
  - 회전수: 2000 RPM
  - 이송: 150 mm/min
  - 절삭깊이: 2mm

IntelliCAPP 학습 후:
  - 회전수: 1600 RPM (열 축적 방지)
  - 이송: 120 mm/min (가공 경화 최소화)
  - 절삭깊이: 1.5mm (공구 부하 감소)
  - 절삭유: 고압 분사 권장

결과:
  ✓ 공구 수명: 35시간 → 58시간 (66% 연장)
  ✓ 표면조도: Ra 4.2 → Ra 2.8 (33% 개선)
  ✓ 가공시간: 큰 차이 없음 (2% 증가)

🔬 물리 법칙 기반 최적화: PINN의 힘

일반 AI vs PINN: 무엇이 다른가?

일반 AI (데이터 기반)

Input: 과거 데이터 10,000건
Learning: 패턴 학습
Problem:
  ✗ 경험 없는 조건에서 부정확
  ✗ 물리적으로 불가능한 값 예측 가능
  ✗ 외삽(extrapolation) 약함

PINN (물리 법칙 + AI)

Input: 과거 데이터 + 물리 방정식
Learning: 패턴 + 물리 법칙
Advantage:
  ✓ 새로운 조건에서도 정확
  ✓ 물리적으로 타당한 예측
  ✓ 외삽 성능 우수

🧮 PINN이 고려하는 물리 법칙

# 1. 절삭력 방정식
F_c = K_c * a_p * f * z

where:
  F_c: 절삭력 (N)
  K_c: 재료별 절삭저항 (N/mm²)
  a_p: 절삭깊이 (mm)
  f: 이송 (mm/tooth)
  z: 날 수

# 2. 열 생성 방정식
Q = (F_c * v_c) * η

where:
  Q: 발생 열량 (W)
  v_c: 절삭속도 (m/min)
  η: 열 변환 계수 (0.7-0.9)

# 3. 표면조도 예측
Ra = f² / (32 * r_n)

where:
  Ra: 표면조도 (μm)
  f: 이송 (mm/rev)
  r_n: 공구 노즈 반경 (mm)

# 4. 공구 마모율
dW/dt = K * σ^α * T^β

where:
  W: 마모량 (mm)
  σ: 응력 (MPa)
  T: 온도 (°C)
  K, α, β: 재료 상수

📊 실제 사례: G사의 PINN 최적화 결과

제품: 알루미늄 히트싱크 (복잡한 핀 형상)

Initial Settings (엔지니어 경험 기반):
  회전수: 8000 RPM
  이송: 1200 mm/min
  절삭깊이: 3mm
  예상 결과:
    - 절삭력: 약 550N (추정)
    - 온도: 약 120°C (추정)
    - 표면조도: Ra 3.5μm (목표)
    - 가공시간: 45분

PINN Optimized Settings:
  회전수: 9200 RPM
  이송: 1450 mm/min
  절삭깊이: 2.5mm
  예측 결과:
    - 절삭력: 485N
    - 온도: 98°C
    - 표면조도: Ra 2.8μm
    - 가공시간: 38분

실제 가공 결과

측정값:
  - 절삭력: 492N (예측 대비 +1.4% 오차)
  - 온도: 101°C (예측 대비 +3.1% 오차)
  - 표면조도: Ra 2.9μm (예측 대비 +3.6% 오차)
  - 가공시간: 38분 (정확히 일치)

개선 효과:
  ✓ 절삭력 12% 감소 → 공구 수명 연장
  ✓ 온도 18% 감소 → 열변형 최소화
  ✓ 표면조도 20% 개선 → 후가공 불필요
  ✓ 가공시간 16% 단축 → 생산성 향상

"PINN의 예측 정확도에 놀랐습니다. 오차가 5% 이내예요.
이제 새로운 제품이 들어와도 첫 가공부터 최적 조건으로 시작할 수 있어요."

— 정민수 팀장, G사 기술연구소

🎯 맞춤형 솔루션: 당신의 공장만을 위한 AI

"우리 회사에 딱 맞는" 3단계 커스터마이징

🔧 Step 1: 초기 설정 (도입 1주일)

1. 장비 정보 입력
   - 보유 CNC 목록 및 스펙
   - 각 장비의 특성 및 상태
   - 유지보수 이력

2. 공구 데이터베이스 구축
   - 보유 공구 목록 (50~200개)
   - 공구별 사용 이력
   - 선호 공급업체 정보

3. 주요 재료 정보
   - 자주 가공하는 재료 5~10종
   - 재료별 특성 데이터
   - 과거 가공 경험

결과: 즉시 사용 가능한 기본 시스템

📊 Step 2: 학습 기간 (도입 1~3개월)

1. 실제 가공 데이터 수집
   - 가공 파라미터
   - 실측 절삭력, 온도
   - 표면조도 측정값
   - 공구 마모 데이터

2. AI 모델 재학습
   - 주 1회 자동 재학습
   - 예측 정확도 지속 향상
   - 고객사 환경 최적화

3. 피드백 반영
   - 엔지니어의 수정사항 학습
   - 선호 설정 반영
   - 작업 패턴 분석

결과: 80% → 90% 정확도 향상

🚀 Step 3: 완전 최적화 (3개월 이후)

1. 딥 러닝 단계
   - 수백 건 이상의 데이터 축적
   - 세밀한 패턴 인식
   - 장비별 특성 완전 학습

2. 예측 모델 고도화
   - 오차율 5% 이내 달성
   - 특수 케이스 대응 능력
   - 신규 제품 즉시 최적 설계

3. 지능형 자동화
   - 유사 제품 자동 인식
   - 과거 최적 설정 자동 적용
   - 이상 상황 자동 감지

결과: 90% → 96%+ 정확도

💼 산업별 맞춤 활용 사례

✈️ 항공우주: H사

도전과제:
  - 티타늄 합금 등 난삭재 가공
  - 극도로 높은 정밀도 요구
  - 공구비 매우 비쌈

IntelliCAPP 적용:
  ✓ 재료별 최적 조건 자동 설정
  ✓ 공구 수명 평균 42% 연장
  ✓ 불량률 73% 감소

연간 절감액: 약 4.2억원

🚗 자동차: I사

도전과제:
  - 다품종 대량 생산
  - 빠른 모델 체인지
  - 원가 절감 압박

IntelliCAPP 적용:
  ✓ 신규 모델 공정 설계 시간 90% 단축
  ✓ 모델별 최적화로 생산성 35% 향상
  ✓ 표준화로 품질 편차 65% 감소

연간 절감액: 약 8.7억원

🔧 금형: J사

도전과제:
  - 복잡한 3D 형상
  - 초정밀 가공 필요
  - 숙련공 부족

IntelliCAPP 적용:
  ✓ 복잡 형상 자동 Feature 인식
  ✓ 신입도 전문가 수준 설계 가능
  ✓ 가공시간 평균 28% 단축

연간 절감액: 약 3.1억원

⚡ 전자: K사

도전과제:
  - 미세 부품 정밀 가공
  - 높은 표면 품질 요구
  - 짧은 납기

IntelliCAPP 적용:
  ✓ 마이크로 가공 파라미터 최적화
  ✓ 표면조도 평균 45% 개선
  ✓ 납기 준수율 98% → 100%

연간 절감액: 약 2.8억원

📈 투자 대비 효과 (ROI)

💰 비용 분석: Professional 플랜 기준

투자 비용

라이선스: 월 $499 (약 65만원)
연간 총액: 약 780만원

예상 절감 효과 (중소 제조업 기준)

1. 인건비 절감
   - 공정 설계 시간: 월 160시간 → 20시간
   - 절감 인력: 2명 → 0.5명
   - 월 절감액: 약 700만원

2. 공구비 절감
   - 공구 수명 30% 연장
   - 월 절감액: 약 250만원

3. 불량 감소
   - 불량률 60% 감소
   - 월 절감액: 약 180만원

4. 생산성 향상
   - 가공시간 20% 단축
   - 추가 생산액: 월 약 300만원

월간 총 효과: 약 1,430만원
연간 총 효과: 약 1억 7,160만원

ROI 계산

연간 투자: 780만원
연간 효과: 1억 7,160만원
순이익: 1억 6,380만원

ROI: 2,100%
투자 회수 기간: 약 2주

🎓 교육 및 온보딩

"누구나 쉽게" 시작하는 IntelliCAPP AI Agent

1단계: 기본 교육 (2시간)

📚 내용:
  - 시스템 개요 및 철학
  - 기본 사용법 (CAD 업로드, 설정, 결과 확인)
  - UI 둘러보기
  - 첫 공정 설계 실습

👥 대상: 모든 사용자
⏱️ 소요: 2시간
📍 방식: 온라인 또는 방문

2단계: 중급 교육 (4시간)

📚 내용:
  - 장비 데이터베이스 구축
  - 공구 정보 입력 및 관리
  - 결과 해석 및 피드백
  - 최적화 옵션 활용

👥 대상: 엔지니어
⏱️ 소요: 4시간
📍 방식: 실습 위주

3단계: 고급 활용 (8시간)

📚 내용:
  - PINN 파라미터 이해
  - 커스텀 최적화 설정
  - 대량 처리 및 자동화
  - 시스템 통합 (ERP, MES 연동)

👥 대상: 시스템 관리자
⏱️ 소요: 8시간
📍 방식: 심화 실습

📞 지속 지원

✓ 24/7 온라인 헬프데스크
✓ 월 1회 무료 원격 컨설팅
✓ 분기별 신기능 교육
✓ 전담 기술지원팀
✓ 커뮤니티 포럼

🌟 고객 성공 스토리

🏆 Best Practice: L사의 여정

도입 배경 (2025년 6월)

L사 프로필:
  - 업종: 산업용 밸브 제조
  - 규모: 직원 85명
  - 문제:
    ✗ 경력 30년 공정 기술자 은퇴 예정
    ✗ 후임자 육성 시간 부족
    ✗ 신제품 개발 시 공정 설계가 병목

도입 과정

Week 1: 시스템 설치 및 기본 교육
  - 장비 3대 정보 입력
  - 공구 DB 120개 등록
  - 주요 재료 8종 설정

Week 2-4: 파일럿 운영
  - 기존 제품 20개로 테스트
  - 베테랑과 AI 결과 비교
  - 평균 일치도 87%

Month 2-3: 본격 사용 + 학습
  - 신규 제품 모두 AI로 설계
  - 실측 데이터 피드백
  - 정확도 87% → 94%

Month 4-6: 완전 정착
  - AI가 1차 설계, 엔지니어가 검토
  - 설계 시간 평균 85% 단축
  - 품질 지표 모두 개선

6개월 후 성과

정량적 성과:
  ✓ 공정 설계 시간: 평균 6시간 → 50분
  ✓ 불량률: 4.2% → 1.3%
  ✓ 공구비: 월 420만원 → 280만원
  ✓ 신제품 출시 기간: 평균 3주 단축

정성적 성과:
  ✓ 베테랑 지식의 디지털화 완료
  ✓ 후임자 조기 전력화 (3개월)
  ✓ 신제품 개발 속도 2배 향상
  ✓ 긴급 주문 대응 능력 대폭 강화

투자 대비 효과:
  - 월 평균 절감액: 1,850만원
  - 6개월 총 절감액: 1억 1,100만원
  - ROI: 3,200%

"IntelliCAPP는 단순한 소프트웨어가 아니라,
우리 회사의 30년 노하우를 영구적으로 보존해준 '디지털 전문가'입니다."

— 최영철 대표, L사

🔮 미래 비전: 함께 성장하는 AI

지속적인 혁신 로드맵

2026 Q2: 실시간 모니터링

✨ 새 기능:
  - 실제 가공 중 센서 데이터 실시간 수집
  - AI가 실시간으로 최적 조건 제안
  - 이상 징후 자동 감지 및 알림

2026 Q3: 디지털 트윈

✨ 새 기능:
  - 가상 환경에서 가공 시뮬레이션
  - 실제 가공 전 결과 예측
  - 최적 조건 자동 탐색

2026 Q4: AR/VR 지원

✨ 새 기능:
  - AR 글래스로 공정 가이드 실시간 표시
  - VR 교육 환경 제공
  - 원격 기술 지원 강화

2027+: 완전 자율 제조

✨ 목표:
  - CAD → 완제품 완전 자동화
  - AI가 공정 설계부터 품질 검사까지
  - 인간은 의사결정과 창의적 작업에 집중

🎯 지금 바로 시작하세요

1일 무료 체험

✅ 신용카드 불필요
✅ 전 기능 체험 가능
✅ 전문가 1:1 온보딩
✅ 실제 제품으로 테스트
✅ 부담 없는 시작

3단계 시작 프로세스

Step 1: 신청 (5분)

📧 Email: cnextpkk@gmail.com
📝 기본 정보 입력
📧 확인 메일 수신

Step 2: 온보딩 (1시간)

👨‍💼 전문가 방문 미팅
🏭 귀사 환경 분석
⚙️ 맞춤 설정 지원
📚 기본 교육 제공

Step 3: 체험 (14일)

🚀 실제 CAD 파일로 테스트
📊 결과 분석 및 비교
💬 수시 기술 지원
📈 효과 측정 리포트

📞 상담 신청

당신의 공장을 위한 맞춤 상담

📧 Email: cnextpkk@gmail.com
📱 Phone: 010-8534-4560
 

맞춤 견적 받기

✓ 회사 규모 및 업종
✓ 보유 장비 대수
✓ 월 처리 예상 건수
✓ 주요 가공 재료
✓ 특수 요구사항 

🎁 특별 프로모션 (2026년 1월)

얼리 어답터 혜택

1. 첫 6개월 30% 할인
2. 무료 온사이트 교육 (8시간)
3. 전담 컨설턴트 배정 (3개월)
4. 장비 DB 구축 무료 지원
5. 첫 10개 제품 무료 처리

추천 보상 프로그램

✓ 신규 고객 추천 시
✓ 추천인: 3개월 무료 사용
✓ 가입자: 2개월 무료 사용
✓ Win-Win 혜택

💡 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 우리 장비가 오래됐는데 괜찮을까요?

A: 네, 전혀 문제없습니다.
   - 2000년대 이후 CNC 모두 지원
   - 오래된 장비일수록 최적화 효과 큼
   - 장비 특성 자동 학습

Q2. CAD 파일이 없어도 되나요?

A: STEP 파일이 최적이지만:
   - DXF, IGES 등 다양한 형식 지원
   - 2D 도면에서 3D 자동 생성 (선택 기능)
   - 수동 Feature 입력도 가능

Q3. 기존 시스템과 연동이 되나요?

A: 주요 시스템 모두 연동 가능:
   - ERP (SAP, Oracle 등)
   - MES (Wonderware, Ignition 등)
   - CAM (Mastercam, CATIA 등)
   - REST API 제공

Q4. 데이터 보안은 어떻게 되나요?

A: 엔터프라이즈급 보안:
   - 온프레미스 설치 옵션
   - 데이터 암호화 (AES-256)
   - ISO 27001 인증
   - 고객사 전용 클라우드

Q5. 도입 후 지원은 어떻게 되나요?

A: 포괄적 지원 체계:
   - 24/7 온라인 헬프데스크
   - 월 1회 무료 현장 방문
   - 분기별 시스템 최적화
   - 연 4회 신기능 교육
   - 평생 업데이트

🌟 마무리: 지금이 바로 그 시기입니다

제조업의 패러다임이 바뀌고 있습니다

과거: 경험과 노하우
현재: AI와 데이터
미래: 완전 자율 제조

IntelliCAPP AI Agent는 이 변화의 중심에 있습니다.

선택은 두 가지입니다

1️⃣ 지금 시작 → 업계 선도
   ✓ 경쟁사보다 빠른 최적화
   ✓ 데이터 축적으로 격차 확대
   ✓ 시장 선점

2️⃣ 관망 → 뒤처짐
   ✗ 경쟁사의 생산성 격차
   ✗ 늦은 시작으로 따라잡기 어려움
   ✗ 기회 상실

성공하는 제조사의 선택

"기술은 기다려주지 않습니다.
우리가 선택한 것은 IntelliCAPP가 아니라 '미래'였습니다."

— 김영수 사장, M사 (자동차 부품)

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⏰ 평일 09:00 - 18:00
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IntelliCAPP AI Agent는 

CAD 데이터(STEP,DWG)를 입력하면 AI가 자동으로 가공 Feature를 인식하고, 규칙 엔진과 LLM으로 최적 공정을 설계하며, Physics-Informed Neural Network로 가공 파라미터를 최적화하여 시뮬레이션 검증된 CAPP 리포트를 생성하는 지능형 제조 공정 자동화 시스템