제조 AI 프로젝트, 왜 데모는 성공하는데 현장에선 실패할까?

제조 AI 프로젝트, 왜 데모는 성공하는데 현장에선 실패할까? 지난주 한 제조기업 임원분과 미팅이 있었습니다. "우리도 AI 도입했어요. 작년에 PoC까지 성공했는데... 결...

불량은 기록되는데, 원인은 왜 남지 않을까

테이블:설비 마스터공정 마스터소재 마스터공정 파라미터 측정 데이터품질 불량 데이터베테랑 작업자 이력베테랑 작업자 이력RDB가 가진 “암묵적 정보”는 무엇인가?아래 문장들은 D...

데이터는 충분한데, 왜 공장은 똑똑해지지 않을까

같은 데이터, 다른 결과: RDB와 온톨로지(Knowledge Graph)의 결정적 차이공장은 이미 데이터로 가득 차 있다.설비 이력, 공정 조건, 품질 불량, 작업자 기록까...

팔란티어와 마이크로소프트 온톨로지 차이

2026년, 제조업의 AI 전쟁은 온톨로지라는 공통 무기로 시작됐지만, 팔란티어(Palantir)와 마이크로소프트(Microsoft)는 완전히 다른 전략을 펼치고 있습니다. ...

제조 혁신의 시작, IntelliCAPP AI Agent

제조 혁신의 시작, IntelliCAPP AI Agent당신의 공정 설계 시간을 90% 단축시켜드립니다“도면을 읽고, 공정을 설계하고, 최적 가공 레시피까지 완성하는 AI.”...

AI 평준화 시대, 당신의 경쟁력은 어디서 오는가?

AI 평준화 시대, 당신의 경쟁력은 어디서 오는가?"AI를 썼는데 결과가 뻔하다면, 도구가 아니라 당신의 '설계도'를 점검해야 합니다."AI는 본질적으로 데이터 기반의 확률적...

Life-Preference Constrained Loss

Life-Preference Constrained Loss (LPCL)이 수식을 문장으로 다시 읽으면“나는 좋아하는 것에 집중하도록 학습하되,인생이라는 시간 제약을 어기지 않...

피지컬 AI의 심장 : PINN 이해를 위한 Demo

피지컬 AI의 심장 - PINN 이해를 위한 Demo여러분은 AI가 데이터만 학습한다고 생각하시나요? 그렇다면 이 글을 꼭 읽어보세요. 오늘 소개할 PINN(Physics-I...

AI 알고리즘 피해자들: 우리는 어떻게 생각의 감옥에 갇히는가

AI 알고리즘 피해자들: 우리는 어떻게 생각의 감옥에 갇히는가아침에 눈을 뜨면 가장 먼저 무엇을 하는가? 많은 이들이 스마트폰을 집어 든다. 유튜브를 열면 어제 본 영상과 비...

AI가 물리 법칙을 학습한다면? PINN 이해하기

AI가 물리법칙을 학습한다면? PINN 이해하기 문제의 시작: 데이터가 부족한 현실제조 현장에서 일하다 보면 이런 고민을 하게 됩니다. 복잡한 장비의 온도 분포를 예측하고 싶...

AI가 모든 답을 아는 시대, 우리는 무엇으로 승부 할 것인가

AI가 모든 답을 아는 시대, 우리는 무엇으로 승부할 것인가우리가 마주한 새로운 세상2025년 현재, 우리는 매일 아침 AI와 함께 일어나고 AI와 함께 잠듭니다. ChatG...

AI가 만들어내는 가치는 무엇일까? (데이터링크편)

AI가 만들어내는 가치는 무엇일까? (데이터링크편) -----------제조 현장의 데이터 단절 문제제조 현장을 방문하면 흔히 마주하는 풍경이 있다. 설계팀은 3D CAD 시...