추진 배경
기존 생산·품질 데이터와 현장 지식을 일상적인 분석과 점검 우선순위에 활용하는 과제입니다.
수행한 내용
- 축적된 생산·품질 데이터를 AI 조회·비교 분석으로 연결했습니다.
- 불량·등급 저하의 위치와 경향을 정리해 점검 후보를 좁힙니다.
- 품목 구성 등 비교 조건을 고려하고 현장에서 확인할 질문을 만듭니다.
생산 데이터를 현장에서 확인할 질문으로.
아라미드 제조에서는 기존 DX로 축적한 생산·품질 데이터와 현장 지식을 AI 조회·분석에 연결하고 있습니다.
도식을 좌우로 스크롤해 확인할 수 있습니다.
어디에서 발생하는가
불량·등급 저하가 반복해서 발생하는 위치와 기간, 경향을 정리합니다.
무엇과 비교하는가
단순 건수뿐 아니라 제품 구성이 다른 조건도 고려해 비교합니다.
무엇을 확인하는가
데이터에서 찾은 후보를 현장 조건과 대조해 원인과 개선 가능성을 검증합니다.
현재는 분석·검증 단계입니다. 점검 후보를 찾는 것과 원인·수율 개선을 입증하는 것은 구분합니다.
분석 결과를 곧바로 결론으로 삼지 않습니다.
비교 조건·분석 근거·다음 확인 항목을 같은 흐름으로 다뤄 데이터를 현장의 행동으로 연결합니다.
비교 조건을 맞추고 점검 우선순위를 검토합니다.
| 확인 대상 | 데이터로 볼 항목 | 다음 확인 |
|---|---|---|
| 반복 위치 | 같은 위치의 발생 경향 | 현장 조건 대조 |
| 등급 저하 | 품목 구성 고려 비교 | 기록·조건 확인 |
| 점검 후보 | 우선순위의 근거 | 담당자 검증 |
설명용으로 재구성한 화면·업무 예시입니다. 실제 화면이나 실측값을 의미하지 않습니다.
비교 조건 확인
제품 구성이 달라지면 단순 비교가 어렵습니다. 어떤 조건에서 비교했는지 확인합니다.
근거를 확인할 수 있게
경향과 점검 후보가 어떤 기록에서 나왔는지 추적하고 현장의 이해와 대조합니다.
현장 검증 후 다음 판단
확인 결과로 다음 조사·개선을 판단합니다. 원자료에서도 원인과 개선 효과는 현장 검증이 필요하다고 명시했습니다.
진행 상태와 확인된 변화
분석·검증 단계입니다. 원인과 개선 효과는 현장 조건과 대조해 확인해야 하며, 수율 개선 등의 성과는 아직 확정되지 않았습니다.
우리 회사에 적용하려면
이 사례를 다른 회사의 업무에 적용할 때 먼저 확인할 항목입니다. 아래 내용은 도입 검토를 위한 제안입니다.
- 01
품목·기간·제조 조건을 맞춰 비교 가능한 데이터를 확인합니다.
- 02
점검 후보의 근거를 원천 기록까지 추적할 수 있게 합니다.
- 03
현장에서 원인 가설을 검증하고 조치 이후의 변화를 별도로 측정합니다.
그룹 내에서 진행하는 사례입니다. 모든 시스템을 퍼플아이오가 단독 개발했거나 동일한 DataHub·AI OS·Hybrid LLM 구성으로 운영한다는 의미는 아닙니다.