AI
화장품 스마트팩토리 솔루션 전문기업 이젬코와 Amazon QuickSuite로 구현한 AI 기반 품질 데이터 분석 플랫폼
두줄요약
이젬코는 AWS Glue, Athena, QuickSight, QuickSuite로 화장품 품질 데이터 분석 플랫폼을 구축했습니다. 운영 DB 부하를 줄이면서 자연어 질의 기반 AI 분석과 시각화 대시보드를 제공했습니다.
문제 상황
- 화장품 OEM/ODM 공정에서 원료부터 출하까지 로트별 품질 추적과 불량률 분석의 즉시성 부족
- 기존 BI 환경의 고정 대시보드 구조로 인해 분석 요청마다 신규 대시보드 개발이 필요했고 리드타임과 운영 비용이 증가
원인 분석
- 운영 DB에 직접 분석 쿼리를 수행할 경우 성능 저하 우려
- 품질 데이터를 공정·로트·거래처 기준으로 일관되게 연결하고 재사용 가능한 분석 계층으로 정리할 필요
- 실무자가 SQL 없이도 원하는 방식으로 데이터를 질의할 수 있는 인터페이스 부재
해결 방법
- AWS Glue로 EC2 기반 SQL Server 데이터를 일별 배치로 S3에 적재하는 ETL 파이프라인 구성
- Athena View로 품질 데이터 관계와 집계 로직을 표준화하고, QuickSight SPICE로 빠른 시각화 분석 환경 구축
- Amazon QuickSuite Chat Agent에 품질 분석용 Persona와 프롬프트를 적용해 자연어 질의 기반 AI 분석 기능 구현
적용해볼 점
- 운영 DB와 분석 계층을 분리한 배치형 데이터 파이프라인 설계
- 대시보드와 자연어 질의를 함께 제공하는 하이브리드 분석 UX 구성
- 리전 제약과 향후 마이그레이션을 고려한 서비스 배치 전략 수립