Evidence & Trust

증거 인정 5대 기준

실제 현장 데이터

사전 합의된 현장 범위와 기준 기간의 실제 생산 데이터

실행 가능 대안

현장의 물리적 제약을 100% 충족하는 검증된 작업 대안

사람의 승인 결정

생산관리자의 검토, 수정, 승인 이력 및 결정 사유

실제 변경 실행

실제 현장 생산 계획에 반영된 변경 기록

측정된 ROI 결과

외부 변수를 분리하여 검증한 캐파 회수 지표

증거 단계 (Evidence Classification Scale)

1단계

시뮬레이션 시나리오

제품 기능과 관제 콘솔 시뮬레이션을 탐색하는 단계입니다.

2단계

데이터 준비도 진단 (Capacity Lab)

단일 공정 범위에서 보유 데이터의 정합성과 연결성을 진단합니다.

3단계

유료 섀도 파일럿 (8~12주 Sprint)

기준선과 KPI를 정하고 기존 방식과 AI 추천안의 성과를 섀도 모드로 비교합니다.

4단계

실제 운영 환경

일상적인 생산 의사결정 워크플로에 포함되어 사용하는 단계입니다.

5단계

검증된 경제 성과 (Outcome Ledger)

상호 합의된 측정 기준(M&V)으로 캐파 회수 효과를 입증한 단계입니다.

Outcome Ledger 메커니즘

Baseline · 기준 기간과 생산성 KPI

↓

Constraint · 제약 요인 및 외부 사건

↓

Recommendation · IDFM 대안 및 가용성

↓

Human Decision · 생산관리자 최종 승인

↓

Execution · 현장 계획 반영 및 실행

↓

Result & ROI · 회수된 캐파 및 경제 성과

Iruvy Flow는 제조 분야의 실제 성과 수치를 실증 완료 전으로 투명하게 표시합니다.

데이터 보안 및 운영 지침

읽기 전용 수집

고객사 원본 DB를 직접 변경하지 않는 읽기 전용 계정으로 수집합니다.

사람의 승인 권한

생산 계획 최종 변경 권한은 생산관리자에게 있으며 자동 변경을 강제하지 않습니다.

고객 데이터 격리

사전 동의 없이 고객 데이터가 타사 모델 학습에 공유되지 않습니다.

작업자 감시 제외

작업자 개별 생산성 평가나 인사 처벌 목적의 사용을 차단합니다.

과장된 수치 대신,검증 가능한 실증 데이터만 남깁니다.