MES · LOT · QC · P&L Manufacturing AI PoC

제조AI PoC 솔루션

제조AI 도입 전, MES·CSV·Excel 파일을 단독 PoC 앱에 적재해 LOT·QC·COA/HACCP 연결성, 데이터 품질, 손익 리스크를 함께 검증합니다.

PoC 범위 상담하기 적합한 상황 보기
대상
고객사 단독 PoC
보호 기준
local-only · NDA · 마스킹
확인 결과
액션 보드 · 보고서 · PDF

Before PoC Setup

민감한 제조데이터를 적재하기 전에 실행 기준부터 합의합니다.

  • NDA·PoC 범위 합의 파일럿 제품군, 생산라인, 분석 기간, 제공 방식을 먼저 확정합니다.
  • 단독 실행 원칙 기본은 로컬 전용 실행이며, 외부 공유는 인증 프록시·VPN·SSO 합의 후 진행합니다.
  • 원본·적재본 분리 MES export 원본은 변경하지 않고 앱 적재 데이터셋과 분석 결과를 분리합니다.
  • 근거 제공 연결률, 누락률, 위험 LOT, 손익 영향은 산출 기준과 함께 남깁니다.

Fit Check

이런 상태라면 작은 PoC 앱으로 먼저 검증하는 편이 안전합니다.

AI 모델 개발, MES 고도화, 정부지원사업 신청 전에 현재 데이터가 실제로 연결되고 운영 지표로 설명되는지 확인하면 범위와 예산을 더 작게 시작할 수 있습니다.

상황

데이터는 있는데 실행 우선순위가 불명확합니다

MES, ERP, Excel, PDF, 품질문서가 흩어져 있고 위험 LOT와 보완 액션을 아직 구분하지 못한 경우.

시작 자료

전체 DB가 아니어도 PoC 화면을 구성할 수 있습니다

파일럿 제품군, 생산라인, 최근 기간의 MES export·CSV·Excel 샘플부터 데이터셋으로 적재합니다.

첫 결과

가능/불가능보다 조치 순서를 남깁니다

누락률, 연결률, 미연결 원인, 문서 영향 매출, 후속 PoC 범위를 의사결정용으로 정리합니다.

Trust Signals

확인 가능한 절차와 산출물로 신뢰를 쌓습니다.

Arvion AI는 대규모 구축 약속보다, 도입기업이 현재 보유한 데이터로 어떤 LOT이 위험하고 어떤 문서·운영 조치가 필요한지 확인 가능한 형태로 남깁니다.

01

파일럿 범위와 KPI로 시작합니다

제품군, 생산라인, 검증 기간, 목표 KPI, 담당 영역을 먼저 정해 PoC 범위를 고정합니다.

확인 산출물: 파일럿 범위표
02

검증 실행 이력으로 점검합니다

누락, 중복, 형식 오류, 코드 불일치, LOT-QC 미연결 항목을 반복 검증 가능한 실행 단위로 남깁니다.

확인 산출물: validation run
03

데이터셋과 profile을 분리합니다

원본 데이터 변경을 피하고 적재 데이터셋, 컬럼 매핑 profile, 분석 결과를 분리해 추적성을 확보합니다.

확인 산출물: 데이터셋 적재 이력
04

보고서와 액션 보드로 정리합니다

AI 모델링 전에 위험 LOT, 문서 영향 매출, 마진 누수, 후속 API·배치 연계 대상을 우선순위로 정리합니다.

확인 산출물: 주간 보고서·PDF
운영 방식
고객사 단독 PoC · 대표 직접 수행
초기 범위
제품군 · 라인 · 기간 profile
보안 기준
local-only · NDA · 마스킹
판단 기준
KPI · 위험 LOT · 손익 영향

Founder Capability

제조 데이터를 PoC 앱에서 의사결정 가능한 형태로 정리합니다.

대표가 FDE(Forward Deployed Engineer), DevOps 경험을 바탕으로 MES export, CSV, Excel, DB dump를 직접 확인하고 LOT-QC 연결성, 품질지표, 손익 리스크, AI 적용성 PoC 범위를 한 흐름으로 정리합니다.

경력 기반
15년 이상 FDE(Forward Deployed Engineer), DevOps
핵심 역할
데이터 검증 · PoC 운영 설계
대상 데이터
MES · LOT · QC · P&L · COA/HACCP
보유 자격
정보처리기사 · NAVER Cloud
01

현장 데이터 해석

MES, LOT, QC, 품목·자재 데이터의 컬럼, 코드, 누락, 중복, 연결 키를 확인해 분석 가능한 구조로 정리합니다.

02

검증 실행 자동화

반복 가능한 validation run으로 누락률, 중복률, 코드 불일치율, LOT-QC 연결률을 산출합니다.

03

PoC 앱·API 구성

Python, JavaScript, SQL, 클라우드·온프레미스 운영, Data Pipeline 구축 경험을 활용해 데이터셋 적재와 리포트 API 흐름을 구성합니다.

04

사업 영향 정리

이상값 탐지, 불량예측 후보, 문서 영향 매출, 마진 누수, 후속 AI공장 구축 범위를 구분합니다.

AI공장 구축 전 단계

AI 모델보다 먼저 확인해야 할 것은 연결성, 품질, 손익 영향입니다.

Arvion AI는 전사 MES 재구축이나 실시간 설비제어보다, 현재 보유한 MES export, CSV, Excel, DB dump 데이터를 PoC 앱에 적재해 후속 AI공장 구축의 리스크를 줄이는 데 집중합니다. 파일럿 제품군과 생산라인을 기준으로 실제 활용 가능한 데이터, 추가 확보가 필요한 자료, 운영 지표로 설명할 수 있는 손익 영향을 구분합니다.

Core Services

제조AI PoC 실행·검증 서비스

기존 MES와 현장 품질자료를 기준으로 AI 적용 전에 확인해야 할 데이터 상태와 운영 리스크를 검증합니다.

01

제조AI 액션 보드

품목, 작업지시, 생산실적, LOT, 검사 기록을 한 화면에서 검토하고 오늘 확인할 품질·문서·손익 리스크를 우선순위로 보여줍니다.

  • 대표 액션과 위험 LOT 요약
  • 보완자료 요청과 조치 상태
  • 주간 보고서 Markdown/PDF export
02

LOT 추적성·품질 검증

원물 LOT, 포장자재 LOT, 생산 LOT, 작업지시, QC 결과의 연결 키를 검증하고 COA/HACCP 연결 가능성과 미연결 원인을 분류합니다.

  • 원물 LOT → 생산 LOT 연결률
  • 생산 LOT → QC 결과 연결률
  • COA·HACCP 보완 요청 목록화
03

데이터셋 적재·profile 검증

등록된 profile 기준으로 MES snapshot, CSV, Excel 데이터를 적재하고 필수 컬럼, 행 수, 중복, 누락, 코드 기준을 검증합니다.

  • 데이터셋 upload/delete 흐름
  • 필수값·중복·형식 오류 확인
  • 고객사 컬럼 mapping registry
04

P&L·운영 보조 화면 연결

LOT 품질 리스크를 재고, 견적, 매출, P&L 화면의 운영 지표와 연결해 후속 모델 구축에 필요한 입력변수와 사업 영향을 정의합니다.

  • 마진 누수와 방어 대상 금액
  • 재고·LOT·견적·매출 보조 화면
  • AI PoC와 6개월 로드맵

Scope Boundary

단독 PoC에서 바로 약속하지 않는 범위도 명확히 합니다.

Arvion AI는 데이터 상태를 확인하기 전에 전면 구축, 실시간 제어, AI 성능을 먼저 약속하지 않습니다. PoC 결과로 가능한 범위와 후속 검토 범위를 나눕니다.

PoC 포함
  • MES export, CSV, Excel, DB dump 기반 데이터셋 적재
  • LOT-QC-COA/HACCP 연결률, 누락률, 중복률 산출
  • 위험 LOT, 보완자료, remediation action 관리
  • P&L 손익 영향, 주간 보고서, 제출 보조자료 export
후속 검토
  • MES 전면 재구축 또는 운영시스템 교체
  • PLC, 센서, OPC-UA 기반 실시간 설비제어
  • 상시 운영 AI 모델 구축과 성능 보증
  • 인증 프록시, DB/API connector, OCR/RAG, ETL 배치 자동화

Validation Criteria

PoC 결과는 네 가지 기준으로 나눠 설명합니다.

단순히 "가능" 또는 "불가능"으로 끝내지 않고, 어떤 데이터가 충분하고 어떤 자료와 운영 조치가 보완되어야 하는지 판단 근거를 남깁니다.

01

연결성

원물 LOT, 생산 LOT, 작업지시, QC 결과가 같은 키로 이어지는지 확인합니다.

판단: 연결 가능 · 보완 필요 · 보류
02

품질

필수값 누락, 중복, 날짜·수량 형식 오류, 코드 불일치를 분류합니다.

판단: 즉시 검증 · 정제 후 검증 · 재수집 필요
03

운영 리스크

위험 LOT, 누락 문서, remediation action, 손익 영향 금액을 함께 구분합니다.

판단: 즉시 조치 · 보완 필요 · 후속 검토
04

AI 적용성

불량예측, 이상탐지, 품질 원인분석에 필요한 입력변수 후보를 정리합니다.

판단: PoC 가능 · 데이터 보완 후 가능 · 부적합

Execution Model

추진 단계 예시 프로세스

사업 범위와 데이터 준비도를 확인한 뒤 세부 순서를 정하고, 단계별로 검증 가능한 산출물과 지표를 우선합니다.

  1. 착수 PoC 범위 확정

    업무 인터뷰, 제품군·생산라인·검증 기간·목표 KPI 확정

  2. 확보 데이터 확보·profile 합의

    MES export, CSV, Excel, DB dump 확보 방식과 컬럼 매핑·마스킹·보관 기준 합의

  3. 적재 데이터셋 적재

    MES snapshot과 보완자료를 데이터셋으로 등록하고 행·열·필수 항목을 확인

  4. 검증 validation run 실행

    누락, 중복, 형식 오류, 코드 불일치, LOT 연결성을 반복 점검

  5. 연결 LOT 연결성 검증

    생산실적, 원물 LOT, 생산 LOT, QC, COA, HACCP 연결률 산출

  6. 조치 위험 LOT·보완 액션 정리

    누락 문서, 품질 이슈, 담당 영역, 조치 상태와 재검증 기준 정리

  7. 손익 P&L 영향 연결

    방어 대상 금액, 문서 영향 매출, 마진 누수를 운영 지표와 연결

  8. 리포트 보고서·제출자료 export

    제조AI 보고서, 누락문서 요청서, 주간 보고서 Markdown/PDF 산출

  9. 정리 AI 적용성·로드맵 정리

    성과지표, 제한 사항, 후속 AI공장 구축 범위와 6개월 실행계획 정리

Validation Dashboard

LOT 연결률, 데이터 품질, 손익 리스크를 한 화면에서 보여줍니다.

도입기업이 보유한 기존 MES 데이터만으로 가능한 분석 범위와, COA·HACCP·QC 상세자료 보완이 필요한 범위를 구분합니다. 점검 결과는 액션 보드, API 리포트, PDF 산출물로 남겨 후속 AI공장 구축 의사결정에 활용합니다.

LOT 연결률 필수값 누락률 중복 데이터율 위험 LOT 마진 누수 주간 보고서 PDF
Manufacturing AI PoC 고객사 단독 인스턴스 · 파일럿 라인
예시 수치
LOT 연결률 87%
QC 연결률 74%
필수값 누락률 9%
보완 액션 36건
원물 LOT
생산 LOT
QC 결과
COA/HACCP

본 홈페이지의 대시보드 화면과 수치는 설명용 예시입니다. 실제 PoC에서는 제공 데이터 기준으로 산출 근거와 제한 사항을 함께 제공합니다.

Deliverables

의사결정 회의에서 바로 확인할 수 있는 산출물

제공 산출물 예시는 파일럿 범위표, 데이터셋 품질표, LOT 연결성 분석서, 누락문서 요청서, 주간 보고서 Markdown/PDF입니다. 실제 범위는 보유 데이터와 PoC 목표에 맞춰 조정합니다.

파일럿 범위표

제품군, 생산라인, 검증 기간, 목표 KPI, 담당 영역, 보안 기준 정리

데이터셋 품질표

MES 테이블, 항목, 코드, 행·열, 필수값 누락·중복·오류 현황 정리

LOT 연결성 분석서

원물 LOT, 생산 LOT, QC, COA, HACCP 연결률과 미연결 원인 분석

위험 LOT·remediation 목록

품질·문서·출고 리스크, 담당 영역, 조치 상태, 재검증 필요 여부 정리

누락문서 요청서

COA, 검사성적서, HACCP/CCP, QC 상세자료의 추가 확보 범위와 영향 매출 정리

P&L 영향 요약

방어 대상 금액, 문서 영향 매출, 견적 대비 마진 누수, 위험 LOT 손익 연결

제조AI 주간 보고서

AI PoC 근거, 보완 액션, 후속 모델링 입력변수 후보, Markdown/PDF export

Sample Preview

샘플 산출물 미리보기

아래 수치와 화면은 설명용 예시입니다. 실제 PoC에서는 제공 데이터 기준으로 산출 기준, 제한 사항, 보완 요청 항목을 함께 제공합니다.

Sample Deliverable

LOT 연결성 분석서

예시 데이터 기준 · 실제 고객 데이터 아님

파일럿 제품군 A · 라인 1 LOT 추적성 및 보완자료 연결성 점검
설명용 샘플
원물 LOT → 생산 LOT 91%
생산 LOT → QC 결과 86%
미연결 LOT 18건
보완자료 요청 7건
원물 LOT 생산 LOT QC 결과 COA/HACCP
미연결 원인 건수 조치
LOT 표기 불일치 8 코드 매핑표 확인
QC 결과 누락 6 검사 파일 보완
COA 파일 미제공 4 원물 LOT 기준 요청

판단 예시: 핵심 LOT 연결성은 정제 후 검증 가능하며, COA/HACCP 보완자료 확보 후 이상값 탐지와 불량예측 PoC 범위를 확정합니다.

Sample Deliverable

데이터셋 품질표

예시 데이터 기준 · 실제 고객 데이터 아님

MES Export 샘플 검증 필수 컬럼, 중복, 코드, 날짜·수량 형식 점검
설명용 샘플
검증 행 수 12,480
필수값 누락률 4.6%
중복 데이터율 1.8%
코드 불일치율 2.3%
품목코드 정상
작업지시 보완 필요
생산수량 정상
QC 판정 보완 필요
점검 항목 수치 보완 요청
필수 컬럼 누락 4.6% 컬럼 설명서 확인
코드값 불일치 2.3% 품목·공정 코드표 요청
날짜·수량 형식 오류 0.9% 추출 포맷 통일

판단 예시: 핵심 테이블은 정제 후 분석 가능하나, 작업지시와 QC 상세 항목의 코드 기준을 먼저 확정해야 합니다.

FAQ

상담 전에 가장 많이 확인하는 질문

제조데이터 제공 전 의사결정자가 먼저 확인해야 하는 PoC 범위, 보안, 산출물 기준입니다.

MES 원본을 직접 수정하나요?

아닙니다. 원본은 보존하고, 앱에 적재한 데이터셋과 분석 결과를 분리해 관리합니다. 고객사 운영 시스템 변경은 후속 범위로 별도 합의합니다.

처음부터 전체 DB를 제공해야 하나요?

아닙니다. 파일럿 제품군과 생산라인 기준의 export, CSV, Excel 샘플로도 PoC 화면, 1차 KPI, 보완자료 목록을 구성할 수 있습니다.

AI 모델 성능을 바로 보장하나요?

바로 보장하지 않습니다. 먼저 LOT, QC, COA/HACCP 연결성, 품질 이상값, 입력변수 후보를 검증한 뒤 PoC 가능 범위를 판단합니다.

정부지원사업 자료로 활용할 수 있나요?

파일럿 범위표, LOT 연결성 분석서, 누락문서 요청서, 주간 보고서 Markdown/PDF는 제조AI·스마트공장 과제 범위 협의에 활용할 수 있습니다.

Security & Scope

제조데이터 보안 기준과 PoC 수행 범위를 사전에 합의합니다.

대표가 직접 범위를 확인하고 원본 데이터와 앱 적재본을 구분합니다. 개인정보 포함 여부, 로컬 전용 실행 방식, 보관 기간, 삭제 기준은 착수 전에 합의합니다.

개인정보·데이터 처리 기준 보기
  • 대표 직접 수행 상담, 데이터 범위 확인, PoC 기준 정리, 산출물 검토를 대표가 직접 수행합니다.
  • 원본·적재본 분리 MES export와 앱 적재 데이터셋을 구분해 변경 이력을 관리합니다.
  • 로컬 실행·마스킹 필요 시 민감정보를 제외하거나 마스킹한 샘플을 기준으로 1차 검증합니다.
  • 보관·삭제 기준 합의 제공 데이터의 보관 위치, 보관 기간, 결과 전달 후 삭제 기준을 사전에 정합니다.
  • 파일럿 범위 우선 제품군 1개, 생산라인 1개 기준으로 검증 가능한 범위부터 수행합니다.
  • 후속 확장 설계 인증 프록시, DB/API connector, ETL 배치, OCR/RAG, HACCP 이상탐지는 후속 단계로 제안합니다.

Contact

제조AI PoC 가능성을 데이터부터 확인하세요.

MES export, CSV, Excel, DB dump 형태의 보유 데이터를 기준으로 파일럿 PoC 범위와 필요한 보완자료, 손익 리스크 확인 범위를 함께 정리합니다.

사업 문의 contact@arvionintelligence.com

민감정보를 제외하거나 마스킹한 샘플로도 1차 PoC 범위 협의가 가능합니다. 회신 시 데이터 제공 방식과 다음 미팅 범위를 함께 안내합니다.

PoC 문의 메일 작성 산출물 다시 보기

  • 보유 데이터 MES export, CSV, Excel, DB dump
  • 파일럿 범위 제품군, 생산라인, 분석 기간
  • 보완자료 QC 상세자료, COA, HACCP/CCP 기록
  • 운영 지표 재고, LOT, 견적, 매출, P&L 연결 필요 여부
  • 보호 기준 NDA 필요 여부, 마스킹 범위, 원본 보존 방식