같은 작업도 순서에 따라 하루가 달라진다: 교체시간을 넣은 생산 스케줄링
가공시간만 최소화하면 세척·금형 교환·초품 확인이 빠질 수 있습니다. 선행 품목에 따라 달라지는 교체시간을 계획에 반영하는 방법입니다.
NOTES
현장에서 배운 것들
모델을 만들고, 웹과 앱을 짓고, 업무를 자동화하며 확인한 것을 기록합니다. 통한 방법만이 아니라 통하지 않았던 시도까지 남깁니다.
TOTAL 288
평균 이동시간으로 짠 배송계획이 늦는 이유: 불확실성과 여유시간
지도상의 예상시간을 더한 계획은 작은 지연에도 무너질 수 있습니다. 이동·상하차 변동을 반영해 배송 여유시간을 배치하는 방법입니다.
디지털 트윈이 현장과 똑같아 보인다고 믿어도 될까: 보정과 독립 검증
화면이 정교한 시뮬레이션과 믿을 수 있는 의사결정 모델은 다릅니다. 사용 목적에 맞게 보정하고 별도 데이터로 검증하는 방법입니다.
수요 예측값 하나로 발주해도 될까: 예측구간과 재고 의사결정
같은 예상 수요라도 불확실성이 다르면 재고 판단이 달라집니다. 예측구간을 비용·납기·서비스 수준과 연결하는 방법입니다.
판매량이 줄었다고 수요가 줄었을까: 품절 데이터를 예측에 쓰는 법
품절 기간의 판매량은 실제 수요를 모두 보여 주지 못합니다. 판매 가능 시간과 대체 구매를 함께 보며 예측 데이터를 정리하는 방법입니다.
문서 AI가 수량은 읽었는데 금액이 안 맞는다면: 품목·단위·합계 검증
OCR의 인식 결과를 바로 전표로 만들기 전에 포장 단위, 단가 기준, 행 합계와 문서 합계를 대조해야 합니다.
AI 답변을 캐시했더니 다른 부서 규정이 나온다면: 권한·버전 캐시 키
질문이 같아도 답변을 공유할 수 있는 것은 아닙니다. 사용자 권한과 문서 버전이 바뀌는 기업 AI의 캐시 경계를 설명합니다.
AI가 AI 답변을 채점할 때: 평가자 편향을 줄이는 블라인드 비교
자동 평가 점수가 올라도 실제 답변 품질이 좋아졌다고 단정할 수 없습니다. 순서·문체·평가 기준을 통제하는 실무 평가법입니다.
사내 문서 두 개가 다른 답을 말한다면: RAG의 충돌 해결 기준
문서를 잘 찾는 것만으로 답변이 맞아지지는 않습니다. 승인 권한·적용 범위·시행일로 상충하는 근거를 정리하는 방법입니다.