Manufacturing Back-office AI Agent

제조 백오피스의 반복 업무를
AI Agent로 전환합니다

NCR 검색, 불량 분석, 대책서 검토, 품질 리포트 작성까지. 사내 데이터와 업무 시스템에 연결된 실무형 AI Agent를 구축합니다.

  • DB · Excel · QMS · 문서 연동
  • 클라우드 및 온프레미스 구축 지원
AIQuality AI Agent
읽기 전용 데모가상 데이터

연결됨: NCR 1,248건 · 대책서 386건 · 검사 데이터 24,820건
분석 기간: 2026.07.01 – 2026.07.31

이번 달 불량을 유형별로 정리해줘. 지난달보다 증가한 항목과 주요 원인도 알려줘.
Agent 작업 중…
  • 1요청 의도 분석
  • 2NCR 데이터 128건 조회
  • 3불량 유형 표준화
  • 4전월 데이터와 비교
  • 5공정·제품·설비별 교차 분석
  • 6관련 조치 이력 검색
PROBLEM

제조 데이터는 쌓이는데,
업무는 여전히 사람이 반복하고 있습니다

📊
불량 분석

NCR은 계속 쌓이지만 유형별, 공정별, 제품별 분석은 매번 엑셀로 다시 집계합니다.

🔁
과거 사례 검색

비슷한 불량이 반복되어도 과거 원인과 조치 이력을 찾는 데 많은 시간이 필요합니다.

🗓️
품질 보고서 작성

같은 데이터를 매주·매월 다시 취합하고 차트와 보고서로 정리합니다.

📝
대책서 검토

근본 원인과 재발방지 대책이 충분한지 품질 담당자가 문서마다 검토합니다.

📈
이상 패턴 감지

관리도와 검사 데이터의 이상 신호를 사람이 직접 확인합니다.

🔌
데이터 연결

일반 AI를 사용해도 사내 QMS, DB, 엑셀, 문서에 접근할 수 없습니다.

반복 업무는 Agent가 수행하고, 담당자는 검토와 판단에 집중해야 합니다.

WHAT THE AGENT DOES

질문에 답하는 것을 넘어,
실제 제조 백오피스 업무를 수행합니다

🔍
품질 분석 Agent

NCR과 검사 데이터를 조회하여 불량 유형, 원인, 반복 패턴을 분석합니다.

  • 자연어 NCR 검색
  • 불량 유형 자동 분류
  • 기간별 비교
  • 공정·제품·설비별 교차 분석
  • 반복 불량 탐지
  • 주요 원인 후보 제시
질문 예시

최근 3개월 동안 외관 스크래치가 가장 많이 발생한 공정과 제품을 찾아줘.

📄
보고서 Agent

품질 데이터를 집계하여 주간·월간 보고서와 회의자료 초안을 작성합니다.

  • KPI 자동 집계
  • 차트 생성
  • 주요 변동 요약
  • 경영진용 요약 작성
  • PDF·PPT 보고서 생성
  • 이메일 발송 전 검토 요청
질문 예시

이번 주 품질회의 자료를 지난주와 비교해서 작성해줘.

🧐
문서 검토 Agent

대책서, 작업표준서, 검사기준서 등의 내용을 읽고 누락되거나 부족한 부분을 검토합니다.

  • 근본 원인 작성 여부 검토
  • 임시조치와 재발방지 대책 구분
  • 대책의 구체성 평가
  • 과거 유사 사례 비교
  • 관련 표준서 검색
  • 검토 의견 초안 작성
질문 예시

이 대책서가 근본 원인과 재발방지 조치를 충분히 포함하고 있는지 검토해줘.

조치 관리 Agent

분석 결과를 바탕으로 실행조치 초안을 만들고 담당자 검토와 승인을 요청합니다.

  • 개선조치 초안
  • 담당 부서 및 담당자 추천
  • 검토 요청
  • 승인·반려 이력
  • 마감일 추적
  • 미완료 조치 알림
질문 예시

반복 발생한 체결 불량에 대한 개선조치 초안을 작성해줘.

🧹
데이터 정제 Agent

기존 DB, 엑셀, 문서를 AI가 이해하고 검색할 수 있는 형태로 변환합니다.

  • 스키마 탐색
  • 코드값 해석
  • 용어사전 생성
  • 데이터 표준화
  • 중복 및 누락 탐지
  • 검색 인덱스 생성
  • 정제 결과 검증
질문 예시

우리 NCR DB에서 코드값으로만 된 필드를 사람이 읽을 수 있게 정리해줘.

INTERACTIVE DEMO

업무를 골라 Agent를 직접 움직여보세요

질문을 선택하면 Agent가 데이터를 조회하고 분석해 근거와 함께 결과를 보여줍니다. 모두 가상 데모 데이터입니다.

AIQuality AI Agent
읽기 전용 데모가상 데이터

연결됨: NCR 1,248건 · 대책서 386건 · 검사 데이터 24,820건
분석 기간: 2026.07.01 – 2026.07.31

이번 달 불량을 유형별로 정리해줘. 지난달보다 증가한 항목과 주요 원인도 알려줘.
Agent 작업 중…
  • 1요청 의도 분석
  • 2NCR 데이터 128건 조회
  • 3불량 유형 표준화
  • 4전월 데이터와 비교
  • 5공정·제품·설비별 교차 분석
  • 6관련 조치 이력 검색
CHATBOT vs AGENT

우리는 채팅창이 아니라,
채팅창 뒤에서 일하는 업무 시스템을 만듭니다

일반 AI 챗봇
CQDS 업무용 AI Agent
사용자가 내용을 직접 입력
DB, QMS, 엑셀, 문서를 직접 조회
일반적인 지식으로 답변
사내 데이터와 업무 기준으로 답변
답변 후 작업 종료
보고서 생성, 조치 등록, 검토 요청 실행
답변 근거 확인이 어려움
원본 데이터와 분석 조건 표시
조직의 권한 체계 미반영
사용자·부서·역할별 접근 권한 적용
일회성 대화
실제 업무 프로세스와 이력에 연결

Chat은 인터페이스입니다. 핵심은 데이터 연결, 업무 규칙, 권한, 검토, 실행 구조입니다.

HOW IT WORKS

제조 데이터에서 업무 실행까지 연결합니다

처리 흐름

  1. 1사용자 질문
  2. 2업무 의도 분석
  3. 3사용자 권한 및 조회 범위 확인
  4. 4DB · QMS · Excel · 문서 검색
  5. 5데이터 정제 및 분석
  6. 6답변과 근거 생성
  7. 7보고서 작성 · 조치 등록 · 담당자 검토 요청

시스템 구성도

사용자 인터페이스

ChatDashboardEvent TriggerReport

Agent Orchestrator

요청 분석도구 선택작업 순서 관리검증

업무 Agent

검색 Agent분석 Agent문서 검토 Agent보고서 Agent조치 관리 Agent

기업 데이터

QMSERPMESDatabaseExcelPDFPPT

통제 계층

권한 관리로그근거 추적승인보안 정책

기존 시스템을 모두 교체하지 않습니다. 현재 사용 중인 데이터와 업무 시스템 위에 Agent 계층을 연결합니다.

CASE STUDIES

구축 사례

범용 시스템이 아니라, 제조 품질 데이터에 연결된 Agent 사례를 우선 배치합니다.

대표 사례

NCR 자연어 검색 및 실행조치 제안

기존 문제

품질 담당자가 수백 건의 NCR을 직접 검색하고 과거 사례와 조치 이력을 비교해야 했습니다.

Agent가 수행

  • 자연어 조건을 검색 쿼리로 변환
  • NCR DB 조회 및 불량 유형·원인 분류
  • 유사 사례 검색 후 실행조치 초안 생성
  • 승인·반려 및 피드백 저장, 답변 근거 NCR 표시
  • Text-to-Query
  • 임베딩 검색
  • 승인 이력
사례 자세히 보기 →
품질 리포트

품질 리포트 자동화

기존 문제

같은 데이터를 매주·매월 다시 취합해 차트와 보고서로 정리했습니다.

Agent가 수행

  • KPI 자동 집계 및 전주·전월 대비 비교
  • 차트·요약 생성, 경영진용 1페이지 리포트
  • PDF 생성 및 발송 전 검토 요청
  • KPI 집계
  • 리포트 자동화
  • PDF
사례 자세히 보기 →
문서 AI

대책서 AI 검토

기존 문제

대책서의 근본 원인·재발방지 대책이 충분한지 사람이 문서마다 검토했습니다.

Agent가 수행

  • 문서 파싱 후 항목별 충분/보완/누락 판정
  • 과거 유사 대책서와 비교
  • 보완 문구 초안 작성
  • 문서 파싱
  • 8D 검토
  • 근거 표시
사례 자세히 보기 →
이상 감지

관리도 이상 감지

기존 문제

관리도와 검사 데이터의 이상 신호를 사람이 직접 확인했습니다.

Agent가 수행

  • Nelson Rules 기반 이상 패턴 판정
  • 관련 생산 이력·설비 이벤트 매칭
  • 확인 요청 항목 자동 정리
  • SPC
  • Nelson Rules
  • 이상 감지
사례 자세히 보기 →
데이터 정제

제조 데이터 정제 파이프라인

기존 문제

코드값·약어·흩어진 이력 때문에 AI가 사내 데이터를 읽지 못했습니다.

Agent가 수행

  • 스키마 탐색·코드값 해석·용어사전 생성
  • 데이터 표준화 및 검색 인덱스 구축
  • 멀티 에이전트로 정제 결과 검증
  • 멀티 에이전트
  • 용어사전
  • 검색 인덱스
사례 자세히 보기 →
문서 검색

사내 문서 AI 검색

기존 문제

작업표준서·과거 대책서·매뉴얼에서 필요한 내용을 찾기 어려웠습니다.

Agent가 수행

  • 문서 파싱 및 근거 표시형 검색
  • 질문 한 번으로 관련 표준서 검색
  • 출처 문서·페이지 함께 제시
  • 문서 파싱
  • 근거 표시
  • AI 검색
사례 자세히 보기 →

AI Agent가 실제 업무를 수행하기 위해 필요한 관리자페이지, 데이터베이스, 승인 시스템과 대시보드도 함께 구축합니다.

  • 맞춤형 업무 시스템
  • ERP·CRM
  • 관리자페이지
  • 대시보드
  • API 연동
  • 모바일 앱
  • 서버 배포 및 운영
웹 시스템 구축 사례 보기
SECURITY & DEPLOYMENT

제조 데이터의 보안 조건에 맞춰 설계합니다

🔐

데이터 전송 범위 설계

  • 외부 AI API로 전송 가능한 데이터 구분
  • 민감 필드 마스킹
  • 데이터 익명화
  • 최소 정보만 전송
👤

권한 관리

  • 역할별 데이터 접근
  • 부서별 조회 범위
  • 사용자별 실행 권한
  • 관리자 승인
🧾

실행 기록

  • 사용자 질문 · 조회 조건
  • 사용 데이터 · Agent 판단
  • 후속 실행
  • 승인 및 반려 이력
🏢

배포 방식

  • 클라우드 구축
  • 고객사 전용 서버 / 사내망
  • 온프레미스 구축
  • 외부 API와 내부 데이터 처리 영역 분리

AI가 임의로 실행하지 않도록 조회, 초안 작성, 검토, 승인, 실행 단계를 구분합니다.

PROCESS

도입 프로세스

큰 구축 계약 전에, 2주 진단으로 현재 데이터로 가능한 업무와 PoC 범위를 먼저 확인합니다.

01

현황 진단

  • ·현재 업무 흐름 인터뷰
  • ·반복 업무 파악
  • ·DB·엑셀·문서 확인
  • ·보안·배포 조건 확인
02

데이터 준비도 평가

  • ·스키마 확인
  • ·데이터 정합성 확인
  • ·코드·용어 분석
  • ·AI 연결 가능 범위 평가
03

PoC 범위 정의

  • ·효과가 큰 업무 한 가지 선정
  • ·입력 데이터·Agent 출력 정의
  • ·담당자 검토 단계 정의
  • ·성공 기준·KPI 정의
04

데이터 정제 및 Agent 구축

  • ·데이터 정제 파이프라인
  • ·Agent 도구 구성
  • ·업무 규칙 적용
  • ·권한·로그 구현
05

현장 검증

  • ·실제 담당자 테스트
  • ·오답·예외 수집
  • ·프롬프트·규칙 개선
  • ·정확도·업무 시간 측정
06

확장 및 운영

  • ·적용 업무 확대
  • ·추가 데이터 연결
  • ·부서 확대
  • ·운영 모니터링
ABOUT

CQDS 소개

CQDS는 제조기업의 품질·운영 데이터를 실제 업무용 AI Agent로 연결하는 전문 개발사입니다.

단순한 챗봇이나 문서 검색 기능에 그치지 않고, 데이터베이스 조회, 분석, 보고서 작성, 조치 제안, 담당자 검토와 승인까지 이어지는 업무 시스템을 설계하고 구축합니다.

기존 QMS, ERP, 엑셀, 문서를 모두 교체하지 않고 현재 시스템 위에 필요한 데이터 계층과 Agent 기능을 단계적으로 연결합니다.

대표 개발자 포트폴리오 보기 ↗

핵심 역량

  • 제조 품질 데이터 분석
  • NCR 및 QMS 업무 이해
  • AI Agent 설계
  • 데이터 정제 및 검색 구조
  • 웹 기반 업무 시스템 개발
  • 데이터베이스 및 API 연동
  • 권한·승인·로그 구조
  • 클라우드 및 온프레미스 배포
FAQ

자주 묻는 질문

우리 데이터가 많이 지저분한데 가능한가요?+

오히려 그런 상태가 일반적입니다. 데이터 정제가 저희 서비스의 시작점이며, 진단 단계에서 정제에 필요한 범위를 먼저 확인해드립니다.

보안 때문에 외부 AI에 데이터를 보낼 수 없는데요?+

데이터 전송 범위를 설계할 때 사내망 처리 범위와 외부 API 사용 범위를 분리합니다. 민감 데이터가 외부로 나가지 않는 온프레미스 구성도 가능합니다.

챗봇이랑 뭐가 다른가요?+

챗봇은 인터페이스일 뿐입니다. 저희가 만드는 것은 데이터 조회·분석·보고서·조치·승인까지 업무 프로세스에 연결된 Agent 시스템이며, 챗봇은 그 위의 여러 인터페이스 중 하나입니다.

AI가 잘못된 조치를 자동으로 실행하면 어떡하나요?+

Agent는 조회·초안 작성까지만 수행하고, 검토·승인·실행 단계를 분리합니다. 담당자가 확인하고 승인해야 실제 조치로 이어집니다.

얼마나 걸리고 비용은 어느 정도인가요?+

2주 진단 패키지로 시작해 범위와 견적을 확정합니다. PoC는 통상 4~8주 규모로 제안드립니다.

제조 데이터로 무엇이 가능한지,
2주 진단으로 먼저 확인하세요

큰 구축 계약 전에 현재 데이터로 가능한 업무와 PoC 범위를 먼저 확인합니다. 지금 보유한 데이터와 업무 방식을 기준으로 안내해드립니다.

mjkl7896@cqds.dev

24시간 내 답변 드립니다