Challenges

동일 사양 부품의 가격 차이와 데이터 관리 문제

기업 규모가 커질수록 동일한 사양의 부품이 서로 다른 가격에 구매되는 문제가 발생합니다.
각 업체가 다양한 형식의 카탈로그로 부품 정보를 제공해 데이터 통합 관리가 복잡해지고, 수작업 입력과 입력 방식의 차이로 데이터 일관성도 저해됩니다.
이로 인해 구매 담당자는 부품 사양과 가격을 일일이 비교·분석하는 데 많은 시간을 소모하며, 동일 부품임에도 서로 다른 가격에 구매하는 일이 반복됩니다.

AI 기반 부품 유사도 분석

부품 유사도 자동 분석 및 군집화

Mellerikat의 부품 유사도 분석 솔루션은 테이블 데이터 내 복잡한 컬럼의 유사성을 분석해, 유사도가 높은 항목을 자동으로 군집화합니다.
비정형 부품 데이터를 정형 데이터로 변환하고, AI 기술을 활용해 부품 간 유사도를 분석함으로써 데이터 활용성과 효율성을 극대화합니다.
강력한 전처리 기능으로 회로/반도체 등 구매 부품의 기술 사양 데이터를 구조화하고, 맞춤형 유사도 산출 방식을 제공하여 부품 관리 프로세스의 효율을 크게 높입니다.

데이터 표준화 및 전처리

비정형 부품 데이터의 정형화

다양한 부품 속성의 비정형 데이터를 표준화하여, AI 분석에 적합한 구조화된 정형 데이터셋을 생성합니다.
수치형, 범위형, 크기 데이터 등 다양한 정보를 통일된 단위로 환산해 규격화할 수 있습니다.
전처리 자동화 기능을 통해 고객이 직접 새로운 품목을 추가하거나 확장할 수 있어, 높은 유연성을 제공합니다.

쉽고 직관적인 유사 부품 찾기

특정 부품과 유사한 부품 자동 검색

전처리된 데이터를 바탕으로, 사용자가 특정 부품을 선택하면 AI가 주요 속성을 비교해 유사한 부품들을 자동으로 찾아줍니다.
복잡한 수식이나 알고리즘을 몰라도, 클릭 한 번으로 유사 부품 목록을 확인할 수 있어, 대체 부품 탐색이나 가격 비교가 매우 간편해집니다.
유사 부품 검색 결과는 군집화되어 제공되므로, 한눈에 다양한 대안을 확인할 수 있습니다.

부품 유사도 분석 결과는 Splunk Dashboard를 통해 제공합니다.

설계 및 BOM 작성 지원

스펙 입력만으로 최적 부품 추천

새로운 제품을 설계하거나 BOM(Bill of Materials)을 작성할 때, 원하는 부품의 주요 스펙만 입력하면 AI가 분석 결과를 바탕으로 가장 적합한 부품을 추천합니다.
복잡한 검색 조건 없이도, 필요한 성능과 조건에 맞는 부품을 빠르게 찾을 수 있어 설계 효율성과 정확성이 크게 향상됩니다.
이 기능은 신제품 개발, 대체 부품 선정, 비용 최적화 등 다양한 상황에서 활용할 수 있습니다.

AI 모델 개발 및 운영 효율화

ALO-ML로 간소화된 AI 개발과 운영

Mellerikat의 ALO-ML은 부품 유사도 분석에 필요한 AI 모델 개발의 복잡성을 획기적으로 줄여줍니다.
Python 모듈, 샘플 데이터, 코드를 패키징해 컨테이너 환경을 제공하며, Docker 이미지로 일관된 개발·배포 환경을 구축합니다.
ALO-ML을 통해 대규모 부품 데이터의 복잡한 유사도 계산을 자동화하여, 개발자는 알고리즘 개발과 성능 최적화에 집중할 수 있습니다.
분석 시간은 단축되고 정확도는 높아지며, 효율적인 데이터 기반 의사결정이 가능합니다.
특히, AI 솔루션 개발 기간을 30% 단축하여 빠르고 효율적인 프로젝트 진행을 지원합니다.
ALO-ML은 부품 유사도 분석을 위한 AI 솔루션의 새로운 표준입니다.

MLOps 기반 자동화와 최신 정보 반영

부품 카탈로그가 업데이트되면, 자동으로 모델 학습과 배포 파이프라인이 동작하여 최신 부품 사양과 가격 정보를 신속하게 반영합니다.
AI Conductor와 Edge Conductor를 활용해 부품 유사도 분석 프로세스를 체계적이고 효율적으로 운영하며,
AI 모델의 배포, 업데이트, 실시간 모니터링을 자동화하여 운영 효율성을 높입니다.
이를 통해 구매 담당자는 항상 최신 데이터 기반의 분석 결과를 바탕으로 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있습니다.
또한, 모니터링 업무 프로세스를 75% 단축하고, 부품 간 유사도 분석과 최적 가격 제안을 통해 가격 경쟁력도 확보할 수 있습니다.

Splunk와 통합

Splunk 연동을 통한 AI 기반 부품 가격 최적화

Mellerikat과 Splunk의 통합을 통해 부품 유사도 분석 솔루션을 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다.
Splunk Marketplace에서 제공하는 Mellerikat for Splunk를 활용하면, Splunk와 Mellerikat을 손쉽게 연동할 수 있습니다.
사용자는 간단한 SPL(Search Processing Language) 명령어만으로도 Splunk 데이터를 Edge App으로 전송하여,
AI 기반의 부품 유사도 분석 및 가격 최적화 결과를 실시간으로 받아볼 수 있습니다.
또한, 특정 부품의 속성에 대한 가중치를 실시간으로 조정하거나, 다양한 조건에 따라 분석 결과를 즉시 확인할 수 있어, 업무 효율성과 의사결정의 신속성이 크게 향상됩니다.
Splunk와의 연동을 통해 기업은 데이터 기반의 전략적 구매와 비용 절감 효과를 극대화할 수 있습니다.