Back to the Basics Back to the Basics

지난 회차에서 스마트 제조의 KPI 설계에 대해 다뤘다면, 이제는 그 데이터를 어떻게 ‘예측’과 ‘최적화’로 연결할 수 있을지를 살펴볼 차례입니다. 바로 AI의 역할입니다. 이번 화에서는 제조업에서 실제 적용되고 있는 AI 모델링 전략을 품질 예측, 수율 향상, 병목 탐지라는 세 가지 대표 영역으로 나눠 구체적으로 이야기해보겠습니다. 1. 제조 AI는 결국 ‘패턴을 찾아내는 기술’이다 제조 현장에서는 수많은 데이터가 생성됩니다. 센서에서 나오는 수치, 작업자의 입력, 장비 상태 로그, 환경 조건까지. 이 방대한 데이터를 분석해 어떤 ‘패턴’을 찾아내는 게 AI의 핵심 역할입니다. 예를 들어, 어떤 온도 조건에서 제품의 불량률이 높아지는지, 어떤 조립 순서에서 시간이 많이 걸리는지를 찾아내는 건 사람이 일..