아래 내용은 업종의 업무 흐름을 바탕으로 구성한 구축 시나리오 예시입니다. 특정 고객사의 실제 수행 결과나 절감 수치를 의미하지 않습니다.
업무 현장에서 시작하는 이야기
검사 사진과 생산 기록에는 결함 위치, 설비 상태, 조치 요청이 함께 담깁니다. 담당자가 매번 파일을 열어 기준과 비교하는 대신, 자동화가 후보를 모으고 확인이 필요한 장면을 먼저 정리할 수 있습니다. 작업자가 촬영한 검사 사진과 생산 정보를 제품·공정별로 묶고, 기준에서 벗어날 가능성이 있는 이미지를 품질 담당자의 검토 목록으로 전달합니다. 자동 판정만으로 제품을 합격·불합격 처리하지 않으며, 담당자의 판정과 조치 이력을 함께 기록합니다.
먼저 자동화할 수 있는 일
- 검사 사진·측정값·생산 배치 번호 연결하기
- 기준서와 비교할 항목 후보 추출하기
- 이상 가능성과 판독 신뢰도를 구분해 표시하기
- 검사자 확인 결과를 이력과 조치 요청에 반영하기
오케스트레이션 흐름 예시
- 설비·검사 데이터 수집
- 배치·제품·시간 정보 매칭
- 검사 기준과 이상 후보 비교
- 품질 담당자 판독·승인
- 불량 이력·재작업 요청·보고서 갱신
실제 운영에서는 이렇게 씁니다
자동화는 반복되는 정리와 전달을 맡고, 판단이나 승인처럼 책임이 필요한 단계는 담당자가 이어받습니다. 기존 도구를 모두 교체하기보다 현재 사용 중인 시스템과 맞는 연결 방법을 조사해 작은 범위부터 검증합니다.
AIGoodWork의 설계 원칙
AIGoodWork는 특정 모델이나 도구를 먼저 정해놓고 업무에 끼워 맞추지 않습니다. 담당자 인터뷰와 자료 흐름 확인으로 입력·판단·승인·기록·예외를 구분하고, 보안과 기존 시스템 제약에 맞춰 필요한 기술을 선택합니다. 작은 업무 구간부터 실제 담당자와 검증한 뒤 적용 범위를 넓히고, 운영 중 수정 이력과 담당자 확인 경로를 유지합니다.