AI 연구 제안은 현장 전문가와 실험으로 검증한다

제조 혁신 인사이트 Bayer 연구 협업 · 정리 2026.09.30 · 2 / 2 AI가 추천한 설계 대안을 검증 가능한 시험 가설로 바꾼다 별도의 적용 제안 설계·시험·데이터 담당자가 함께 검증 계획 작성 제안 범위 · 제품 모듈 1개 · 성능 문제 1유형 기존 시험 체계를 유지한 가설·계획 초안 문제·근거 정의 가설·반증 기준 승인 시험 수행 채택·기각 학습 예시 작성안 · 실제 관측·시험 결과 없음 · 수치 기준은 담당자 확정 01 기준 문제 정의 현상·목표 성능·고장 조건을 정하고 관련 PDM 개정·시험 데이터를 준비 02 추천을 가설로 변환 AI 제안의 작동 원리·예상 결과·반증 조건을 기술 전문가와 명시 03 시험·결정 기록 승인 시험으로 대안별 결과를 비교하고 채택·기각 이유와 적용 범위를 기록 기록 항목 가설과 판정 기준을 채운 예시 대상·문제 구동 모듈의 발열 문제를 가정. 기준·대안은 각각 승인된 PDM 개정으로 고정한다. 가설 방열 경로를 바꾸면 동일 운전 조건의 온도 상승이 낮아진다는 가설. 안전·품질 한계는 유지한다. 근거·출처 설계: 승인 개정·변경 이유. 시험: 원본 식별자·조건·측정일. 데이터: 생성 방식·유형·개정을 연결한다. 반증 기준 예시: 비교 조건이 맞아도 개선이 없거나 안전·품질 한계를 벗어나면 가설을 기각한다. 승인·결정 시험 담당자가 기존 승인 절차·필수 시험을 확인. 결과를 얻은 뒤 전문가가 채택·기각·추가 근거를 판단한다. 판정 상태: 미실행 예시 · 결과·승인 기록 전에는 적용하지 않음 효과와 품질을 함께 확인 검증 가능 가설 측정 조건과 반증 기준이 명시된 제안 비율 시험 재작업 입력·조건·개정 오류로 다시 수행한 시험 의사결정 품질 추가 근거가 필요한 대안과 채택 후 성능 미달을 추적 근거·권한·승인 경계 시험 승인 필수 안전·품질 검증을 AI 추천으로 생략하지 않음 데이터 구분 실제 측정·시뮬레이션·합성 데이터를 명확히 표기 지식 보존 실패한 가설과 조건도 다음 설계 검토를 위해 보존 우리의 적용 제안 · 의약 연구의 목표나 문서 속도를 우리 제품의 보장 성과로 쓰지 않음 아이디어 참고 원문 McKinsey · 발행 2026.07.28 확인 2026.10.02 Bayer’s Sai Jasti on driving productivity in R&D with data science and AI 원문 자료 열기 워크시트는 제품 모듈 하나의 성능 문제에 관한 미실행 예시다. 설계·시험·데이터 담당자가 승인 개정과 데이터 출처를 연결한다. 예시 가설과 반증 기준을 작성하고 기존 승인 시험 및 필수 안전·품질 검증을 유지한다. 실제 결과를 얻기 전 채택이나 개선을 주장하지 않는다.