SOURCE SUMMARY
원문 핵심 요약
재사용할 데이터 제품을 만드는 AI
업무 질문에서 스키마·검증까지
AI4DP는 원천 구조와 업무 맥락을 바탕으로 목표 모델·변환 코드·품질 검토를 연결한다.
제품의 책임
정확성·갱신 주기·발전 방향의 책임자를 정한다.
공통 맥락
스키마·용어를 공유하며 모델과 파이프라인을 생성한다.
내장된 검증
계보·권한·품질 규칙과 검증 절차를 함께 구성한다.
원문에 명시된 범위와 사례 유형을 구분한 요약
확인할 근거와 맥락
자산운용사 사례
데이터 제품 생성의 엔지니어링 시간이 약 80% 줄었다는 사례다. 전사 업무 시간 감소가 아니다.
실무에 연결되는 원문 관점
원천에서 목표로
스키마와 계보
원천 모델과 활용 목적을 통해 목표 구조 및 변환 관계를 만든다.
품질 작업 연결
탐색과 보정 제안
데이터 탐색 결과와 메타데이터를 바탕으로 보정 방법을 제안한다.
반복 가능한 산출물
코드·테스트·설명
공통 규약을 사용하고 원천 스키마에 근거해 검증과 재시도를 수행한다.
사례의 파이프라인 개발 10일 → 2일은 일부 작업 수치이며 전체 개선율에 더하지 않는다.
APPLICATION PROPOSAL
별도의 적용 제안
적용 제안 | 변경 영향용 데이터 명세
조회용 데이터 제품의 명세와 시험 검토
제안 범위 · 한 제품군의 설계변경 영향 조회 한 가지
현행 Teamcenter/PDM/ERP와 M-BOM을 기준으로 설계
질문 정의
승인 변경이 어느 생산 적용 건과 연결되는지 조회 범위를 정한다.
명세 작성
원천 키·리비전·효력일·갱신 주기·접근 권한을 명세로 작성한다.
초안 비교
AI가 만든 조회 구조와 변환 초안을 공개·가상 데이터로 확인한다.
책임 합의
기존 담당자와 검증 기준·갱신 책임·변경 승인 경계를 검토한다.
효과와 품질을 함께 확인
계보 완전성
각 필드가 어느 원천과 조건에서 왔는지 추적할 수 있는지 확인한다.
조회 적합성
동일 품번의 다른 리비전·효력일을 올바르게 구분하는지 검사한다.
개발 총부담
초안 작성과 검토·시험·유지 비용을 모두 기록한다.
근거·권한·승인 경계
사실 기반
실제 원천에 없는 필드·관계는 생성하지 말고 미확정으로 남긴다.
승인된 구조
기존 시스템과 생산 정합성이 확립됐음을 전제로 보조 조회를 설계한다.
실행 경계
초안 코드를 운영 환경에서 자동 실행하거나 기존 구조를 바꾸지 않는다.
- 조회 질문 선택
- 명세·계보 작성
- 가상 표본 검증
- 책임·효과 판단