TacitWell
국내 현장
CHALLENGE 01
순환배관 릴리프밸브 교체
작업 장면을 이해하고 위험 요인·판단 근거·권장 조치를 정비 지식카드로 정리.
→ 프레임 분석 6.04초 · 로컬 GPU
30년 손맛, 영상 한 편으로 조직 자산이 됩니다
현장 영상·센서·문서·숙련자의 판단을 근거가 연결된 지식으로 정리합니다. 하나의 검증된 원본에서 사람에게는 정비 지식카드를, 로봇에게는 실행 데이터를 만듭니다.
밸브 정비 영상 1건이면 충분합니다 · 신청 후 48시간 내 전달
실제 프로토타입 화면 · 순환배관 릴리프밸브 교체 작업 분석
정비 판단 하나가 잘못되면 설비 손상과 공정 정지로 이어집니다. 그래서 TacitWell은 무엇을 보았는지와 무엇을 추론했는지를 구분하고, 숙련자가 확인한 지식만 현장에 내보냅니다.
모든 결과에 근거·신뢰도·관찰/추론 여부를 함께 표시합니다.
승인된 지식에만 '검증됨' 배지가 붙습니다.
온프레미스로 동작하며 클라우드에 의존하지 않습니다.
현장 영상 구조화 평균 시간
프레임당 관계 추론 수
로봇 엔드이펙터 웨이포인트 · 액션 프리미티브 9종
RTX 4090 1대로 온프레미스 구동 · 클라우드 의존 없음
엔드투엔드 프로토타입 측정치 기준 (CoreSpark TacitWell 발명 요약서, 2026)
설비는 노후화되고 숙련자는 은퇴합니다. 머릿속엔 분명히 있는 노하우가, 글로 옮기는 순간 대부분 사라집니다.
매뉴얼을 쓰면 "신호 확인 후 조정" 같은 뻔한 문장만 남습니다. 진짜 노하우는 순서와 타이밍, 눈길에 있습니다.
같은 질문이 매주 반복되고, 숙련자가 자리를 비우면 현장 조치가 멈춥니다.
판단 근거가 없는 주니어는 지시를 기다리거나 외부 업체를 부르고, 그사이 손상은 커집니다.
손맛은 가르쳐지는 게 아니라, 보여지는 겁니다.
정비 지식카드 PDF 보고서 · 프로토타입 출력물
현장 영상 한 프레임에서 숙련자의 판단을 표준 스키마로 정리합니다. 신규 직원과 업무 전환자가 바로 읽는 교육 자산이 됩니다.
상태 모니터링, 작업표준(SOP) 작성, 로봇 프로그래밍을 따로 하지 않습니다. 현장 인식부터 로봇 검증까지 한 흐름으로 이어집니다.
정해진 클래스만 찾는 일반 객체검출과 달리, 개방형 어휘 분석으로 처음 보는 플랜트 설비와 부품을 인식합니다.
무엇이 보였는지(관찰)와 AI가 무엇을 추론했는지를 분리해 기록합니다. 사람이 검토할 수 있는 지식만 남깁니다.
시연 영상의 움직임을 추적해 궤적을 정제하고, 로봇 좌표계에 맞춰 재구성합니다. 특정 로봇에 묶이지 않는 형식으로 만듭니다.
시뮬레이션 속 로봇 동작을 원본 궤적과 비교하고, 오차를 다시 돌려보내 보정합니다. 사람용 지식과 로봇용 데이터가 같은 원본에서 나옵니다.
설비·단계·위험·판단 근거를 담은 카드. 신규 직원 교육 자료로 바로 씁니다.
단계별 조치 순서와 안전 확인 항목. 현장에서 순서대로 따라갑니다.
웨이포인트·그리퍼 이벤트·제약조건. 로봇 기종과 무관한 형식입니다.
정비 이력 데이터베이스에 연결해, 조치 기록이 다음 판단의 근거로 쌓입니다.
밸브 스템에서 누출을 발견한 입사 1년차 주니어. 선배에게 바로 물어보기 어려운 순간, TacitWell을 엽니다.
문제를 올리고, 위험도와 조치 가이드를 받아 조치합니다.
노하우를 남기고, 정리된 지식과 기록을 검증합니다.
사진을 찍고 설비 위치와 증상을 적어 올리면 문제 카드가 바로 등록됩니다.
별도 보고 없이 지정된 팀 전체에 알림이 가고, 처리 상태가 실시간으로 보입니다.
지금 조치하지 않으면 어떻게 되는지, 예상 결과와 심각도 등급을 한 화면에서 봅니다.
과거 조치이력과 베테랑 인터뷰로 정리된 단계별 가이드와 비슷한 과거 사례를 함께 봅니다.
수행한 조치와 결과 사진을 남기면 '조치 완료'로 바뀌고 새로운 사례로 쌓입니다.
숙련자가 승인하면 '검증됨' 배지가 붙고, 수정 의견은 바로 반영 요청됩니다.
검증된 기록은 다음 사람의 조치 가이드가 됩니다. 쓸수록 지식이 쌓입니다.
TacitWell은 판단의 근거를 제공할 뿐, 공정에 직접 개입하지 않습니다. 주니어가 조치할 때는 팀 채팅과 무전기로 교차 확인하는 절차를 반드시 거치도록 설계했습니다.
국내외 서로 다른 두 현장의 밸브 작업 영상을 같은 엔진으로 처리한 프로토타입 검증 결과입니다.
작업 장면을 이해하고 위험 요인·판단 근거·권장 조치를 정비 지식카드로 정리.
추가 학습 없이 다른 해외 현장 영상을 처리해 작업자·배관·플랜지와 볼트를 개별 인식.
영상 속 밸브 하강 궤적을 추출해 시뮬레이션 환경의 협동로봇이 같은 동작으로 재현.
위험하고 보안이 중요한 현장을 위해 모듈형 온프레미스 구조로 설계했습니다.
첫 적용 분야. 반복되는 밸브 MRO 작업부터 자산화합니다.
같은 엔진을 다른 반복 정비 작업으로 넓힙니다.
쌓인 지식이 교육 자산과 피지컬AI 실행 데이터로 함께 쓰입니다.
밸브 정비 영상 1건으로 정비 지식카드 샘플을 만들어 드립니다.
공정 1개 라인을 대상으로 자산화와 현장 적용을 유료로 검증합니다.
귀사 내부망에 설치해 영상과 데이터가 현장 밖으로 나가지 않습니다.
새 설비·새 작업이 늘어날 때마다 인식과 지식 스키마를 갱신합니다.
국내 6건 · 해외 2건 (UAE · 베트남)
플랜트 관련 사업주 수요 조사에서 구매 의향
제10-2026-0135376호 (2026.07.23)
CoreSpark TacitWell 발명 요약서 (2026) 기준
우리 공장 숫자를 넣어보세요. 빨간 '가정' 표시 칸은 도입 전 예상 절감률로, 귀사 기준에 맞게 바꾸실 수 있습니다.
계산식 · ① 주당 응대시간 × 인원 × 52주 × 인건비 × 절감률 · ② 월 횟수 × 12개월 × 1회 비용 × 감소율 · ③ 연간 다운타임 × 시간당 손실 × 감소율. 입력값 기반 추정치이며, 실제 효과는 PoC에서 측정합니다.
이 숫자로 품의 자료 받기TacitWell은 영상과 데이터를 분석해 판단 근거를 제공할 뿐, DCS나 공정에 직접 개입하지 않습니다. 로봇 동작은 디지털 트윈에서 먼저 검증하며, 현장 조치는 사람이 교차 확인한 뒤에 수행합니다.
TacitWell은 온프레미스 구조로 설계되어 RTX 4090 GPU 1대로 구동되며 클라우드에 의존하지 않습니다. 영상과 분석 결과는 귀사 내부망에서 처리됩니다.
모든 결과에는 근거, 신뢰도, 그리고 직접 관찰한 것인지 AI가 추론한 것인지가 함께 표시됩니다. 숙련자가 검토해 승인한 지식에만 '검증됨' 배지가 붙습니다.
아닙니다. 숙련자의 조작·판단·시선을 분석하는 방식이라 밸브 제조사와 무관합니다. 로봇 데이터도 웨이포인트·그리퍼 이벤트·제약조건·액션 프리미티브 형태의 플랫폼 독립 형식으로 만듭니다.
SparkVision은 개방형 어휘 분석으로 처음 보는 설비도 개념 단위로 인식합니다. 프로토타입에서는 파인튜닝 없이 국내·해외 두 현장 영상을 같은 엔진으로 처리했습니다.
네. PoC 진행 시 과제 제안서 템플릿과 ROI 근거자료를 함께 드리고, 임원 보고에 필요한 기술 질의에 직접 답변해 드립니다.
우천 등 기상 환경 때문에 누출처럼 보이는 상황은 첫 버전의 판별 대상에서 제외하고 예외로 처리합니다. 확실하지 않은 판단은 사람에게 넘깁니다.
밸브 정비 영상 1건을 보내주시면 정비 지식카드 샘플을 무료로 만들어 드립니다. PoC · 라이선스 도입 상담도 같은 창구로 받습니다.