현장 우선
태블릿, 바코드와 짧은 입력 흐름을 중심으로 작업자가 실제로 사용할 수 있는 경험을 설계합니다.
설계 및 초기 구현 단계
제조 현장을 위한 작고 단단한 MES
한국 제조 현장의 실제 흐름에서 출발해 다양한 국가, 언어, 업종으로 확장 가능한 오픈소스 제조 실행 시스템을 만듭니다.
- 01Small core
- 02Trace everything
- 03Extend deliberately
01
품목 · BOM · 공정
master_data.ready
✓
02
작업지시 실행
work_order.in_progress
03
생산 · 불량 실적
result.awaiting_input
→
04
LOT 추적
genealogy.pending
→
05
기본 분석
analytics.ready
→
이력성100%
언어10
코어 원칙MIN
WHY OPEN MES KOREA
ERP 전체가 아니라,
현장 실행의 빈틈을 해결합니다.
작업지시, 종이 작업일보, 엑셀, 바코드, 설비와 ERP에 흩어진 데이터를 연결합니다. 공정 진행, 불량 원인과 자재·제품 LOT의 관계를 하나의 추적 가능한 흐름으로 만듭니다.
PRESERVE THE DATA GOLDEN TIME
벤더를 고르는 동안에도,
현장 데이터는 사라집니다.
AI 도입의 첫 단계는 제품 비교가 아니라 지금 발생하는 작업, 품질, LOT와 설비 데이터를 축적하는 일입니다. Open MES Korea로 먼저 수집하고, 실제 데이터가 쌓인 뒤 적합한 분석 도구와 AI를 선택할 수 있습니다.
- 01지금 데이터 수집
- 02이력과 품질 확보
- 03실제 데이터로 벤더·AI 검증
PostgreSQL, CSV와 API로 이식 가능한 데이터를 유지해 특정 분석 제품에 종속되지 않습니다.
다국어 확장
한국어를 기본으로 UI, 문서, 업무 용어와 국가별 규칙을 독립적으로 확장할 수 있게 만듭니다.
안정적인 데이터
감사 로그, 중복 방지, 정정 이력과 명시적인 LOT genealogy로 제조 데이터의 신뢰를 지킵니다.
작고 빠른 코어
공통 생산 흐름만 코어에 두고 업종별 기능과 연동은 확장으로 분리해 복잡성과 운영 부담을 낮춥니다.
INSTALLABLE OPEN SOURCE
생산 데이터는
공장 안에 둘 수 있습니다.
특정 SaaS 클라우드로 데이터를 보내야 하는 서비스가 아닙니다. 공장 서버나 사설 클라우드에 직접 설치하고 데이터베이스, 백업, 네트워크와 외부 연동을 운영자가 통제할 수 있습니다.
온프레미스·사설망 설치
외부 전송 없는 기본 구성
OT망 분리와 outbound 방식
PLC 쓰기 기본 비활성화
FACTORY / PRIVATE NETWORK
작업자·관리자
Open MES Korea
공장 데이터베이스·백업
OPTIONAL EXTERNAL SERVICES
AI · Email · ERP · Analytics
명시적 설정과 승인 시에만 연결오픈소스·온프레미스만으로 보안이 자동 보장되지는 않습니다. 방화벽, 권한, TLS, 비밀정보, 백업과 패치 운영이 필요합니다.
CORE CAPABILITIES
최소한으로 시작하고,
필요한 만큼 확장합니다.
공통 생산 흐름과 데이터 무결성은 코어가 책임집니다. 특정 공장에만 필요한 기능은 명시적인 확장 지점으로 연결합니다.
생산 실행
작업지시, 공정 시작·종료, 생산수량과 불량 기록
LOT 추적
자재 투입부터 제품 LOT까지 양방향 genealogy
데이터 분석
생산량, 불량률, 공정시간과 기간별 기본 분석
확장 경계
REST, webhook, MQTT와 표준 제조 이벤트
감사와 권한
모든 주요 쓰기의 actor, 변경 이력과 승인 기록
통제 가능한 AI
읽기, 제안, 승인과 실행을 분리한 안전한 구조
LIVE SCREENS
설계가 아니라,
지금 동작하는 화면입니다.
Phoenix LiveView와 순수 SVG로 구현된 실제 운영 화면입니다. 외부 차트 라이브러리 없이 생산 현황, 라인 상태, AI 조사를 시각화합니다.
ARCHITECTURE
수집부터 분석까지,
단계적으로 확장합니다.
작은 공장은 PostgreSQL 중심으로 시작하고, 데이터가 늘어나면 Broadway 수집 계층과 telemetry 저장소를 독립적으로 추가합니다.
DATA SOURCE
작업자Tablet · Barcode
설비PLC · Sensor
외부 시스템ERP · CSV · API
OPEN MES CORE
Web / APIAuth · Validation
MES DomainWork · Quality · LOT
PostgreSQLAudit · Outbox
EXTENSIONS
BroadwayHigh-throughput
TelemetryTimescale · ClickHouse
AI ContextRead · Suggest · Approve
MANUFACTURING AI MODULES
예지보전을 넘어,
공정 전체로 확장합니다.
AI 기능은 코어에 한꺼번에 넣지 않습니다. 데이터 준비도, ROI와 위험을 검증한 뒤 독립 모듈로 연결합니다.
비전 검사
외관, 치수, 조립과 내부 결함 후보 탐지
가상 계측·시운전
센서 기반 품질 예측과 디지털 트윈 검증
공정 최적화
공정 변수, 수율과 에너지 최적 조건 제안
자율 물류
AMR·AGV 경로와 비전 피킹 연동
예측·스케줄링
수요, 재고와 APS 작업 우선순위 최적화
예지보전
설비 이상, 고장 가능성과 점검 시점 제안
작업자 안전
보호구, 위험구역과 위험 행동 감지 후보
제조 LLM
매뉴얼, 작업표준 검색과 오류 대응 보조
고위험 기능 원칙
설비 제어, 품질 판정과 안전 경보는 AI가 단독 확정하지 않습니다. 현장 검증, fail-safe, 사람의 승인과 감사 로그를 요구합니다.
EXTENSION MARKETPLACE
코어는 작게,
현장 기능은 모듈로.
업종, 설비와 공장마다 다른 요구를 코어에 넣지 않고 설치 가능한 확장 모듈로 제공합니다. 현재는 로드맵 카탈로그이며 패키지는 아직 공개되지 않았습니다.
JSON 카탈로그 보기
전체
데이터 수집
생산 운영
AI
연동
설계 완료
DATA · EXT-1
Broadway Ingest
HTTP 이벤트 검증, 중복 제거, 배압과 TimescaleDB 적재
설계 완료
DATA · EXT-2
Media Collector
설비 소음, 이미지와 영상을 NAS에서 수집해 object storage로 보관
계획
AI · EXT-3
Predictive Maintenance
시계열과 소음 특징 기반 설비 이상 및 정비 시점 후보
계획
OPERATIONS · EXT-4
OEE & Live Monitor
설비 가동률, 정지 원인과 실시간 생산현황 대시보드
계획
INTEGRATION
ERP Connector
기준정보, 작업지시와 생산실적을 ERP 경계에 맞춰 동기화
계획
AI · QUALITY
Vision Inspection
외관, 조립과 치수 검사 결과를 품질 후보 데이터로 연결
계획
AI · KNOWLEDGE
Manufacturing LLM
승인된 매뉴얼과 작업표준을 검색하는 권한 기반 현장 도우미
필요한 모듈이 있나요?
코어 변경보다 독립 확장이 적합한지 먼저 함께 검토합니다.
모듈 제안하기↗EXTENSION SDK
MES 코어를 건드리지 않고
현장 기능을 연결합니다.
SDK는 확장이 코어 내부 테이블에 직접 의존하지 않도록 API, 이벤트와 명시적 계약을 제공합니다. 현재 아래 계약을 설계하는 단계이며 배포 가능한 SDK 패키지는 아직 없습니다.
REST & Context API
권한과 사이트 경계를 적용한 읽기·쓰기 인터페이스
Event & Outbox
작업지시, 실적, LOT와 품질 이벤트 구독
Connector SDK
HTTP, MQTT, OPC UA와 Modbus edge adapter
UI Extension Points
메뉴, 화면, 대시보드와 다국어 리소스 등록
Permission & Audit
권한 선언, 승인 정책과 모든 중요 액션 감사
Package Manifest
버전, 호환성, 권한과 설정을 명시하는 모듈 메타데이터
id: equipment_ingest
version: 0.1.0
compatibility:
core: ">= 0.1"
permissions:
- equipment:read
- telemetry:write
subscribes:
- operation.started
- operation.completed
provides:
- ingestion.http
- telemetry.query
audit:
required: true
STATUS
계약 설계 단계
ADOPTION GUIDES
설치보다 먼저,
공장의 준비도를 확인합니다.
기능 목록만 보고 도입하지 않도록 생산 흐름, 기준정보, LOT, 설비 연결과 운영 위험을 순서대로 검토하는 공개 문서입니다.
도입 적합성
우리 공장에 MES가 필요한지 빠르게 판단
현장 업무 조사
작업지시, 공정, 품질과 LOT 흐름 조사
데이터 준비
품목, BOM, 공정과 불량 코드 준비도 확인
설비 연결
바코드, PLC, 센서와 네트워크 점검
도입 의사결정
도입, PoC, 부분 도입 또는 보류 판정
리스크와 대응
데이터, 현장 입력, 연동과 보안 위험 확인
01적합성 판단
→
02현장·데이터 조사
→
03한 라인 PoC
→
04검증 후 확장
ROADMAP
현재는 기반을
단단하게 만드는 단계입니다.
구현과 현장 검증 결과에 따라 순서를 조정합니다. 기능 수보다 실제로 작동하는 생산 흐름을 우선합니다.
-
00
비전과 아키텍처완료
-
01
MES Core진행 중
-
02
LOT Traceability계획
-
03
Shop-floor UX계획
-
04
데이터 수집과 분석계획
-
05
AI와 확장 연동계획
LLM-ASSISTED VALIDATION
공장 기술도입을
LLM과 함께 검증하세요.
공장 규모, LOT 요구, 설비 연결, 데이터 준비도와 핵심 병목을 입력하면 LLM이 최소 PoC, 인프라, AI 모듈 우선순위와 위험을 구조적으로 검토하도록 만든 공개 프롬프트입니다.
- 코어·확장·외부 시스템 책임 분류
- 서버·저장장치·네트워크 초안
- AI 모듈 가치·데이터·위험 평가
- 30/60/90일 PoC 실행 계획
# Factory context
industry: [your industry]
production_mode: [job shop / batch]
primary_kpi: [defect / downtime]
data_sources:
- work_orders
- lot_history
- equipment_events
validate:
- core_fit
- infrastructure
- data_readiness
- ai_module_priority
- safety_and_risk
output:
- minimum_poc
- 30_60_90_planADOPTION & CONTACT
도입 검토와 기술 문의를
보내주세요.
공장 현황과 해결하려는 문제를 알려주시면 도입 적합성, 데이터 수집 시작점과 필요한 확장 모듈을 검토할 수 있습니다.
도입·PoC 범위 검토
ERP·설비·데이터 연동 문의
확장 모듈·SDK 제안
BUILD WITH US