USE CASE
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01
데이터 수집 및 통합
- 여러 설비·시스템에 흩어진 데이터를 중앙 플랫폼으로 통합 수집
- 설비 ID·공정 단계·시간 기준으로 비정형 데이터를 구조화
- 모든 데이터를 단일 저장소에 모아 일원화된 관리 체계 구축
02
데이터 정형화 및 자동 변환(ETL)
- 비정형 데이터를 공정 중심의 지표·언어로 재해석
- 자동화된 ETL 파이프라인으로 매핑·정제·변환 작업 수행
- AI 학습용으로 최적화된 스키마·포맷으로 자동 재구성
03
데이터 저장 및 관리
- 통합 데이터를 데이터 웨어하우스 구조로 저장해 빠른 조회 지원
- 메타데이터 기반 전사 데이터 거버넌스 체계 확립
- 공정 간 데이터 매핑으로 추적성·정합성·일관성 확보
04
AI 연계 및 시각화
- AI Hub·디지털 트윈 등 상위 시스템과 실시간 데이터 연동
- 대시보드로 공정·설비·KPI를 직관적으로 시각화
- AI 분석 결과를 제어·알림으로 연결하는 실시간 운영 구조 구현