제조 AX 프로젝트는 현장 데이터 점검표에서 시작합니다

제조 AX 프로젝트에서 가장 먼저 확인할 것은 모델이 아닙니다. 현장 데이터가 어디에 있고, 누가 기록하며, 어떤 상황에서 누락되는지 보는 일입니다. 이 단계가 흐리면 AI 모델은 좋아 보여도 현장에서 쓰이지 않습니다.

데이터의 위치부터 확인합니다

생산 설비 데이터가 PLC에 있는지, MES에 있는지, 엑셀에 있는지, 작업자 수기 기록에 있는지 먼저 나눕니다. 같은 품질 지표라도 저장 위치와 갱신 주기가 다르면 자동화 난이도가 달라집니다.

점검표에는 최소한 다음 항목이 들어가야 합니다.

• 데이터 소스와 책임자
• 기록 주기와 누락 빈도
• 이상값 발생 시 확인 절차
• 현장 작업자가 보는 화면 또는 문서
• 외부 시스템 연동 가능 여부

결측은 오류가 아니라 업무 신호일 수 있습니다

데이터가 비어 있다고 바로 정제 대상으로 보면 위험합니다. 설비 정지, 작업자 교대, 자재 대기, 검사 보류처럼 결측 자체가 업무 상태를 말해주는 경우가 있습니다. 현장 인터뷰 없이 결측을 지우면 중요한 신호가 사라질 수 있습니다.

작은 자동화부터 시작합니다

처음부터 예측 모델을 만들기보다, 현장 담당자가 매일 반복해서 확인하는 표를 자동으로 모으고 예외만 보여주는 것이 빠릅니다. 이 단계에서 데이터 흐름이 안정되면 그다음에 예측, 추천, 최적화를 붙일 수 있습니다.

제조 AX의 출발점은 AI 모델 성능표가 아니라 현장 데이터 점검표입니다.