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EBP는 기업의 행동을
혁신하는 플랫폼으로
행동패턴을 중심으로
프로세스를 초자동화하고,
DIGITAL TWIN 시뮬레이션을
통해 미래를 예측합니다.
ENTERPRISE
BEHAVIOR PLATFORM
Automation
데이터 분석 기반업무 실행/판단 자동화
30%이상 고정비 혁신
Forecasting
시뮬레이션 기반미래 예측 및 사전 대응
의사결정 속도 x5
Optimization
경영자원 행동 분석 기반조합/배치 최적화
10%이상 운영비 절감
ebp구성도
Data Pipeline&Platform
다양한 소스의 데이터를 수집하여 개별 자원 단위로 분석 행동을 추적Data Pipeline (내/외부 연계)
Raw Data 수집 위해 다양한 Source와의 연결· MES/APS,ERP 등 Legacy 및 IoT/Device 연계
Data Platform (수집 ~ 활용)
· 수집/적제 → 정제/가공 → 분석 수행· 개별 자원 행동 패턴 추적 가능 데이터 모델 정의
· AI/ML활용기반 최적화/예측모델 생성 및 관리
Behavior Control
기업행동 구성하는 프로세스와 자원을 관리/통제/조율하고 자동화기업/자원 행동 구성요소 정의/관리
· 프로세스, 규칙, 자원, 기술동작 등 정의/관리· Data 기반 단위 자원 최적 행동 패턴 정의/관리
프로세스 (판단/실행) 자동화 설계/실행
· 행동 구성요소 (자원, 프로세스 등) 조합· AI에이전트에게 자동화 설계 컨텐츠 인계/자동화 실행
· Output Data 모니터링 및 분석/학습 선순환
Data Visualization
&Monitoring
Data Visualization (시각화)
· 프로세스, 자원, 데이터의 Digital Twin화-사용자 관점의 직관적 인터페이스 필수적 공간/자원의 3D 형상화 및 자원 행동을 표현
Behavior & Output Monitoring
정상 범주를 벗어나는 자원의 행동 및 데이터를 모니터링 함으로써미래 발생 가능 Risk 조기식별
Simulation
개별 자원 행동 패턴/규칙, 프로세스 기반 모의실험 및 기계학습Simulation (상황/역량 모의실험)
· 현재 Resource 계획에 대한 적정성 검증· 결품, 긴급 오더, 장비고장 등 특정상황 발생 시, Outcome (Q, C, D)변화 모의실험
· Resource Capacity혹은 서열계획 변동 발생 시, Outcome 변화 모의실험
· Simulation 결과 Data 기계학습 통한 프로세스, 자원 최적화 방안 도출
DIGITAL TWIN
DIGITAL TWIN
Process Automation
설계/구동 모습 예시
Data Flow
