부트캠프가 마무리 단계에 접어들면서 이력서와 최종 프로젝트에 대한 피드백을 받을 기회가 있었다.그동안은 "구현을 많이 하면 좋은 프로젝트"라고 생각했지만, 이번 피드백을 통해 기능의 개수보다 그것을 어떻게 구현했고, 어떤 고민과 과정을 거쳤는지가 더 중요하다는 사실을

이번 작업에서는 제조 이벤트가 발생하면 AGV가 실시간으로 출발하고, 공정 흐름도에 즉시 반영되는 기능을 구현했다.단순히 AGV를 움직이는 것이 아니라 Assembly Service → Kafka → Main Backend → Redis → WebSocket → Fro

오늘은 AGV 운행 로직을 AI 분석 결과 중심으로 개선하는 작업을 진행했고, 멘토님 피드백을 통해 프로젝트 구조와 기술 선택에 대해서도 많은 이야기를 들었다.AI 분석 기반 AGV 운행 로직 개선기존에는 제조 이벤트가 발생하면 AGV가 바로 출발하는 구조였다.하지만

오늘은 제조 이벤트와 AGV 운반 흐름을 다시 점검하면서, 공정 완료와 AGV 운반 완료 사이의 관계를 어떻게 설계해야 하는지에 대해 팀원들과 많은 논의를 진행했다.또한 강사님 피드백을 통해 현재 프로젝트에서 가장 우선해야 하는 것이 무엇인지도 다시 한번 정리할 수 있

중간발표 이후 멘토링을 통해 발표 내용뿐만 아니라 현재 프로젝트의 구조와 개발 방향에 대해 다시 한번 점검하는 시간을 가졌다. 단순히 기능을 구현하는 것보다 왜 이런 구조를 선택했는지, 데이터가 어떻게 흘러가는지를 명확하게 설명하는 것이 중요하다는 점을 많이 느꼈다.가

오늘은 중간발표를 앞두고 발표자료를 정리하고, 현재 구현 내용과 발표 내용이 일치하도록 기능 정의를 수정했다.또한 PPT 전체 흐름과 발표 대본을 정리하면서 프로젝트의 방향성과 전달하고자 하는 핵심 메시지를 다시 점검하는 시간을 가졌다.이번 중간발표는 단순히 기능을 나

현재 진행 중인 스마트팩토리 관제 시스템(AIMS)은 실제 MES 데이터를 사용하는 것이 아니라 Sample DB에 저장된 제조 이벤트를 기반으로 공정을 시뮬레이션하는 방식으로 구현하고 있다.초기에는 모든 공정 이벤트를 시간 순서대로 재생하는 구조를 고려했지만, 제조

오늘은 스마트팩토리 관제 시스템에서 제조 이벤트를 어떤 방식으로 생성하고 전달할 것인지에 대해 팀 내 논의를 진행하였다.기존에는 프레스, 차체, 도장, 의장 공정별 이벤트를 각각 생성하는 구조를 고려하고 있었지만, 공정 간 데이터 연계와 Kafka 활용 측면에서 비효율

오늘은 제조 데이터 처리 구조와 Kafka 도입 범위에 대해 팀원들과 구체적으로 논의했다.현재 프로젝트는 실제 MES 데이터를 수집하는 구조가 아니라, AI 서비스에서 생성한 Sample 데이터를 기반으로 제조 시뮬레이션을 수행하고 있다.현재 데이터 흐름 구조현재 데이

현재 진행 중인 AIMS(AI Manufacturing Monitoring System) 프로젝트는 자동차 제조 공정을 대상으로 하는 스마트팩토리 통합 관제 시스템이다.실제 제조 데이터를 수집하는 환경은 아니기 때문에, 현재는 Sample DB에 저장된 제조 이벤트 데

오늘은 프로젝트 멘토링과 함께 Kafka, Elasticsearch, StreamSets 등 실제 보안관제 환경에서 사용하는 기술들에 대해 학습했다.기존에는 단순히 기술 스택을 사용하기 위해 도입을 고민했다면, 오늘은 각 기술이 왜 필요한지와 실제 현업에서 어떤 문제를

오늘은 프론트엔드와 백엔드 기능 연동 상태를 점검하고, 현재까지 구현한 기능들을 통합하는 작업을 진행했다. 또 프로젝트 진행 상황을 좀 더 체계적으로 관리하기 위한 일정 관리 방식과 성과 측정 방법에 대한 피드백도 받았다.오후 3시에 예정된 프론트엔드와 백엔드 연동 테

오늘은 현재 진행 중인 스마트팩토리 관제 프로젝트의 프론트엔드, 백엔드, 인프라 구조를 점검하고 MSA 환경에서의 인증 처리 방식과 데이터 구조에 대해 논의했다. 또한 멘토링을 앞두고 현재까지 진행된 내용과 MVP 방향성을 정리하는 시간을 가졌다.각자 담당 업무를 중심

오늘은 스마트팩토리 관제 시스템 구현을 위한 데이터 저장 구조와 실시간 데이터 처리 방식에 대해 논의하고, 데이터베이스 구축 및 프론트/백엔드 개발을 진행했다.현재 프로젝트는 실제 제조 데이터를 사용하는 것이 아니라 샘플 데이터를 기반으로 공정 흐름과 AGV 이동을 시

오늘은 프로젝트의 실제 개발을 시작하기 위한 구조 설계와 개발 환경 정리를 진행하였다.그동안 프로젝트 기획과 요구사항 정의에 집중했다면, 이제는 실제 구현 단계로 넘어가기 위해 서비스 구조와 저장소 전략, 데이터베이스 접근 방식 등을 구체화하는 시간을 가졌다.AIMS는

📌 오늘 회의 목표오늘은 스마트팩토리 통합 관제 시스템(AIMS)의 데이터 구조와 API 명세를 구체화하고, 현재 구현 중인 프론트엔드(V0) 수정 사항을 정리하는 시간을 가졌다.특히 실제 구현 단계에 진입하기 전,어떤 데이터를 저장할 것인가어떤 API를 제공할 것인

최근 계속해서 진행중인 자동차 스마트팩토리 통합 관제 플랫폼 프로젝트의MVP 기능을 구체화하고, 멘토님 및 강사님의 피드백을 받는 시간을 가졌다.이번 회의의 핵심 주제는 단순히 "무엇을 만들 것인가"가 아니라,"왜 이 기능이 필요한가?""기존 MES나 관제 시스템과 다

최근 팀 프로젝트 주제로 자동차 스마트팩토리 기반 관제 시스템을 기획하면서, 단순히 “기능이 많은 시스템”이 아니라 실제 제조 현장에서 왜 필요한지 설명할 수 있는 기능이 무엇인지에 대해 많은 고민을 하게 되었다.특히 중간 발표에서는 구현 자체보다도 어제 얘기한 내용에

오늘 오전 회의에서는 단순히 어떤 기술을 사용할지보다,“왜 이 프로젝트를 만들고 어떤 문제를 해결하려 하는가?”에 대한 이야기를 중심으로 논의를 진행했다.이번 회의에서 가장 인상 깊었던 말은 다음이었다.“Redis, Kafka 같은 기술은 결국 도구일 뿐이다.”그동안은

오늘은 본격적인 기능 개발에 들어가기 전, 프로젝트의 전체적인방향성 + 문서 체계를 정리하는 시간을 가졌다.현재 진행중인 프로젝트는 AI 기반 자동차 제조 통합 보안 관제 시스템으로스마트팩토리 환경에서 발생하는 제조 과정에서 수집되는 데이터를 기반으로이상탐지 및 통합