제조 AI 스마트팩토리

흩어진 매뉴얼과 경험을 현장의 질문에 연결

질문형 접근과 기술 전수의 역할

공장 특화 AI는 필요한 정보를 묻는 접점으로, 기술 전수 AI는 숙련 지식을 구조화하고 교육에 활용하는 영역으로 나눴습니다. 제안서에는 기능 설명 예시를 함께 담았습니다.

지식 범위: 공장 정보 · 업무 매뉴얼 · 운영·관리 질의 · 기술 경험

활용 장면: 정보 확인 · 관련 자료 탐색 · 질의응답 · 교육 지원

영상과 설비 신호는 서로 다른 문제를 본다

단계마다 필요한 데이터가 다르다

이상 징후 탐지와 고장 유형 판단을 같은 단계로 취급하지 않았습니다. 후자의 판단을 위해 추가 데이터가 필요하다는 도입 조건을 명시했습니다.

제품을 검사하는 일에서 공정을 이해하는 일로

검사 결과가 다음 판단의 자료가 되도록

검출에서 끝내지 않고 품질 이력과 공정 조건을 함께 살피는 구상입니다. 실제 제어 적용은 데이터 확보와 현장 검증을 거쳐 결정하는 단계로 두었습니다.

모델만 준비해서는 부족한 현장 도입의 조건

설치와 연결

방문·설치 일정, 센서·장비 위치, 통신선과 전선 배치를 현장 조건에 맞춰 협의합니다.

모델만 준비해서는 부족한 현장 도입의 조건

교육과 사용

매뉴얼 숙지, 초기 교육, 사용 중 문의를 위한 지원 경로를 준비합니다.

모델만 준비해서는 부족한 현장 도입의 조건

운영과 유지관리

담당자와 방문 일정을 정하고, 모니터링 결과와 사용 자료를 지속해서 공유하는 조건을 둡니다.

모델만 준비해서는 부족한 현장 도입의 조건

실제 환경에 맞는 적용을 위한 계획

제품마다 확보해야 할 데이터와 설치 조건이 다릅니다. 기능 선택부터 현장 협조와 유지관리까지 한 흐름으로 제안했습니다.