부서
공개 데모 보호문구
- 본 데모는 제조·생산·화학업, 사내 인프라, 5개 부서 AI 내재화 요구사항을 기준으로 만든 샘플입니다.
- 실제 고객사 내부 데이터, 제품명, 설비 정보, DB 구조, 보안 구성은 포함하지 않았습니다.
- 부서별 소통공간 입력값은 서버로 전송하지 않고 브라우저에만 저장되는 공개 데모용 샘플입니다.
- 계약 후 사내망 환경에서 별도 진단 후 적용합니다.
- 별도의 외부 클라우드나 RPA 툴은 사용하지 않는 전제를 공개 샘플로 표시합니다.
공고 대응 기술스택
현업 AI 개발 내재화 기술 범위
Python/Node.js현업이 LLM으로 구현하기 쉬운 범용 언어를 중심으로 개발 환경을 조율합니다.
Cursor/Claude 바이브코딩비개발자 담당자가 만든 코드를 작업명세, 코드리뷰, 디버깅 큐로 연결합니다.
데이터 파이프라인/MLOps샘플 기준으로 수집, 검증, 모델 버전, 배포 점검 흐름만 공개합니다.
한국어 RAG/파인튜닝대규모 사내문서 처리는 계약 후 권한과 문서 등급을 진단한 뒤 진행합니다.
GPU 비용 최적화양자화, 프루닝, 모델 모니터링은 개념 수준으로만 표시합니다.
5개 부서 병렬 리딩
제조 현업 기준 AI 내재화 대시보드
샘플 RAG 검색
사내 문서 검색 흐름
제조 ML 예측/최적화
불량·설비·납기 리스크 예측·재고·병목 샘플
0%
샘플 지표 기준으로 계산됩니다.
Local LLM/GB10 대응
사내망 기반 AI 운영 개념
외부 클라우드 미사용공개 데모는 모의 구조만 보여주며 실제 연동은 계약 후 사내망에서 진단합니다.
문서 인덱싱작업표준서, 품질 리포트, 정비 이력, 안전 문서를 권한 기준으로 색인합니다.
권한 분리부서·직무·문서등급별 조회 범위를 나누고 감사 로그를 남깁니다.
운영 모니터링GPU 사용량, 응답속도, 답변품질, 실패 유형을 주간 리포트로 관리합니다.
양자화/프루닝/모델 선택개념 수준에서 비교하고 실제 선택은 보안·성능 진단 후 결정합니다.
Git/코드리뷰 가이드
비개발자 AI 개발 내재화
- 현업 요청을 작업명세로 바꾸고, 샘플 데이터와 실제 데이터를 분리합니다.
- Python/Node.js 기반 개발 환경을 부서별 난이도에 맞게 잡고, Cursor/Claude 등 AI 코딩 결과를 리뷰합니다.
- 코드리뷰에서는 업무 변경 이유, RAG 근거, ML 판단 기준, rollback 가능성을 확인합니다.
- 바이브코딩 산출물은 기능 동작보다 보안, 성능, 예외처리, 로그, 재현 가능성을 먼저 확인합니다.
- 부서별 소통공간 기록은 다음 방문 워크숍 안건과 원격 코드리뷰 큐로 연결합니다.
주 1회 방문 + 4일 원격
운영 플랜과 부서별 소통공간
방문일워크숍, 코드리뷰, 장애해결, 기술 의사결정을 집중 처리합니다.
원격 1일차부서별 소통공간 기록을 작업명세와 우선순위로 정리합니다.
원격 2일차RAG/ML 샘플과 환경 세팅을 보강합니다.
원격 3일차배포 후보, 로그, 실패 원인을 점검합니다.
원격 4일차가이드 문서, 교육자료, 다음 주 의사결정안을 준비합니다.
부서별 소통공간
5개 부서 요청을 방문/원격 운영 큐로 연결
실제 내부정보를 입력하지 않는 샘플 공간입니다. 등록 내용은 이 브라우저에만 저장되며 서버로 전송되지 않습니다.
대상 부서: 생산, 품질, 설비/공정, 구매/자재, 기술/영업지원