CLARA : 실험 데이터 자동 수집·정리·검증 AI Platform
"실험이 끝나는 순간, Data 정리도 끝나 있다" - 결과 판독부터 이상치 검증, 표준 엑셀·DB 저장까지 한 방에!
상세 설명
1. 대상 : 물성 평가 장비 4종 - 인장, 굴곡, 충격, HDT. 모두 네트워크가 없는 PC로 운영 중. 2. As-Is (현재 업무 흐름): 물성 측정(1층) → 결과 인쇄 또는 수기 기록 → 3층 사무실로 이동 → Raw data 개인 PC 입력 → 평균 등 수작업 정리 → 개인별 양식으로 저장 → 사내 데이터 관리 프로그램(Polymerize)에 다시 수동 입력. 단순 노동 시간 약 30분/건 소요, 입력 오류 위험, 데이터 양식 비표준. 3. To-Be — CLARA 파이프라인 (6단계): ① 환경 구축 (H/W Upgrade) > 가능할 경우 진행 - 장비 4종의 PC를 Windows 11 기반으로 업그레이드하고 사내 네트워크에 연결. - 장비 제어 SW의 Win11 호환 여부는 제조사 확인 > 호환 불가 장비는 게이트웨이(폐쇄 구간 연결) 방식으로 대응하는 Plan B 보유 ② Data 수집 > 자동화 AI 개발 (1단계 없이 가능) - 네트워크에 연결된 각 장비 PC가 측정 완료 시 결과 파일을 서버 공유폴더로 자동 전송(파일 감시 에이전트). - 인쇄 전용인 HDT는 업그레이드 후 SW의 파일 저장 지원을 확인하고, 미지원 시 가상 프린터로 인쇄 데이터 캡처 ③ Data 해석 > 자동화 AI 개발 (LLM 파싱) - 장비마다 다른 출력 포맷(txt, csv, PDF, 인쇄물)을 표준 양식으로 변환. - LLM이 장비별 "파싱 규칙"을 자동 생성하고, 일상 처리는 그 규칙대로 기계적으로 수행해 숫자 오독 위험 차단 > 장비별 맞춤 파서 개발 불필요, 장비·포맷이 바뀌어도 규칙만 재생성 ④ 검증 > AI Process 개발 (이상치 탐지, 선택 기능) - 시편 간 편차, DB 축적 후엔 동일 Grade 이력 대비 이상 여부까지 플래그. - 제외·재시험 결정은 연구원이 최종 판단 ⑤ 저장 > 자동화 AI 개발 - 확정된 결과를 4가지 물성 통합 엑셀(표준 양식)로 지정 폴더에 자동 저장 + DB 동시 적재. - 사내 데이터 관리 프로그램(Polymerize) 업로드 템플릿으로도 자동 변환 → 재입력 없이 바로 등록 자동화 ⑥ 확장 > AI Process 개발 (예측·자연어 조회 등) - 축적된 DB 기반으로 "배합/Grade → 물성 예측" 모델, 자연어 조회("지난달 PP 인장강도 추이 보여줘") 지원. - Polymerize API 연동 시 업로드까지 완전 자동화 → 물성 평가실을 넘어 타 평가실로 수평 확장
🎯 해결하려는 문제
- 평가 건마다 "인쇄·수기 기록 → 3층 이동 → 재입력 → 평균 계산" 반복 단순 업무 시간 많음. - 수기로 옮겨 적는 과정의 입력 오류 리스크 있음. - 엑셀 정리 후 사내 데이터 관리 프로그램(Polymerize)에 같은 데이터를 다시 입력하는 이중 작업 있음 - 연구원마다 정리 양식 다름 - 상용 실험실 정보 관리 시스템(LIMS)은 고비용·긴 구축 기간으로 도입 부담
✨ 기대 효과
- 시간 단축 : 단순, 반복 업무 자동화로 단축된 시간을 심화 연구에 활용 가능 - Data 품질 향상 : 계산 자동 적용으로 실수 제거, 옮겨 적는 과정의 입력 오류 원천 차단. (옵션) AI 이상치 검증으로 데이터 신뢰도 추가 확보 - DB 정형화 : 전 연구원 동일 양식(표준 스키마)으로 저장 → 물성 예측 모델, Grade 개발 기간 단축의 기반 DB 확보 - 저비용 : 장비 본체 교체나 상용 LIMS 도입 없이 PC 업그레이드 + AI만으로 해결 → 타 평가실로 수평 확장 가능
Q&A · 댓글 3
좋은 아이디어라고 판단합니다. 저는 해당 업무에 '시편 제작 공정변수(사출온도/압력/속도/금형온도 등) 데이터화 '및 물성값 연계을 추가 제안드립니다.
현재 CLARA는 물성 결과값 자동화에 초점이나, 시편 제작시 사출공정조건을 함께 기록, DB화를 추진한다면, 1. 동일 재질내 편차 원인규명, 2. 생산처/외주협력사 공유시 표준 성형가이드 및 교육자료 활용, 3. 품질 클레임 예방 및 기술지원 자료 확보 등 후속 단계 진행이 가능하다는 판단입니다.
좋은 의견 감사 드립니다 ^^