화장품 스마트팩토리 솔루션 개발과 디지털 트랜스포메이션(DX)을 선도하고 있는 (주)이젬코(대표이사 이종극)가 아마존 웹서비스(Amazon Web Services·AWS) 기반 AI 품질 데이터 분석 플랫폼을 통한 선제적 품질 관리 체계를 구축했다.
(주)이젬코는 “AWS 파트너 협업으로 단기간 내 최소 기능 제품(MVP)을 구현, 새해(2026년) 정식 서비스를 론칭한다. 이를 통해 화장품 제조 공정의 품질관리 체계 혁신을 이뤄갈 것”이라고 밝혔다.
특히 (주)이젬코는 이번 플랫폼 구축을 통해 공정 간 불량률 분석과 로트별 품질 추적을 실시간으로 수행하는 동시에 ‘자연어 질의’ 만으로 복잡한 품질 데이터를 즉시 분석할 수 있는 환경을 구현했다는 점에서 의미가 크다.
(주)이젬코는 화장품 OEM·ODM 생산 과정에서 공정 간 불량률 분석과 로트별 품질 편차 추적에 어려움을 겪고 있었다.
기존 비즈니스 인텔리전스(BI) 환경에서는 새로운 분석이나 대시보드를 추가할 때마다 별도의 구성 작업이 필요해 현업 담당자가 품질 데이터를 유연하게 활용하는 데 한계가 있었기 때문이다.
여기에 운영 데이터베이스에 직접 분석 쿼리(Query·질문 또는 요청)를 실행하면서 시스템 부하가 발생하는 문제도 존재했다.
AWS 파트너 협업으로 단기간 내 MVP 구현
(주)이젬코는 이같은 과제를 해결하기 위해 AWS 파트너 리드 데이터 랩(AWS Partner-led Data Lab) 프로그램에 참여, AWS 파트너 NDS와 협업을 펼쳤다.
이를 통해 (주)이젬코는 데이터 수집부터 분석-시각화-AI 기반 질의까지 이어지는 통합 분석 플랫폼의 최소 기능 제품(MVP)을 단기간 내에 구현하기에 이르렀다.
이젬코의 AI 품질 데이터 분석 플랫폼은 4단계로 완성했다.
■ 1단계: AWS Glue 기반 데이터 수집과 적재: 제조와 품질 데이터는 AWS Glue를 통해 일 단위로 추출·변환돼 Amazon S3에 적재한다. 이를 통해 운영 데이터베이스에 분석 부하를 주지 않으면서도 안정성을 확보한 데이터 파이프라인을 구축했다.
■ 2단계: Amazon Athena 기반 분석 전용 데이터 계층 구성: 분산된 품질 데이터의 상관관계를 정리, Amazon QuickSight와 QuickSight 챗 에이전트가 즉시 활용할 수 있는 분석 전용 데이터 계층 구축을 이뤘다. 이는 복잡한 데이터 관계를 단순화하고 분석 속도를 향상시켰다.
■ 3단계: Amazon QuickSight 기반 품질 분석 대시보드에 구축: 정제한 데이터는 Amazon QuickSight의 SPICE 엔진에 적재, 주요 품질 분석 대시보드로 시각화했다. 대시보드에는 △ 월별 검사 실적 △ 전체·항목별 불량률 △ 검사항목별 불량 TOP 5 △ 거래처별 불량 TOP 5 △ 검사 분류별 품질 현황 등을 포함하고 있어 실시간 품질 모니터링이 가능해졌다.
■ 4단계: Amazon QuickSight Chat Agent 기반 AI 자연어 분석: Amazon QuickSight 챗 에이전트를 활용해 사용자가 자연어로 질문하면 표·그래프·요약 형태의 분석 결과를 즉시 확인할 수 있는 AI 기반 분석 기능도 구현했다. 이를 통해 IT 부서의 지원 없이도 현업 담당자가 직접 필요한 품질 데이터를 조회하고 분석할 수 있다.
서버리스 아키텍처로 운영 효율성·분석 민첩성 동시 확보
AWS 기반 품질 데이터 분석 플랫폼 구축을 통해 (주)이젬코는 두 가지 핵심 성과를 달성했다.
첫째는 서버리스 기반 데이터 파이프라인과 다양한 대시보드를 통해 운영 데이터베이스에 분석 부하를 주지 않으면서도 공정 간 불량률과 로트 기반 품질 추적이 가능해져 선제적 품질 관리가 가능해졌다.
둘째, 자연어 질의를 통한 실무자 주도의 데이터 조회와 분석을 실현, 업무 효율성을 극대화했다.
(주)이젬코는 해당 플랫폼 서비스를 2026년 개막과 함께 정식 론칭한다는 목표 아래 현재 기능 안정화와 개선 작업을 진행하고 있다.
품질 분석을 넘어 △ 생산 수율 △ 구매·반품 △ 원가율 등 제조 지표 전반을 아우르는 통합 분석 플랫폼으로 확장할 계획이다.
(주)이젬코의 AI 기반 품질 데이터 분석 플랫폼 구축에 대한 보다 자세한 내용은 AWS 기술 블로그( https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/smartfaceotry-egemco-amazon-quicksuite/ )를 통해 확인할 수 있다.
