1. 위험도보다 먼저 예상완료일의 계산 근거를 정의합니다
주문 납기와 현재 공정실적만으로 예상완료일을 정확히 계산하기는 어렵습니다. 잔여공정, 표준시간, 작업캘린더, Setup·대기·이동시간, 설비·인력 Capa, 외주·자재·검사 제약을 함께 확인해야 합니다.
2. 단계적으로 모델을 고도화합니다
- Rule-based Slack: 요청납기와 제약조건 기반 예상완료일의 차이를 계산합니다.
- Finite Constraints: 설비·인력·작업캘린더·Setup·외주와 우선순위를 반영합니다.
- Prediction: 충분한 이력과 Ground truth가 있을 때 지연 확률과 신뢰구간을 평가합니다.
- Scenario: 생산순서·외주일정·잔업 등 대안의 영향을 비교합니다.
3. AI 권고와 업무 실행 사이에 사람의 승인이 필요합니다
위험 주문, 근거, 대안을 제시하되 생산계획 변경·외주 일정 조정·고객 납기 변경은 권한을 가진 담당자가 승인해야 합니다. 승인·실행·결과를 기록해야 권고의 효과를 평가할 수 있습니다.
4. 성과와 모델 품질을 함께 측정합니다
- 납기준수율과 지연 건수
- 평균 사전경보시간
- 위험경보 Precision·Recall과 False alert
- 권고 확인·승인·조치 Lead Time
- 조치 전후 예상완료일 변화
5. 구축 결과물
데이터 계약, 예상완료일 계산식, 위험 규칙·모델, 근거 패널, 승인 매트릭스, 평가 데이터셋, 운영 모니터링 기준을 제공합니다.