Kosmos AI 연계

AkashiQ가 데이터를 모으고 정제하면, KosmosAI가 그 데이터로 모델을 만들어 서빙합니다. 두 제품은 세 방향으로 연결됩니다.

KosmosAI ──── 자산 마스터 동기화 ────▶ AkashiQ
AkashiQ  ──── 학습 데이터셋 공급 ─────▶ KosmosAI
KosmosAI ──── 예측 결과 ────────────▶ AkashiQ 화면

1. 자산 마스터 동기화 (수신)

설비 · 분석기기 같은 자산 마스터의 관리 주체는 KosmosAI입니다. AkashiQ는 이를 동기화해 받아 표시하고 판정에 사용합니다.

받는 항목	AkashiQ에서의 용도
자산 정보	Assets 목록 · 상세
정상 범위	라이브 판정, 목표 대비 실측 비교
규격	규격 이탈 판정 기준
검교정 · 적격성 상태	분석기기 상태 표시
식별자 매핑	시스템 간 조인 키

동기화로 받은 항목은 AkashiQ에서 읽기 전용입니다. 화면에 KosmosAI 배지가 표시되고 편집이 잠깁니다. 수정은 KosmosAI 포털에서 수행합니다.

ℹ️ 참고

한쪽을 원본으로 정하지 않으면 같은 설비가 두 시스템에서 다르게 관리되어 결국 어느 쪽이 맞는지 알 수 없게 됩니다. 자산은 KosmosAI를 원본으로 삼는 것이 두 제품 간 합의입니다.

표준 식별자

자산 식별자는 표준 형식(urn:uuid:)으로 관리하고, 시스템별 로컬 코드는 ID 매핑으로 연결합니다. 로컬 코드를 직접 키로 쓰지 않기 때문에, 원천 시스템이 바뀌어도 연결이 끊기지 않습니다.

2. 학습 데이터셋 공급 (전송)

AkashiQ는 정제된 Gold 데이터를 학습용 데이터셋으로 내보냅니다.

특성	내용
주기	스케줄에 따라 정기 실행
방식	지정된 버전에 날짜 단위 파일을 누적
품질 게이트	기준에 미달하는 데이터는 내보내지 않습니다
결측 보완	누락된 기간을 확인해 다시 채웁니다

품질 게이트가 중요합니다. 잘못된 데이터를 그대로 내보내면 모델이 그 오류를 학습합니다. 그래서 export 단계에서 판정을 한 번 더 수행합니다.

무엇을 내보내는가

일반적으로 다음 성격의 데이터셋을 공급합니다.

• 배치 단위로 정리된 품질 결과
• 공정 실측값을 배치 단위로 집계한 특징값
• 규격 이탈 여부 라벨이 붙은 학습용 데이터셋

라벨과 특징값의 시점 관계에 주의합니다. 결과가 나온 뒤의 정보를 특징값에 포함하면 모델이 실제 상황에서 쓸 수 없게 됩니다.

3. 예측 결과 표시 (수신)

KosmosAI가 서빙하는 모델의 예측 결과를 AkashiQ 화면에 표시합니다.

화면	표시 내용
Batch Trace	공정 기반 규격 이탈 위험
Batch Trace	문서 기반 질의 응답(Deviation Copilot)

연동이 설정되지 않은 환경에서는 해당 패널이 표시되지 않습니다. 기능이 없는 것처럼 보이는 것이 아니라, 연결되지 않은 예측을 빈 값으로 보여주지 않기 위한 처리입니다.

연동 설정

사용자 칩 → 설정 → KosmosAI 연동 에서 구성합니다. 플랫폼 관리자 전용입니다.

항목	설명
서비스 주소	KosmosAI 분석 API 엔드포인트
인증 정보	접근 자격 증명
사용 여부	연동 활성화

연결 테스트 로 샘플 예측을 호출해 실제 응답이 오는지 확인할 수 있습니다. 설정값 저장만으로 동작을 확신하지 않고 왕복 호출로 검증하는 방식입니다.

연계 없이도 동작합니까

동작합니다. KosmosAI 연동은 선택 구성입니다.

연동 없을 때	영향
자산 마스터	AkashiQ에서 직접 등록 · 관리합니다
예측 패널	표시되지 않습니다. 추세 기반 위험 신호는 그대로 동작합니다
학습 데이터 공급	데이터셋과 외부 Data API로 대체할 수 있습니다

관련 문서

• Assets · Master Data
• Batch Trace
• 아키텍처