AI로 수입검사 성적서의 이상 징후를 먼저 찾는 방법
수입검사에서 성적서(CoA)를 확인할 때 가장 시간이 많이 드는 일은 수치 하나를 읽는 일이 아니라, 어떤 자료를 서로 대조해야 하는지 빠뜨리지 않는 일입니다. 발주서, 구매규격, 자재 라벨, 공급업체 성적서, 입고검사 기록에는 품번·로트번호·사용기한·시험항목·판정기준이 흩어져 있습니다. 물량이 많아지면 담당자는 익숙한 품목부터 빠르게 넘기게 되고, 형식은 맞지만 값이나 판본이 다른 자료를 놓칠 수 있습니다. 이 과정에서 AI를 활용한다면 ‘합격 판정’을 맡기는 것이 아니라, 사람이 먼저 봐야 할 예외 후보를 좁히는 용도가 적절합니다.첫째, 대조 항목을 고정합니다. 모든 자재에 같은 깊이의 확인이 필요한 것은 아니지만, 최소한 품번, 로트번호, 제조일 또는 사용기한, 성적서 판본, 필수 시험항목, 규격 ..
2026. 9. 4.
생성형 AI로 문서 초안을 만들 때, 의료기기 품질기록으로 남기기 전 확인할 5가지
생성형 AI는 문서의 빈 화면을 빠르게 채우는 데 유용하다. SOP 개정 사유의 초안, 교육자료의 목차, 내부심사 질문 목록, 공급업체 평가 항목처럼 반복되는 문장을 정리할 때 특히 그렇다. 그러나 AI가 만든 문장은 ‘품질기록’이 아니라 검토가 필요한 작업 초안이다. 편리함을 이유로 출력물을 그대로 결재·보관하면, 사실과 다른 내용뿐 아니라 책임 소재와 변경 이력까지 흐려질 수 있다.첫째, 사용 목적을 좁혀야 한다. AI에는 승인된 절차서, 공개된 가이드라인, 일반화한 질문처럼 입력해도 되는 정보만 넣는다. 고객명, 제품 식별정보, 설계 세부, 민감한 불만 내용, 계정 정보는 입력 대상이 아니다. 질문도 “우리 회사 SOP를 판단해 달라”보다 “문서 변경 시 검토 항목의 일반적인 예시는 무엇인가”처럼 ..
2026. 9. 2.
