"이거 실제 공장에 깔 수 있어요?"

주간 프로젝트가 끝나면 받게 될 질문이다. 답은 "단계가 더 필요합니다".

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PoC → 프로덕션 갭

항목	PoC (이번 주)	프로덕션
데이터	50개 노드 (수동 입력)	5,000+ 노드 (자동 ETL)
사용자	1명 (본인)	50~500명 (현장 엔지니어)
인증	비밀번호 1개 공유	SSO / RBAC
배포	localhost	사내 서버 / 클라우드
백업	없음	매일 자동 백업
모니터링	없음	쿼리 시간, 오류율, 사용량
LLM 비용	본인 카드	부서 청구 + 한도

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1단계: 사내 데모 (다음 주)

목표: 정비팀 5명에게 보여주고 피드백 수집.

체크리스트:

• Docker Compose로 일관된 환경 (Neo4j + Python + UI)
• 사용 시나리오 5개 사전 시연 영상 (1분짜리)
• 피드백 수집 양식 (Google Form)
• 알려진 한계 명시 ("이건 아직 안 됨" 리스트)

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2단계: 부서 파일럿 (1~2개월)

목표: 1개 라인(설비 10~30대) 데이터로 30일간 실 사용.

준비물:

• 실제 정비 이력 데이터 ETL (CMMS → Neo4j)
• 사내 SSO 연동 (Active Directory, OAuth)
• 일일 자동 백업 (neo4j-admin database backup)
• Prometheus + Grafana 대시보드 (쿼리 응답시간, 활성 사용자)
• LLM 비용 한도 설정 (월 100만원 등)
• 인시던트 대응 절차 (Slack/Teams 알림)

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3단계: 전사 확산 (3개월~)

• 사용자 가이드 + 동영상 튜토리얼
• 슈퍼유저 프로그램 (각 부서별 1명, 피드백 채널)
• A/B 테스트 인프라 (프롬프트 버전 비교)
• ML 옵스: 골든 테스트 회귀 + 사용자 평점 모니터링
• KG 데이터 거버넌스 (누가 노드 추가/수정? 승인 프로세스?)

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운영의 적: "데이터가 곧 stale 해진다"

공장은 매일 변한다. 새 설비 도입, 부품 교체, 작업자 이동. KG가 현실과 어긋나기 시작하면 신뢰가 무너진다.

방지책:

1. 자동 ETL: CMMS/ERP/MES에서 일일 동기화
2. 사람 검증 큐: 자동 추출 결과를 정비팀이 주간 리뷰
3. 만료 정책: 6개월 이상 된 노드는 "검증 필요" 표시
4. 데이터 거버넌스 책임자: 1명 지정

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사용자 온보딩 자료

• 1페이지 치트시트: "이렇게 물어보세요 vs 이렇게 묻지 마세요"
• 5분 데모 영상: 가장 흔한 5가지 질문 시연
• FAQ: "답이 이상해요", "내 설비가 안 나와요" 대응
• 연락 채널: Slack 채널 + 담당자

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핵심 정리

이번 주 프로젝트는 "사내 데모 직전" 수준. 전사 확산까지 가려면 6개월~1년. 그 사이에 무엇을 더 해야 할지 다음 챕터에서 다룬다.