라인별 불량률, IT팀 요청 없이 생산데이터 조회 하기
"이번 주 A라인 불량률, 지난주보다 늘었나요?"
품질팀장이라면 하루에도 몇 번씩 떠올리는 질문입니다.
그런데 이 질문에 답하려면 보통 이런 과정을 거칩니다.
IT팀 또는 데이터 담당자에게 조회 요청
요청이 쌓여 있으면 반나절, 길면 며칠 대기
받은 데이터를 다시 엑셀로 정리해서 봐야 원하는 형태
MES·ERP·QMS에 데이터는 이미 쌓여 있습니다.
문제는 데이터가 없는 게 아니라, 그 데이터에 닿기까지 거쳐야 하는 사람과 절차가 너무 많다는 것입니다. 현장에서는 결국 "일단 엑셀로 따로 관리하자"는 선택을 하게 되고, 이게 반복되면 현장 엑셀과 시스템 데이터가 서로 다른 숫자를 말하는 상황까지 이어집니다.
조회 주체가 IT팀이 아니라 현장이 되어야 하는 이유
이 문제의 핵심은 "누가 생산데이터를 조회하는가"입니다. 지금 구조에서는 데이터를 가장 잘 아는 사람(품질팀장, 생산관리자)이 아니라, 데이터베이스를 다룰 줄 아는 사람(IT팀)만 조회할 수 있습니다. 이 조회 권한의 병목을 풀지 않으면, 아무리 새로운 대시보드나 리포트 툴을 도입해도 결국 "요청 → 대기 → 전달"이라는 구조는 그대로 남습니다.
최근에는 자연어로 질문하면 데이터베이스에서 바로 답을 찾아주는 방식(Text-to-SQL 기반 조회)이 현장에 적용되기 시작했습니다. 핵심은 기존 MES·ERP를 새 시스템으로 옮기지 않고, 지금 쓰는 데이터베이스에 그대로 연결하는 방식이라는 점입니다. 데이터 이전이나 별도 데이터웨어하우스 구축 없이도, "이번 주 A라인 3호기 불량률, 지난주 대비 어떻게 됐어?" 같은 질문에 현장에서 바로 답을 얻을 수 있는 구조입니다.
또한 답변에는 어떤 테이블·데이터를 근거로 했는지 함께 표시되기 때문에, 보고서에 그대로 인용할 수 있다는 것도 중요한 차이입니다. "AI가 그렇다고 했다"가 아니라 "이 테이블 기준으로 이렇다"를 보여줄 수 있어야 현장에서 신뢰하고 쓸 수 있습니다.
제조 현장의 데이터 조회 문제는 툴이 부족해서가 아니라, 조회 권한이 잘못 설계되어 있어서인 경우가 많습니다.
Aila는 기존 시스템을 그대로 두고, 현장 담당자가 직접 물어보고 답을 받을 수 있도록 연결하는 방식으로 이 문제에 접근합니다.
궁금한 점이 있으시면 편하게 상담 신청해 주세요.
