Arvion AI Manufacturing AI Data Validator

제조AI 데이터 진단

MES export, CSV, Excel, DB dump를 기준으로 LOT-QC 연결성, 누락·중복, AI 적용 범위를 파일럿 산출물로 검증합니다.

진단 범위 상담하기 신뢰 근거 보기
데이터 보호
원본 미변경
진단 방식
범위표 · 룰셋 기반
확인 산출물
진단서 · 샘플 대시보드

Before Data Sharing

민감한 제조데이터를 넘기기 전에 처리 기준부터 합의합니다.

  • NDA·범위 합의 파일럿 제품군, 생산라인, 분석 기간, 제공 방식을 먼저 확정합니다.
  • 민감정보 제외 불필요한 고객·개인·단가 정보는 제외하거나 마스킹 후 진단합니다.
  • 원본 보존 MES export 원본은 변경하지 않고 정제본과 분석본을 분리합니다.
  • 근거 제공 연결률, 누락률, 이상값 후보는 산출 기준과 함께 남깁니다.

Trust Signals

확인 가능한 절차와 산출물로 신뢰를 쌓습니다.

Arvion AI는 대규모 구축 약속보다, 도입기업이 현재 보유한 데이터로 무엇을 판단했고 어떤 자료가 부족한지 확인 가능한 형태로 남깁니다.

01

데이터 요청 범위표로 시작합니다

필수·선택·보류 자료와 필요한 컬럼, 기간, 반출 방식을 구분해 과도한 데이터 제공을 줄입니다.

확인 산출물: 요청 데이터 범위표
02

품질진단 룰셋으로 점검합니다

누락, 중복, 형식 오류, 코드 불일치, LOT-QC 미연결 항목을 같은 기준으로 반복 점검합니다.

확인 산출물: 데이터 품질 룰셋
03

원본과 정제본을 분리합니다

원본 데이터 변경을 피하고 정제·분석 데이터셋을 별도로 관리해 추적 가능성을 확보합니다.

확인 산출물: 원본·정제본 관리표
04

후속 구축 범위를 좁힙니다

AI 모델링 전에 입력변수 후보, 추가 확보 자료, 배치·API 연계 대상을 우선순위로 정리합니다.

확인 산출물: AI 적용성 진단서
운영 방식
1인 전문기업 · 대표 직접 수행
초기 범위
제품군 1개 · 생산라인 1개
보안 기준
NDA · 마스킹 · 원본 보존
판단 기준
룰셋 · 연결률 · 누락 사유

Founder Capability

제조 데이터를 AI 적용 가능한 형태로 정리합니다.

대표가 FDE(Forward Deployed Engineer), DevOps 경험을 바탕으로 MES export, CSV, Excel, DB dump를 직접 확인하고 LOT-QC 연결성, 품질지표, AI 적용성 PoC 범위를 한 흐름으로 정리합니다.

경력 기반
15년 이상 FDE(Forward Deployed Engineer), DevOps
핵심 역할
데이터 진단 · PoC 설계
대상 데이터
MES · LOT · QC · COA/HACCP
보유 자격
정보처리기사 · NAVER Cloud
01

현장 데이터 해석

MES, LOT, QC 데이터의 컬럼, 코드, 누락, 중복, 연결 키를 확인해 분석 가능한 구조로 정리합니다.

02

품질진단 자동화

반복 가능한 룰셋으로 누락률, 중복률, 코드 불일치율, LOT-QC 연결률을 산출합니다.

03

분석 환경 구성

Python, JavaScript, SQL, 클라우드·온프레미스 운영, Data Pipeline 구축 경험을 활용해 진단용 데이터셋과 대시보드를 구성합니다.

04

AI 적용성 정리

이상값 탐지, 불량예측 후보, 추가 확보 데이터, 후속 AI공장 구축 범위를 구분합니다.

AI공장 구축 전 단계

AI 모델보다 먼저 확인해야 할 것은 데이터의 연결성입니다.

Arvion AI는 전사 MES 재구축이나 실시간 설비제어보다, 현재 보유한 MES export, CSV, Excel, DB dump 데이터를 분석해 후속 AI공장 구축의 리스크를 줄이는 데 집중합니다. 파일럿 제품군과 생산라인을 기준으로 실제 활용 가능한 데이터와 추가 확보가 필요한 자료를 구분합니다.

Core Services

제조AI 데이터 진단·검증 서비스

기존 MES와 현장 품질자료를 기준으로 AI 적용 전에 확인해야 할 데이터 상태를 진단합니다.

01

MES 데이터 프로파일링

품목, 작업지시, 생산실적, LOT, 검사 기록의 테이블·항목·코드·기간을 진단하고 데이터사전 초안을 작성합니다.

  • 필수값·누락값·중복값 점검
  • 날짜·수량 형식 오류 확인
  • 품목·공정 코드 체계 정리
02

LOT 추적성 분석

원물 LOT, 포장자재 LOT, 생산 LOT, 작업지시, QC 결과의 연결 키를 검증하고 미연결 원인을 분류합니다.

  • 원물 LOT → 생산 LOT 연결률
  • 생산 LOT → QC 결과 연결률
  • 미연결 LOT 원인 목록화
03

QC·COA·HACCP 보완자료 매핑

MES만으로 부족한 검사성적서, HACCP/CCP, QC 상세자료를 식별하고 LOT 기준 보완 범위를 정의합니다.

  • pH, Brix, 미생물, 충전량 후보
  • COA·검사성적서 연결 가능성
  • HACCP/CCP 핵심 기록 매핑
04

AI 적용 가능성 검토

샘플 이상값 탐지와 불량예측 가능성 검토를 통해 후속 모델 구축에 필요한 입력변수와 추가 데이터를 정의합니다.

  • 규칙 기반 데이터 품질진단
  • 샘플 이상값 탐지
  • 후속 AI공장 구축 로드맵

Scope Boundary

파일럿 진단에서 바로 약속하지 않는 범위도 명확히 합니다.

Arvion AI는 데이터 상태를 확인하기 전에 전면 구축, 실시간 제어, AI 성능을 먼저 약속하지 않습니다. 진단 결과로 가능한 범위와 후속 검토 범위를 나눕니다.

파일럿 포함
  • MES export, CSV, Excel, DB dump 기반 진단
  • LOT-QC 연결률, 누락률, 중복률 산출
  • COA, 검사성적서, HACCP/CCP 보완자료 식별
  • 샘플 이상값 탐지와 AI 입력변수 후보 정리
후속 검토
  • MES 전면 재구축 또는 운영시스템 교체
  • PLC, 센서, OPC-UA 기반 실시간 설비제어
  • 상시 운영 AI 모델 구축과 성능 보증
  • OCR/RAG, ETL 배치, API 연계 자동화

Validation Criteria

진단 결과는 네 가지 기준으로 나눠 설명합니다.

단순히 "가능" 또는 "불가능"으로 끝내지 않고, 어떤 데이터가 충분하고 어떤 자료가 보완되어야 하는지 판단 근거를 남깁니다.

01

연결성

원물 LOT, 생산 LOT, 작업지시, QC 결과가 같은 키로 이어지는지 확인합니다.

판단: 연결 가능 · 보완 필요 · 보류
02

품질

필수값 누락, 중복, 날짜·수량 형식 오류, 코드 불일치를 분류합니다.

판단: 즉시 분석 · 정제 후 분석 · 재수집 필요
03

보완자료

MES만으로 부족한 COA, 검사성적서, HACCP/CCP, QC 상세자료를 구분합니다.

판단: 보유 · 일부 보유 · 신규 확보
04

AI 적용성

불량예측, 이상탐지, 품질 원인분석에 필요한 입력변수 후보를 정리합니다.

판단: PoC 가능 · 데이터 보완 후 가능 · 부적합

Execution Model

추진 단계 예시 프로세스

사업 범위와 데이터 준비도를 확인한 뒤 세부 순서를 정하고, 단계별로 검증 가능한 산출물과 지표를 우선합니다.

  1. 착수 착수·범위 확정

    업무 인터뷰, 파일럿 제품군·생산라인 확정, 데이터 요청 목록 작성

  2. 확보 데이터 확보·보안 합의

    MES export, CSV, Excel, DB dump 확보 방식과 마스킹·보관 기준 합의

  3. 진단 MES 데이터 진단

    테이블·항목·코드·기간·결측 현황 분석 및 데이터사전 초안 작성

  4. 정제 정제 기준 수립

    컬럼 표준화, 날짜·수량 형식 정리, 코드값 정규화 기준 정의

  5. 연결 LOT 연결성 검증

    생산실적, LOT, 검사 기록 정제 및 원물-생산-QC 연결률 산출

  6. 보완 보완자료 식별

    COA, 검사성적서, HACCP/CCP, QC 상세자료의 부족 항목 정의

  7. 시각화 품질지표 대시보드

    누락률, 중복률, 코드 불일치율, 미연결 LOT 현황 시각화

  8. 검증 AI 적용성 PoC

    샘플 이상값 탐지, 불량예측 가능성 검토, 입력변수 후보 도출

  9. 정리 AI 적용성 정리

    성과지표, 제한 사항, 후속 AI공장 구축 범위와 실행계획 정리

Validation Dashboard

LOT 연결률과 데이터 품질을 계량 지표로 보여줍니다.

도입기업이 보유한 기존 MES 데이터만으로 가능한 분석 범위와, COA·HACCP·QC 상세자료 보완이 필요한 범위를 구분합니다. 점검 결과는 보고서와 대시보드로 남겨 후속 AI공장 구축 의사결정에 활용합니다.

LOT 연결률 필수값 누락률 중복 데이터율 생산실적-QC 연결률 COA/HACCP 연결 가능률
MES Pilot Validation 파일럿 제품군 · 1개 생산라인
예시 수치
LOT 연결률 87%
QC 연결률 74%
필수값 누락률 9%
미연결 LOT 36건
원물 LOT
생산 LOT
QC 결과
COA/HACCP

본 홈페이지의 대시보드 화면과 수치는 설명용 예시입니다. 실제 진단에서는 제공 데이터 기준으로 산출 근거와 제한 사항을 함께 제공합니다.

Deliverables

의사결정 회의에서 바로 확인할 수 있는 산출물

제공 산출물 예시는 데이터 요청 범위표, 데이터 품질 진단서, LOT 연결성 분석서입니다. 실제 범위는 보유 데이터와 파일럿 목표에 맞춰 조정합니다.

데이터 요청 범위표

필수·선택 자료, 요청 컬럼, 분석 기간, 반출·마스킹 기준 정리

데이터 품질 진단서

MES 테이블, 항목, 코드, 기간, 누락·중복·오류 현황 정리

LOT 연결성 분석서

원물 LOT, 생산 LOT, QC 결과의 연결률과 미연결 원인 분석

데이터사전 초안

핵심 항목 정의, 데이터 타입, 코드값, 필수 여부, 연결 키 정의

보완자료 목록

COA, 검사성적서, HACCP/CCP, QC 상세자료의 추가 확보 범위

진단용 데이터 품질 대시보드

누락률, 중복률, 코드 불일치율, 생산실적-QC 연결률 시각화

AI 적용 가능성 검토 결과서

이상값 탐지 결과, 불량예측 가능성 검토, 후속 모델링 입력변수 후보

Sample Preview

샘플 산출물 미리보기

아래 수치와 화면은 설명용 예시입니다. 실제 진단에서는 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 분석 가능하며, COA/HACCP 보완자료 확보 후 이상값 탐지와 불량예측 PoC 범위를 확정합니다.

Sample Deliverable

데이터 품질 진단서

예시 데이터 기준 · 실제 고객 데이터 아님

MES Export 샘플 진단 필수 컬럼, 중복, 코드, 날짜·수량 형식 점검
설명용 샘플
진단 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.

Security & Scope

제조데이터 보안 기준과 수행 범위를 사전에 합의합니다.

대표가 직접 범위를 확인하고 원본 데이터와 정제본을 구분합니다. 개인정보 포함 여부, 로컬 분석 방식, 보관 기간, 삭제 기준은 착수 전에 합의합니다.

개인정보·데이터 처리 기준 보기
  • 대표 직접 수행 상담, 데이터 범위 확인, 진단 기준 정리, 산출물 검토를 대표가 직접 수행합니다.
  • 원본·정제본 분리 MES export와 분석 데이터셋을 구분해 변경 이력을 관리합니다.
  • 로컬 분석·마스킹 필요 시 민감정보를 제외하거나 마스킹한 샘플을 기준으로 1차 진단합니다.
  • 보관·삭제 기준 합의 제공 데이터의 보관 위치, 보관 기간, 결과 전달 후 삭제 기준을 사전에 정합니다.
  • 파일럿 범위 우선 제품군 1개, 생산라인 1개 기준으로 검증 가능한 범위부터 수행합니다.
  • 후속 확장 설계 API, DB view, ETL 배치, OCR/RAG, HACCP 이상탐지는 후속 단계로 제안합니다.

Contact

제조AI 적용 가능성을 데이터부터 확인하세요.

MES export, CSV, Excel, DB dump 형태의 보유 데이터를 기준으로 파일럿 진단 범위와 필요한 보완자료를 함께 정리합니다.

사업 문의 [email protected]

민감정보를 제외하거나 마스킹한 샘플로도 1차 범위 협의가 가능합니다. 회신 시 데이터 제공 방식과 다음 미팅 범위를 함께 안내합니다.

진단 요청 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
  • 보호 기준 NDA 필요 여부, 마스킹 범위, 원본 보존 방식