데이터 신뢰
기준정보·식별체계·품질규칙·갱신주기와 출처를 확인합니다.
Manufacturing AI
업무 맥락과 실행 통제를 포함한
제조 AI 운영 기반을 설계합니다.
AI 모델만 도입하는 것이 아니라 데이터, 업무 의미, 워크플로, 사람 승인, 시스템 반영과 성과 평가를 함께 설계합니다.
Why Context Matters
AI 모델만으로는 제조 의사결정의 근거와 책임을 설명하기 어렵습니다.
데이터 품질·식별체계·업무 규칙·승인권한·성과지표가 연결돼야 AI 결과를 운영에 사용할 수 있습니다.
업무 맥락
제품·공정·설비·품질·납기 관계와 지표 정의를 정리합니다.
AI 판단
질문·예측·시뮬레이션별 Baseline과 평가 기준을 정의합니다.
업무 실행
Human Approval, Write-back, 실패처리와 변경 이력을 설계합니다.
운영 통제
권한·보안·평가·감사·모니터링과 개선 주기를 정의합니다.
Reference Architecture
제조 AI 운영 아키텍처
Deliverables
진단 범위와 산출물
AI 준비도 진단
Data·Context·AI·Workflow·KPI·Governance 수준과 Gap을 평가합니다.
Data & Integration Map
ERP·MES·QMS·IoT·Excel·문서와 식별키·갱신주기를 정리합니다.
Operational Context Model
업무 객체·관계·규칙·지표와 승인권한을 정의합니다.
Evaluation Plan
Baseline, Ground truth, 정확성·근거성·업무 KPI를 정의합니다.
Approval & Action Matrix
AI 권고, 사람 승인, 시스템 반영과 실패처리를 구분합니다.
Monitoring Plan
성능·오류·비용·데이터 변화·사용성과 개선 주기를 정의합니다.
Manufacturing Use Cases
대표 적용 영역
납기 위험 조기경보
잔여공정·제약조건·캘린더와 조치결과를 기반으로 위험을 평가합니다.
Use Case품질 원인·CAPA
AI 원인 가설과 현업 검증, CAPA와 효과검증을 추적합니다.
Use CaseCapa·병목 시뮬레이션
설비·인력·캘린더·Setup·우선순위 제약을 포함한 Baseline/Scenario를 비교합니다.
설비 이상·보전
알람·상태·정비이력과 점검 기준을 연결하고 사람 검토 후 조치를 생성합니다.
운영 이슈 브리핑
지표·근거·미확정 사항을 분리한 보고 초안을 제공합니다.