AI 기반 제조업 추적 및 트레이싱

조치를 취할 수 있는 압력은 실제입니다.

전 세계의 추적 및 추적 시장은 2030년까지 12 억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 세 개의 규제 마감일이 제조업체의 이동을 강제합니다.

• US DSCSA: 공급 망을 통해 모든 처방약의 추적을 하기 위해 항목 수준 약물 직렬화가 필요합니다.

• EU 배터리 패스포트: 제조업체는 2027월까지 EV 및 산업용 배터리의 전체 수명 주기를 문서화해야 합니다.

• EU 디지털 제품 여권: 2030까지 EU에서 판매되는 모든 제품에 대해 확인 가능한 디지털 기록이 필요합니다.

이러한 각 규정에는 동일한 요구사항이 적용됩니다. 제조업체는 어떤 시점에든 정확히 제품이 어디에 있었고 어떤 일이 일어났는지 증명해야 합니다. 이러한 요구사항을 충족하지 못하면 많은 비용이 발생합니다. 예를 들어, 의료 기기 리콜은 2024년 대비 전년 대비 8.6% 증가했으며, 단 하나의 제약 리콜에는 최대 $600 백만달이 소요될 수 있습니다.

데이터가 존재합니다. 문제는 접근입니다.

이러한 요구 충족은 데이터에 다르며 대부분의 제조업체는 이미 데이터를 생성하고 있습니다. 문제는 90%가 사용되지 않는다는 것입니다. 이는 편집되지 않은 사일로에 있습니다. 이는 자유 텍스트 연산자 로그, 일관되지 않은 타임스탬프, 그리고 전통적인 ETL 파이프라인이 경고한 스키마와 취약한 구문 분석 규칙 없이는 처리할 수 없는 혼합된 측정 단위입니다. 데이터가 정리되고 구조화될 때즘은 이미 리콜을 방지하거나 컴플라이언스 기한을 충족할 수 있는 창이 닫혀있습니다.

이 솔루션의 작동 방식

분편화된 공장 데이터와 컴플라이언스 준수 기록 간의 갭리는 엔지니어링 문제입니다. 이 솔루션은 MongoDB Atlas와 Amazon Web Services Bedrock을 사용하여 원시 공장 이벤트를 구조화되고 질의할 수 있는 제품 이력에 연결하여 문제를 해결합니다.

원시 공장 바닥 이벤트는 도착하는 대로 MongoDB에 저장된 후 Amazon Web Services Bedrock으로 제공되는 AI 정리 파이프라인을 거치답니다. 파이프라인은 각 이벤트를 구조화된 EPCIS 2.0준수 기록으로 정규화합니다. 전체 제품 이동 과정이 단일 문서에 저장되므로 컴플라이언스 감사자 또는 공급망 관리자는 조인 또는 별도 시스템 쿼리 없이 한 번의 읽기로 전체 유통 과정을 조회할 수 있습니다.

규제 산업은 이미 이 아키텍처를 확장하여 실행하고 있습니다.

• McKesson 은 매년 1.2 억 개의 의약품 일련번호를 추적하고 MongoDB Atlas에서 DSCSA 전국 마감일을 준수했습니다.

• GE HealthCare 는 Change Streams 및 Atlas Search를 사용하여 데이터 검색 시간을 83%절감했습니다.

• Bosch 는 FAA 준수 감사 추적 기록을 통해 하나의 항공기당 6 백만 건의 고정 이벤트를 추적합니다.

원시 이벤트

산업 현장 이벤트는 연산자가 유효성 검사 및 사전 처리 없이 작성한 그대로 도착합니다.

{
   "text": "ALERT | BATCH-GM005-037 | ShenZhn WH | 06:15:00Z - rcvd \n  raw mat'ls from Tianhe Biosci. Qty: 1000u glucose oxidase. \n  Temp: 4.2C avg. Purity: 99.3%. 12 units MISSING — QA hold \n  ref#QH-2024-001.",
   "stage": "Raw Materials Sourcing",
   "_timestamp": "2025-01-15T06:15:00.000Z"
}

제품 문서

처리 후 정리된 이벤트는 제품 문서를 업데이트합니다. 모든 제조 단계는 journey 배열에 새 엔트리를 추가합니다. 아래에 표시된 것추럼 전체 유통 과정이 한 곳에 있습니다.

{
   "_id": "GM-005",
   "productName": "Continuous Glucose Monitor",
   "status": "in_production",
   "currentStage": "Enzyme Coating",
   "journey": [
      {
         "stage": "Raw Materials Sourcing",
         "status": "completed",
         "location": "Shenzhen, CN",
         "startTime": "2025-01-15T06:15:00.000Z",
         "eventCount": 3
      },
      {
         "stage": "Electrode Fabrication",
         "status": "completed",
         "location": "Penang, MY",
         "startTime": "2025-01-16T07:00:00.000Z",
         "eventCount": 4
      },
      {
         "stage": "Enzyme Coating",
         "status": "in_progress",
         "location": "Penang, MY",
         "startTime": "2025-01-17T08:00:00.000Z",
         "eventCount": 1
      }
   ]
}