제조 AI 데이터 분석 서비스
제조 현장 데이터를 연결해
불량·병목·리드타임의 원인을 찾습니다
QMS·MES·ERP·Excel에 쌓인 데이터를 AI로 조회하고 분석합니다.
대규모 시스템 구축 전에 2주 파일럿 분석으로 효과를 먼저 확인하세요.
- 제조사 QMS 연동 AI Agent 구축
- 7년치 수리 데이터 60,000건 분석
- NCR·SPC·품질관리 실무 경험
- DB 연결부터 화면·AI·배포까지 직접 수행
현재 사용하는 데이터의 종류와 해결하고 싶은 문제만 알려주시면 파일럿 적용 범위를 정리해드립니다.
이런 문제, 있으신가요?
ERP와 엑셀에 데이터는 쌓이지만, 필요한 답을 얻으려면 매번 담당자가 직접 집계해야 합니다.
같은 불량이 반복되지만, 과거 사례와 원인 데이터를 함께 확인하기 어렵습니다.
납기가 지연되어도 어느 공정과 구간에서 시간이 늘어났는지 바로 알 수 없습니다.
주간·월간 보고서를 만들기 위해 데이터를 다시 취합하고 표와 차트를 반복 작성합니다.
새로운 데이터를 만들 필요는 없습니다. 이미 보유한 DB와 엑셀에서 시작합니다.
먼저, 기존 데이터에서 답을 찾아봅니다
제조 데이터 파일럿 분석
기존 QMS·MES·ERP 또는 Excel 데이터를 받아 다음을 분석합니다.
이런 것을 분석합니다
- 반복적으로 발생하는 불량 유형
- 품번·공정·설비별 이상 패턴
- 생산 및 수리 프로세스의 병목 구간
- 리드타임 증가 원인
- 미완료·지연 조치 현황
- 자동화할 수 있는 정기 보고서
- 자연어로 조회할 가치가 높은 질문
받으시는 산출물
- 데이터 구조 및 품질 진단
- 주요 문제 분석 리포트
- 핵심 지표 및 차트
- 개선 우선순위
- AI 적용 후보 업무
- PoC 또는 시스템 구축 범위 제안
파일럿 이후, 이렇게 확장합니다
제조 데이터 자연어 조회 AI
“지난달 A라인에서 가장 많이 발생한 불량은?”이라고 질문하면 실제 DB를 조회해 근거와 함께 답변합니다.
품질 이상 감지 시스템
관리도와 품질 데이터를 지속적으로 분석해 이상 패턴과 원인 후보를 제공합니다.
생산·수리 병목 분석
공정별 체류시간과 이동시간을 분석해 리드타임이 증가하는 구간을 찾습니다.
품질문서 및 보고서 자동화
반복적인 데이터 집계와 문서 작성을 자동화하고 담당자는 검토와 승인에 집중합니다.
실제로 이렇게 답합니다
Q이번 달 불량 유형별로 정리해줘.
- 불량 유형별 건수와 비율
- 전월 대비 증감
- 주요 품번 및 공정
- 확인이 필요한 이상 항목
- 조회 근거
Q반복적으로 불량이 발생한 품번을 찾아줘.
- 반복 불량 품번
- 발생 횟수
- 최근 발생일
- 주요 불량 유형
- 과거 조치 내용
Q전월보다 리드타임이 증가한 공정을 알려줘.
- 리드타임 증가 공정
- 증가 폭
- 주요 체류 구간
- 관련 작업 및 제품
- 개선 검토 항목
데모는 가상 또는 익명화된 제조 데이터로 구성되며, 실제 구축 시 고객사의 데이터 구조와 용어에 맞게 적용합니다.
이미 해온 일입니다
QMS 연동 품질 AI Agent
사내 QMS에 수만 건의 품질 데이터와 NCR 정보가 축적되어 있었지만, 필요한 정보를 빠르게 검색하고 분석하기 어려웠습니다.
수행 내용
- 기존 QMS 및 NCR 데이터 연결
- 자연어 품질 데이터 검색
- 품질 조치 제안
- 관리도 이상 패턴 분석
- 현업 담당자가 사용하는 AI Agent 화면 구축
핵심 가치 단순한 데이터 분석에 그치지 않고, 기존 QMS 안에서 사용할 수 있는 업무 시스템까지 구축했습니다.
7년치 수리 데이터 병목 분석
수행 내용
- 수리 단계별 소요시간 분석
- 출고부터 분해까지의 병목 규명
- 작업자별 생산성 분석
- 월별 및 제품별 패턴 분석
- 40종 이상의 집계 쿼리와 리포트 자동화
핵심 가치 담당자의 경험에 의존하던 병목 판단을, 실제 공정 데이터로 검증했습니다.
NCR 품질 데이터 분석
수행 내용
- 4M 기준 원인 분류
- 고객사·공급업체·공정별 분석
- 공급업체 품질 성과 비교
- 관리도 이상 패턴 자동 감지
- 반복 불량 및 주요 키워드 분석
핵심 가치 텍스트로 축적된 NCR 데이터를 구조화해, 반복 원인과 관리 우선순위를 찾을 수 있게 했습니다.
고객사명·지역·품번 등 민감 정보는 공개하지 않으며, 사례에는 업종과 데이터 규모만 표시합니다.
진행은 이렇게 합니다
- 01
사전 상담
30~60분- 해결하려는 업무 확인
- 보유 데이터 종류 확인
- 기존 시스템 구조 확인
- 파일럿 가능 여부 검토
- 02
파일럿 분석
2주- 샘플 데이터 전달
- 데이터 구조 및 품질 확인
- 주요 문제 분석
- 분석 리포트 및 적용 방향 제안
- 03
유료 PoC
4~6주- 효과가 높은 업무 한 가지 선정
- 실제 DB 또는 운영 데이터 연결
- 핵심 기능 구현
- 사용자 검증
- 본 구축 범위 산정
- 04
본 시스템 구축
2~3개월 이상- 기존 시스템 연동
- 권한 및 보안 적용
- AI Agent 및 분석 화면 구축
- 운영 환경 배포
- 사용자 교육
- 05
운영 및 유지보수
월 단위- 분석 규칙 보완
- 리포트 및 질문 확장
- 모델과 프롬프트 개선
- 장애 대응 및 모니터링
제조 데이터를 안전하게 연결합니다
기본 보안 원칙
- 읽기 전용 DB 계정 사용
- 허용된 테이블과 View만 조회
- INSERT·UPDATE·DELETE 등 변경 SQL 차단
- 실행 SQL 및 사용자 질문 기록
- 사용자별 접근 권한 적용
- 개인정보·민감 데이터 마스킹
- 프로젝트 종료 후 전달 데이터 폐기
- 고객 데이터의 모델 학습 사용 금지
배포 선택지
전용 클라우드
고객사 전용 서버와 DB 환경을 구성해 외부 사용자·데이터를 분리합니다.
고객사 내부망
고객사의 서버 또는 내부망 환경에 시스템을 설치합니다.
하이브리드
데이터 조회·전처리는 내부망에서 처리하고, 필요한 최소 정보만 외부 AI API에 전달합니다.
🔒 데이터 민감도와 기존 인프라에 따라 외부 API, 전용 클라우드, 온프레미스 구성을 협의합니다.
비용
제조 데이터 파일럿 분석
300만 원- 데이터셋 또는 DB 1종
- 업무 영역 1개
- 데이터 진단
- 문제 분석 리포트
- AI 적용 후보 및 구축 범위 제안
시스템 PoC
800만 원- 업무 1개 · DB 1종
- 핵심 질문 10~20개
- 사용자 5명 이내
- 읽기 전용 데이터 조회
- 데모 또는 제한된 운영 환경 배포
- 효과 검증 결과
본 구축
2,000만 원부터- 운영 DB 연동
- 사용자 권한
- AI Agent 및 분석 화면
- 시스템 배포
- 모니터링
- 사용자 교육
운영 및 유지보수
월 100만 원부터- 장애 대응
- 분석 규칙 개선
- 질문 및 리포트 추가
- 모델·프롬프트 관리
- 시스템 상태 모니터링
파일럿과 PoC는 합의된 범위의 고정가로 진행하며, 본 구축 비용은 데이터 규모·연동 시스템·사용자 수·배포 방식에 따라 산정합니다.
우리 회사 데이터로 무엇을 할 수 있는지 먼저 확인하세요
현재 사용하는 QMS·MES·ERP·Excel의 종류와 해결하고 싶은 문제를 알려주세요. 적용 가능한 질문, 필요한 데이터, 파일럿 범위를 정리해드립니다.
제조 데이터 적용 상담 신청 →상담 시 함께 알려주세요
- 회사명
- 담당자명
- 이메일 또는 연락처
- 업종
- 사용 중인 시스템
- 보유 데이터 형태
- 해결하고 싶은 문제
- 희망 진행 시기
문의 내용을 확인한 뒤 적용 가능 여부와 권장 시작 범위를 안내드립니다.
© CQDS · 제조 데이터 분석 서비스 제안서