NCR 보고서 분석, 품질 리포트 작성, 대책서 검토 — 반복되는 품질관리 업무를 AI Agent가 대신합니다. 제조 현장 데이터를 이해하는 개발사가 직접 설계하고 구축합니다.
반복되는 품질 업무를 AI가 대신하면, 담당자는 판단에만 집중할 수 있습니다.
AI가 부족해서가 아닙니다. 데이터가 AI가 읽을 수 없는 상태이기 때문입니다. 코드값으로만 적힌 필드, 담당자만 아는 약어, 서로 다른 시스템에 흩어진 이력 — 이 상태에서 챗봇부터 붙이면 그럴듯한 데모는 나와도 현장에서는 쓰이지 않습니다.
실제 현장 데이터에는 의미가 뒤집힌 날짜 필드, 문서마다 다른 용어 같은 문제가 흔합니다. 먼저 데이터의 상태를 정확히 파악합니다.
코드 분류, 용어사전, 스키마 문서화, 검색용 임베딩 계층까지. 멀티 에이전트 파이프라인이 데이터를 AI-Ready 상태로 만듭니다.
정제된 데이터 위에서 동작하는 Agent는 데모용 챗봇이 아니라 실제 품질 프로세스 안에서 일하는 시스템이 됩니다.
데이터 정제 에이전트 파이프라인
현황 진단부터 확장·운영까지, 데이터 정제를 먼저 하고 그 위에 Agent를 올리는 순서로 진행합니다.
도입 가능성을 2주 안에 확인하세요. 큰 프로젝트 계약 전에, 우리 데이터로 무엇이 가능한지부터 검증합니다.
아래 항목은 대표 개발자가 이전 경력 또는 협업 과정에서 직접 수행한 경험입니다. 실제 참여 범위 기준으로 정직하게 표기합니다.
반도체 부품 수리 운영 데이터베이스를 대상으로 40건 이상의 분석 쿼리를 설계·운영했습니다. TAT 분석, 공정 효율, 부품 사용 패턴 리포트를 구축한 경험이 있습니다.
수백 건 규모의 NCR 데이터를 기반으로 유형 분석 체계와 귀책 예측 모델을 구축했습니다. 품질 데이터 특유의 정합성 문제를 직접 해결한 경험이 있습니다.
제조 QMS 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 정제하는 멀티 에이전트 파이프라인 아키텍처를 설계했습니다. 스키마 탐색부터 검증까지 단계별 에이전트로 구성합니다.
오히려 그런 상태가 일반적입니다. 데이터 정제가 저희 서비스의 시작점이며, 진단 단계에서 정제에 필요한 범위를 먼저 확인해드립니다.
데이터 처리 구조를 설계할 때 사내망 처리 범위와 외부 API 사용 범위를 분리해 설계합니다. 민감 데이터가 외부로 나가지 않는 구성도 가능합니다.
정형화된 단순 업무에는 좋은 선택입니다. 다만 제조 품질 데이터처럼 정제가 필요한 데이터 위에서는 로우코드 도구만으로 정확도를 확보하기 어렵습니다. 저희는 데이터 계층부터 설계해 그 한계를 해결합니다.
챗봇은 인터페이스일 뿐입니다. 저희가 만드는 것은 데이터 정제 계층과 업무 프로세스에 연결된 Agent 시스템이며, 챗봇은 그 위의 여러 인터페이스 중 하나입니다.
2주 진단 패키지로 시작해 범위와 견적을 확정합니다. PoC는 통상 4~8주 규모로 제안드립니다.