01
현장을 읽는 대신 덮는 솔루션
현장 위에 얹은 시스템은 공정을 기록하는 대신 가려 버립니다. 기록되지 않은 것은 개선할 수도, 나중에 학습시킬 수도 없습니다.
OntologyPipelineAI · Automation
한 문단 요약
Amplab은 중소 제조 현장에 데이터의 뼈대를 세우고 그 위에 AI를 올리는 회사입니다. 공장이 쓰기만 해도 데이터가 쌓이는 구독형 MES/ERP인 PANTL Starter부터, 흩어진 기업 데이터를 연결하고 특화 AI 에이전트를 결합하는 PANTL Pro까지 규모와 단계에 맞춰 제공합니다. 답은 회의실이 아니라 현장에서 찾습니다.
01The Problem
제조 AI가 파일럿에서 멈추는 이유
대부분의 실패는 모델이 아니라 구조에서 옵니다. 현장을 돌면 거의 예외 없이 같은 세 가지가 나옵니다.
02
온톨로지 없는 AI는 빚입니다
설비·공정·자재·불량이 시스템마다 다른 뜻으로 쓰이면, 모델이 내놓은 답을 검증할 방법이 없습니다. 질문이 하나 바뀔 때마다 파이프라인을 처음부터 다시 세워야 합니다.
03
배포는 끝이 아니라 시작입니다
한 번 동작한 파일럿은 운영이 아닙니다. 라인이 바뀌고 제품이 바뀌고 사람이 바뀝니다. 그 변화를 흡수하지 못하는 시스템은 몇 달 안에 죽습니다.
02How Amplab Works
뼈대 → 흐름 → 지능
순서를 지킵니다. 용어를 먼저 정의하고, 공장이 돌아가는 것만으로 데이터가 그 정의대로 쌓이게 하고, 그다음에 AI를 올립니다. 이 순서를 건너뛰면 아무도 믿지 않는 AI가 나옵니다.
- Ontology
뼈대
설비·공정·자재·불량·수주를 하나의 공통 어휘로 한 번 정의합니다. 라인이 달라도, 시스템이 달라도 같은 단어가 같은 뜻이 됩니다.
- Pipeline
흐름
PLC·센서·수기 입력이 그 어휘 위로 끊김 없이 흘러듭니다. 작업자에게 일을 더 얹지 않습니다. 공장을 돌리는 행위 자체가 데이터를 만듭니다.
- AI · Automation
지능
데이터로 답하는 에이전트, 그 답으로 움직이는 자동화. 뼈대가 버티고 있으니 모든 답은 그 답을 만든 기록까지 되짚을 수 있습니다.
03Products
가볍게 시작하고, 체계적으로 키웁니다
하나의 성장 경로 위에 놓인 두 제품입니다. PANTL Starter로 데이터를 쌓고, PANTL Pro로 그 데이터를 연결하고 활용합니다.
PANTL Starter
공장이 쓰기만 해도 데이터가 쌓이는 구독형 MES/ERP
- 현장 입력 부담 최소화 — 기록이 별도 업무가 아니라 작업의 일부
- 설비·공정·자재·불량·수주 표준 스키마를 첫날부터 적용
- 구독형 — 소규모 첫 도입에 맞는 규모
PANTL Pro
(구 라인프로)흩어진 기업 데이터를 연결하고 특화 AI 에이전트를 결합하는 하이브리드
- 기존 ERP / MES / 엑셀 데이터를 갈아엎지 않고 연결
- 온톨로지 매핑 — 시스템이 달라도 같은 단어가 같은 뜻
- 공정별 특화 AI 에이전트가 공장 자신의 기록으로 답변
Factory X
제품으로 덮을 수 없는 요구를 위한 컨설팅 + 맞춤 개발
- 코드를 쓰기 전에 현장에서 진단합니다
- 같은 온톨로지 위에 맞춤 개발 — 섬으로 남지 않습니다
- 요구가 정말로 그 공장 고유의 것일 때
소규모로 Starter를 도입해 데이터를 쌓고, 공장이 준비되면 Pro로 확장합니다. Factory X는 제품으로 덮을 수 없는 요구를 위해 그 위에 놓입니다.
04Why We're Different
일반 AI 벤더 vs Amplab
차이는 모델이 아닙니다. 무엇을 먼저 세우는가, 그리고 얼마나 오래 남는가입니다.
| 일반 AI 벤더 | Amplab | |
|---|---|---|
| 출발점 | 모델부터 | 데이터의 뼈대부터 |
| 데이터 | 깨끗한 데이터가 이미 있다고 전제 | 공장이 돌아가는 것만으로 데이터가 쌓이게 설계 |
| 범위 | 라인 하나짜리 파일럿 | Starter에서 Pro로 이어지는 경로 |
| 오픈 이후 | 인수인계, 그리고 유지보수 계약 | 공장이 스스로 돌릴 수 있을 때까지 함께 운영 |
| 일하는 자리 | 회의실 | 라인 옆 |
05Industries
적용 산업
뼈대는 같지만 어휘는 다릅니다. 불량이 무엇인지, 로트가 무엇인지, 한 번의 생산이 무엇인지 — 산업이 실제로 쓰는 정의에 맞춰 온톨로지를 세웁니다.
식품
로트 추적, 위생 기록, 유통기한 제약을 사후 서류가 아니라 1급 데이터로 다룹니다.
자동차
부품 단위 추적성과 좁은 공차 관리. 감사를 받는 공급망 안에서 증명 가능한 기록이 필요합니다.
산업재
다품종 소량 라인. 공정이 어떤 고정형 시스템보다 빠르게 바뀝니다.
화학
배치·레시피 데이터가 설비 상태와 묶입니다. 이탈이 생기면 설명할 수 있어야 합니다.
뷰티
빠른 SKU 회전과 외주 생산. 데이터가 회사 경계를 넘어 다닙니다.
06Founder's Mission
언제나 현장에서 답을 찾습니다
제조에서 본 가장 좋은 결정은 회의실에서 나오지 않았습니다. 라인 옆에 서서, 지금 무슨 일이 벌어지는지 눈으로 보고, 그것을 증명할 기록을 가진 사람이 내렸습니다.
중소 제조 현장에 부족한 것은 전문성이 아닙니다. 기록입니다. 우리 일은 현장에 기억을 돌려주는 것입니다. 이미 답을 아는 사람이 그 답을 증명하고, 반복하고, 다음 사람에게 넘길 수 있도록.
우리는 하나로 평가받습니다. 그 공장이 결국 우리 없이도 이 시스템을 돌릴 수 있게 되었는가.
Amplab 대표
07FAQ
자주 받는 질문
- Amplab은 무엇을 하는 회사인가요?
- Amplab은 중소 제조 현장에 데이터의 뼈대를 세우고 그 위에 AI를 올리는 회사입니다. 쓰기만 해도 구조화된 데이터가 쌓이는 구독형 MES/ERP인 PANTL Starter, 흩어진 기업 데이터를 연결하고 특화 AI 에이전트를 결합하는 PANTL Pro를 제공합니다.
- PANTL Starter는 무엇인가요?
- PANTL Starter(판틀 스타터)는 중소 공장을 위한 구독형 MES/ERP입니다. 수주·생산·불량을 발생한 자리에서 기록하되, 그 기록이 처음부터 나중에 쓸 수 있는 구조로 쌓이도록 설계했습니다. 데이터 정비 프로젝트를 따로 하지 않아도 됩니다.
- PANTL Pro는 무엇인가요?
- PANTL Pro(판틀 프로, 구 라인프로)는 이미 ERP·MES·엑셀에 흩어진 데이터를 연결해 하나의 온톨로지로 매핑하고, 그 위에 공장 고유 공정에 특화된 AI 에이전트를 올리는 하이브리드 시스템입니다. 모든 답은 근거가 된 기록까지 되짚을 수 있습니다.
- 어떤 공장에 맞나요?
- 식품·자동차·산업재·화학·뷰티를 포함한 중소 제조 현장입니다. 시스템이 거의 없는 공장은 Starter가, 시스템은 있는데 서로 연결되지 않는 공장은 Pro가 맞습니다.
- 온프레미즈로 쓸 수 있나요?
- 가능합니다. PANTL Pro는 하이브리드로 설계되어, 생산 데이터를 공장 밖으로 내보낼 수 없는 경우 온프레미즈로 운영할 수 있습니다.
- 정부 지원사업으로 도입 비용을 충당할 수 있나요?
- 충당하는 경우가 많습니다. 스마트공장 지원사업이나 서비스 바우처 등으로 도입 비용의 일부를 지원받는 중소 제조기업이 많습니다. 다만 자격·제출서류·마감은 사업마다, 시즌마다 다릅니다. 상황을 알려주시면 현재 시즌 기준으로 안내해 드립니다.