문서를 고친 뒤 새로 생긴 결함을 찾는 법저희 개정 78건에서 5건이 나왔습니다
공정에는 불량률이 있고, 누구나 그 숫자를 관리합니다. 그런데 고치는 작업의 불량률은 잘 따지지 않습니다. 결함을 찾는 일에는 검사와 판정과 기록이 붙는데, 찾아낸 것을 반영하는 일은 "처리 완료" 한 줄로 넘어갑니다. 지적 78건을 반영했으면 78건이 없어진 것으로 칩니다.
#데이터정합성
총 9개의 아티클
웨이스가 VEXPLOR에서 공장 사람의 입력부터 줄이려는 이유공장 기록이 비어 있던 것은 입력이 어려워서였습니다
사람들이 인터넷을 덜 쓴 것은 인터넷으로 원하는 목적을 이루는 과정이 귀찮고 어려웠기 때문이다. 투자 유튜버 김단테 씨가 최근 영상에서 개인용 AI 에이전트를 여러 개 써 본 뒤 내린 결론입니다.
FEMS란 무엇인가제조기업이 공장 에너지 관리 시스템을 도입하기 전에 확인할 5가지
FEMS는 Factory Energy Management System의 줄임말로, 공장에서 쓰는 전기·가스·스팀·압축공기 같은 에너지를 설비 단위까지 나누어 측정하고, 그 값을 생산량과 맞춰 보며 줄일 곳을 찾는 시스템입니다. 우리말로는 공장 에너지 관리 시스템이라고 부릅니다.
거래처 목록 300행, AI로 값은 두고 표기만 고치기 (30분)
오늘은 회사명·직책·전화·주소 표기가 제각각인 거래처 목록 300행을 AI 로 정리해, 표기가 통일된 목록 파일과 변경 목록, 다음 입력자가 지킬 입력 규칙 5줄을 만듭니다. 30분 걸립니다. AI 에게 시키는 것은 한 문장입니다.
품목·설비·불량 기준정보 3장, 시스템 도입 전에 손보기 (60분)
오늘은 품목·설비·불량 기준정보 3장과, 지금 엑셀에서 같은 것을 다르게 적은 표기 목록 1장, 그리고 셀을 누르면 목록에서 고르게 바꾼 일보·불량 기록 서식을 만듭니다. 60분이면 됩니다. 기준정보는 품목·설비·불량의 이름과 번호를 하나로 정해 둔 목록이고, 공급사들은 「마스터」라고 부릅니다.
원본과 사본을 구분하지 않아, 고칠 자리를 3개월 동안 잘못 봤습니다
데이터를 보고 결정하는 일에는 잘 안 보이는 단계가 하나 있습니다. 그 데이터가 원본인지, 원본을 요약한 사본인지는 화면에 적혀 있지 않습니다. 두 화면은 대개 똑같이 생겼습니다. 같은 항목이 같은 자리에 있고 숫자만 다릅니다.
AI가 채운 값은 왜 늘 실제보다 좋게 나올까요
저희는 공장에서 쓰는 소프트웨어와 현황 진단 도구를 만듭니다. 이 도구는 한 공장의 데이터·설비·공정 관리 수준을 항목별로 매기는데, 그 값을 담당자에게 일일이 묻지 않고 회의 기록과 기존 자료로 자동으로 채웁니다.
재고가 있는데 왜 발주가 나갔을까숫자가 어긋나는 자리 4곳
현장에서 제일 자주 듣는 말 중 하나가 "우리 재고 숫자는 못 믿는다"입니다. 그러면 대개 원인을 사람에게서 찾습니다. 입고 등록을 늦게 했다거나, 출고를 안 찍었다거나, 재고 실사를 제때 안 했다는 쪽입니다.
어긋난 재고 숫자를 고치는 대신, 어긋나지 않는 규칙을 넣었습니다
앞선 글에서 재고 숫자가 어긋나는 자리 네 곳을 적었습니다. 소요량 계산이 원본 표를 잘못 고른 자리, 같은 출하가 화면에 따라 다르게 기록된 자리, 문서번호 하나가 두 가지를 뜻하던 자리, 장부끼리 대사가 안 되던 자리입니다.
