Arvion AI
Arvion AI

제조AI 도입 전 데이터 진단 PoC

MES · CSV · Excel만으로 시작

불량·문서·손익 리스크, AI 도입 전에 먼저 확인하세요 불량·문서·손익 리스크, AI 도입 전에 먼저 확인하세요

MES·CSV·Excel export를 고객사 단독 PoC 앱에 적재해 LOT/QC 연결률, 누락 데이터, COA/HACCP 보완 요청, P&L 영향을 한 번에 정리합니다.

내 데이터로 가능성 확인하기 샘플 산출물 보기
입력 데이터
MES · CSV · Excel
진단 결과
LOT/QC 연결률
의사결정 자료
보완 액션 · PDF

Problem Fit

데이터는 있지만 AI 실행 우선순위가 불명확한 상태를 먼저 정리합니다.

MES, ERP, Excel, 품질문서가 흩어져 있을 때 전체 구축보다 작은 PoC 앱으로 연결성, 품질, 손익 영향, 보완 액션을 먼저 확인합니다.

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

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.

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

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 [email protected]

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