데이터 품질 (Data Quality)

MES AI 챗봇에서 데이터 품질 문제 4가지 유형: ① 누락 데이터 — 생산 실적이 MES에 입력되지 않아 조회 결과가 0으로 나오거나 일부만 보임. ② 오입력 — 불량 수량을 생산 수량으로 잘못 입력해 달성률이 과다 계산. ③ 지연 입력 — 교대 종료 후 한꺼번에 일괄 입력해 실시간 조회가 불가. ④ 중복 레코드 — 동일 작업지시가 두 번 입력되어 수량이 2배로 집계. 데이터 품질 문제는 AI가 아닌 운영 프로세스 문제이므로 도입 전 점검이 필수입니다.

MES AI 도입 전 데이터 품질 자가 점검 3가지: ① 최근 3개월 MES 데이터 입력률이 80% 이상인가? ② 생산 실적과 재고 실사 결과가 어느 정도 일치하는가? ③ 같은 품목 코드가 여러 개로 등록된 마스터 데이터 중복이 없는가? 세 가지를 충족하면 AI 챗봇이 신뢰할 수 있는 답변을 낼 가능성이 높습니다.

MES 챗봇 활용: 우정소프트웨어 STAFF AI는 도입 초기 데이터 정합성 점검 결과를 기반으로 데이터 품질이 낮은 항목을 사전에 안내합니다. '생산 실적 입력률이 낮은 라인 어디야?', '재고 불일치 품목 몇 개야?' 같은 점검 질문도 MES 챗봇으로 즉시 조회 가능합니다.