🔬 불량 원인 검증 POC란?
Ontology + RCA 기반 반복 불량 근본원인 분석의 필요성과 도입 효과를 설명합니다.
Legacy MES와 PLC 데이터, 지금 분리되어 있습니다.
Legacy MES — 생산실적·품질 기록, 그러나 PLC와 단절
PLC·설비 — 공정 실행 데이터, 그러나 현장에서만 확인 가능
• 결과: 이상징후를 사후에야 파악, 수기집계·중복입력 반복
(현장 데이터가 있어도 연결되지 않으면 보이지 않습니다)
PRISM V1 — PlcGateWay · AX-Bridge로 하나의 운영화면을 만듭니다. • 핵심 KPI 현장 즉시 확인 · 수기 업무·보고 지연을 대폭 줄입니다.
MES·PLC 데이터가 답을 갖고 있습니다.
MES는 “What” — 무엇이 생산됐는지 기록합니다.
PLC는 “How” — 어떻게 돌아가는지 실행할 뿐입니다.
• 하지만 “Why” — 왜 반복되는지는 아무도 답하지 못합니다.
(원인 모를 손실, 매출의 3~8%)
ABA PRISM은 반복의 뿌리를 찾아 재발을 끊습니다. • 반복 불량 1~5%p만 줄어도 수억 원의 손실이 사라집니다.
기존 C/S MES는 데이터를 기록하지만, 원인을 찾지 못합니다.
동일 불량 재발, LOT·설비·작업자 원인 불명확. 근본 원인 분석 불가 구조.
특정 공정 지연 반복. 생산계획 vs 실적 갭 10%↑. 설비 가동 손실 누적.
고객 납기 대응 실패. 악성 재고 누적. 데이터는 있으나 연결·분석 불가.
불량·재작업·재고·정지 손실 누적. 보이지 않는 비용이 이익을 갉아먹는 구조.
AX-MES는 기존 MES/ERP를 대체하지 않습니다. 그 위에 Overlay로 연결해 원인을 찾습니다.
기존 MES/ERP 시스템 수정 없음 — Read-only Overlay 방식 · 운영 영향 0%
매킨지 MECE부터 Bayesian AI까지 — 체계적이고 재현 가능한 분석 구조.
Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive — 문제 영역을 완전 분해해 중복·누락 없는 분석 체계를 구축합니다. 공정 손실의 발생 위치를 명확히 정의합니다.
RDB의 한계를 넘어 GraphDB 기반으로 데이터의 의미적 관계를 정의합니다. 설비·센서·변수·공정 흐름을 체계적으로 연결해 원인 추적 기반을 구성합니다.
단순 현상 분석이 아닌 Why-Why 반복 추적으로 재발 원인을 제거합니다. 재발률 30~60% 감소 효과. 분석 근거까지 함께 제시합니다.
Bayesian 기반 최적 운영 조건을 권고합니다. 자동 제어가 아닌 의사결정 지원 방식으로 품질 편차 20~40% 감소. 고객이 최종 결정합니다.
손실 제거를 통한 실질적 재무 개선 — 매출 증가가 아닌 누수 비용 환원입니다.
반복 불량·재작업·설비 가동 손실 제거. 공정별 손실 위치 특정 후 근본 원인 해결.
악성 재고·발주 패턴 분석으로 재고 손실 제거. 수요 예측 기반 재고 최적화.
1회성이 아닌 반복 개선 가능한 구조. AI 자동화 추가 연계로 장기 비용 절감.
PoC로 검증 후 확산 — 운영 중단 없이 안전하게 도입합니다.
Ontology + RCA 기반 반복 불량 근본원인 분석의 필요성과 도입 효과를 설명합니다.
ABA PRISM 1차 시뮬레이션 분석보고서 v1.1b — 실제 진단 결과 샘플입니다.
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