- 개발 및 공급 : 어바스
- 주요 특징 : 3D 형상과 요구조건을 기반으로 공정 라우팅과 소재 및 공급사 등 제조 공정 추천, 기계적 특성을 통계 레이어로 구조화하고 사용자 행동 데이터를 결합해 최적 소재 추천, 수행사 가중치를 기반으로 견적과 배분 시나리오 자동 산출 등
엠피니티(MPNITE)는 사용자가 업로드한 3D 형상 데이터를 기반으로, 제조 공정 추천, 스마트 레이어(smart layer) 기반 소재 추천, 수행사 가중치 기반 동적 견적 및 일감 배분을 하나의 파이프라인으로 연결해 제공하는 제조 의사결정 지원 소프트웨어이다. 적용 분야는 3D 프린팅 중심의 시제품 제작 및 소량 생산, 공정 선택이 중요한 제조 외주 업무 전반이며, 공정 후보로 FDM, SLA, SLS, MJF, 등을 추천 대상으로 둔다.
엠피니티의 특징
엠피니티의 핵심은 ‘가능 여부 판정’ 수준을 넘어, 형상과 요구조건을 바탕으로 공정 라우팅과 소재 및 공급사 선택까지 연동한다는 점이다.


형상 분석 기반 공정 추천
3D 형상을 복셀(voxel), EDT, 기하학 피처로 분석해 두께 분포, 형상 복잡도, 부품 용도 특성까지 자동 판정 후 공정을 추천한다.

스마트 레이어 기반 소재 추천
8가지 기계적 특성을 7개 통계 레이어로 구조화한 스마트 레이어에 사용자 행동 데이터를 결합해 최적의 소재를 추천한다.
수행사 가중치 기반 동적 견적 및 배분
MOQ, 일정, 장비 유휴율과 변동성, 수행사 장비 및 소재 특성, 품질 이력, 마진 경쟁력 등을 가중치로 반영해 견적과 배분 시나리오를 자동 산출한다.
엠피니티의 구성
기술 신고서 기준 제품 구성은 네 개의 축으로 정리된다.
- 사용자 인터페이스 : 3D 도면 업로드, 실시간 뷰어, 견적서 및 분석 리포트 제공
- 분석 엔진(core) : 3D 파일 정규화, 복셀화 및 EDT 연산, 공정 적합성 판정 모듈
- 매칭 엔진 : 공정 및 소재 룰 데이터베이스, VPS(위험 조정) 및 정합성 스코어링 모듈
- 관리자 및 데이터베이스 : 공급사 프로파일, 소재 및 장비 라이브러리, 주문 및 로그 관리
엠피니티의 주요 기능
제품 소개(동작 흐름)
서비스 흐름은 ‘업로드 → 분석 → 후보 도출 → 공급사 랭킹 → 동적 견적 → 발주 및 학습’으로 설계된다.
특히 공급사 랭킹 단계에서 VPS와 설비 적합도를 평가하고, 견적 단계에서 실시간 유휴율을 반영해 최종 견적을 산출하는 점이 강조된다.

타 설루션과의 차이점
현재 타사의 설루션은 이전 데이터를 학습한 딥러닝 기반 실시간 설계 분석을 통하여 자사가 보유한 장비의 역량에 맞는 공정과 소재를 지원 하는 방식으로 ‘자사 장비 중심’의 제작 서비스를 지원하는 온라인 제조 서비스에 초점을 맞추고 있다.
반면 엠피니티는 ‘제조 의사결정 지원 엔진의 통합’ 자체가 차별 포인트로 정리된다.
- 형상 분석 기반 AI를 통하여 이 형상에 어떤 공정이 적합한지를 추천한다.
- 스마트 레이어 기반 정적 데이터시트와 사용자 행동 학습에 기반한 알고리즘으로 소재를 추천한다.
- 수행사 가중치, 장비 유휴율 등을 반영한 동적 견적 및 일감 배분을 하나의 파이프라인으로 연결해 자동화한다.
이상의 세 가지가 현재까지의 온라인 제조 설루션과의 핵심 차이점이다.
향후 계획 및 지원 전략
- 학습 고도화 : 주문 결과와 사용자 선택 데이터를 다시 AI 학습에 반영하는 루프를 강화해 추천 정확도와 납기 신뢰도를 높이는 방향
- 공정 및 소재 라이브러리 확장 : 공정 및 소재 후보군 자동 도출 단계의 폭을 넓혀 적용 산업군을 확대
- 수행사 네트워크 확대 : 수행사 가중치 모델에 품질 이력과 납기, 부하율 등 운영 데이터를 더 촘촘히 반영
주요 고객
- 제품 개발 및 R&D 조직, 시제품을 반복 제작하는 기업 및 연구소
- 3D 데이터는 있으나 공정 및 소재 선택 경험이 부족한 비전문 사용자(스타트업, 개인 개발자 포함)
- 외주 제작을 운영하는 구매 및 생산관리 담당자(견적 비교, 납기 리스크 관리 수요)
- 제조 수행사(유휴 장비 활용, 물량 배분을 통한 가동률 개선 수요)
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