제조·품질 데이터 정제부터 원인분석·개선안 도출·보고서 작성까지 실무 중심 교육
“생성형 AI, 제조 현장의 데이터 기반 의사결정을 빠르고 정교하게 지원”
AI·디지털전환 전문기업 업플래시의 차경훈 대표가 8월 19일 토다머티리얼즈 임직원을 대상으로 생성형 AI를 활용한 제조·품질 데이터 분석 교육을 진행했다.
이번 교육은 제조 현장에서 생성되는 다양한 데이터를 보다 빠르고 정확하게 해석하고, 품질 이슈의 원인과 개선 포인트를 도출할 수 있도록 실무 중심으로 구성됐다.
업플래시 차경훈 대표는 AI기반 컴플라이언스 자가진단 솔루션 GCA360을 운영함과 동시에, 기업과 기관을 대상으로 AX(AI Transformation) 컨설팅, 생성형 AI 활용 교육, 바이브코딩 및 데이터 분석 교육을 수행하고 있다.
교육에서는 먼저 제조 현장에서 데이터 기반 의사결정이 필요한 이유와 생성형 AI를 활용한 분석 방법을 다뤘다. 이어 제조·품질 데이터를 이해하고, 누락값·중복값·이상값 등 데이터 품질 문제를 점검한 뒤 분석 가능한 형태로 정리하는 과정을 실습했다. 실제 교육자료에서도 품질검사 데이터를 점검하고 분석 가능한 형태로 정리하는 실습이 포함됐다.
또한 생산량, 수율, 공정능력, 불량률, 주기별 불량률 등 제조·품질 현장에서 활용되는 주요 지표를 바탕으로 데이터를 비교·분석하고, 공정·제품·기간별 품질 현황을 시각화하는 방법을 다뤘다.
교육 후반부에는 생성형 AI를 활용해 품질 이슈와 원인을 분석하는 실습이 진행됐다. 참가자들은 공정조건, 검사 항목, 불량 유형 등 여러 데이터 간의 관계를 분석하고, 정상 데이터와 이상 데이터를 비교해 품질 이상 패턴과 주요 원인 후보를 찾는 방법을 익혔다.
특히 불량률 증가 데이터를 기반으로 주요 원인 후보와 개선 포인트를 도출하고, AI 분석 결과를 실제 현업의 검증 절차와 결합해 판단하는 과정도 다뤘다. 교육자료에서도 AI 분석 결과를 그대로 신뢰하기보다 데이터 확인, 현업 확인, 추가 분석과 교차 검증을 통해 검증된 인사이트로 전환해야 한다는 점을 강조하고 있다.
마지막으로 데이터 분석 결과를 실제 의사결정에 활용할 수 있도록 보고서로 구조화하는 실습을 진행했다. 참가자들은 분석 결과를 바탕으로 핵심 인사이트를 도출하고, 표와 그래프를 활용해 품질 현황을 정리한 뒤 원인과 개선방안을 연결해 품질 분석 보고서를 작성했다. 교육 과정에는 제조 데이터 분석부터 개선방안 도출, 보고서 작성까지 전체 흐름을 실습하는 내용이 포함됐다.
차경훈 업플래시 대표는 “제조 현장에는 이미 많은 데이터가 축적돼 있지만, 데이터를 실제 품질 개선과 의사결정으로 연결하는 과정에는 상당한 시간과 전문성이 필요하다”며 “생성형 AI를 활용하면 데이터 정리와 분석, 시각화, 원인 후보 도출, 보고서 작성까지의 과정을 보다 빠르게 수행할 수 있다”고 말했다.
이어 “중요한 것은 AI가 제시한 결과를 그대로 받아들이는 것이 아니라, 현업 데이터와 공정 지식에 기반해 검증하는 것”이라며 “업플래시는 앞으로도 제조기업이 생성형 AI를 실제 생산·품질 업무에 적용할 수 있도록 실무형 데이터 분석 교육과 AX 컨설팅을 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다.
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