제조 설비 데이터인 IIoT Data에서 Insight를 찾다 - 암묵지

IIoT Data에서 암묵지 추출하고 활용 하는 방법- 현장에서 IIoT Data를 Graph보여주고 질문과 응답- IIoT Data에서 암묵지 추출하는 방안. 특정 제품 제작 전반의 IoT data에서 데이터 분석 질문: “그래프와 같은 데이터는 무엇을 의미하나요?”답변(숙련자):그래프요? 펌프 온도 흐름이에요. 파란 선이 실제, 박스는 구간 나눠 ...

Vectorless RAG(벡터 없는 추론 기반 검색): PageIndex

1. PageIndex: Vectorless RAG 핵심 요약핵심 개념PageIndex는 벡터 임베딩 없이 작동하는 새로운 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식입니다. 전통적인 벡터 기반 RAG의 한계를 극복하기 위해 개발되었습니다. 2. 기존 RAG vs PageIndex- 전통적 RAG의 문제점의미적 불일치: 벡터 ...

AI는 왜 그럴듯한 말을 할수록 위험해지는가

AI는 왜 그럴듯한 말을 할수록 위험해지는가(벡터 기반 인공지능 시대의 사유에 대하여)AI는 점점 더 말을 잘한다.문장은 매끄럽고, 논리는 정연하며, 맥락도 자연스럽다.때로는 전문가보다 더 설득력 있어 보인다.그래서 우리는 묻게 된다.“이 정도면 이해한 것 아닐까?”그러나 바로 그 지점에서 AI 시대의 가장 조용한 위험이 시작된다.AI는 생각하지 않는...

LLM의 Context Blindness

LLM의 Context Blindness: 해결책은 더 많은 AI 호출이 아니라 '구조'다AI를 활용한 제조 혁신 프로젝트를 진행하다 보면, 늘 마주치는 문제가 있습니다. "왜 AI는 내가 준 긴 문서의 중요한 부분을 놓칠까?" 바로 Context Blindness(컨텍스트 실명) 문제입니다.많은 개발자들이 이 문제를 해결하기 위해 LLM을 여러 번 ...

AI 시대, 데이터를 보는 관점이 완전히 바뀐다, 바꿔야 한다.

AI 시대, 데이터를 보는 관점이 완전히 바뀐다, 바꿔야 한다.우리는 지금까지 데이터를 '기록'으로만 봤다제조 현장을 돌아보자. 온도계가 250°C를 가리킨다. 작업자가 종이에 적거나 컴퓨터에 입력한다. 하루가 끝나면 엑셀 파일이 하나 생긴다. 한 달이 지나면 폴더에 30개의 파일이 쌓인다. 1년이 지나면? 어디 있는지도 모를 서버 구석에 먼지 쌓인 ...

제조 AI - Machinable Language란?

Machinable Language의 정의핵심 정의Machinable Language는 기계(AI/AI Agent)가 직접 읽고, 이해하고, 추론하고, 실행할 수 있도록 구조화된 데이터 표현 체계를 의미합니다. 상세 정의Machinable Language는 다음 4가지 특성을 모두 충족하는 데이터 언어입니다:1. Machine-Readable (기계 ...

제조 현장의 게임 체인저: AI가 베테랑 기술자처럼 판단하는 비결

제조 현장의 게임 체인저: AI가 베테랑 기술자처럼 판단하는 비결 "AI가 우리 공정을 정말 이해할까?"최근 한 정밀 가공 업체 생산팀장님의 고민입니다."ChatGPT에게 우리 CNC 가공 조건 물어봤는데, 교과서 같은 답만 주더라고요. 우리 설비 특성도, 우리 재료의 미묘한 차이도 모르는데... 이걸 어떻게 믿고 쓰나요?"맞습니다. 일반 AI는 여러...

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 DB에 직접 저장돼 있지 않지만, 사람이라면 즉시 이해하는 정보 입니다.1. 암묵적 정보 A — “왜 불량이 났는가?”INS001: 용접균열 발생설비: EQ001공정: PROC002...

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 기록까지.MES, ERP, QMS를 통해 우리는 수년 치 데이터를 차곡차곡 쌓아왔다.그런데 이상하다.데이터는 넘치는데, 공장은 여전히 사람에게 묻는다.“왜 이 불량이 난 거지?”“다음에...

팔란티어와 마이크로소프트 온톨로지 차이

2026년, 제조업의 AI 전쟁은 온톨로지라는 공통 무기로 시작됐지만, 팔란티어(Palantir)와 마이크로소프트(Microsoft)는 완전히 다른 전략을 펼치고 있습니다. 같은 기술 용어를 쓰지만, 누가 주인공이 되어야 하는가 — 인간 분석가 vs 자율 에이전트 — 에 대한 철학 차이가 제조 현장의 미래를 가르는 핵심 분기점이 되고 있습니다.제조 A...

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-Informed Neural Networks) 은 AI가 단순히 데이터 패턴을 암기하는 것이 아니라, 물리 법칙 자체를 이해하고 학습하도록 만드는 혁신적인 접근법입니다.이 글에서는 ...

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 싶은데, 센서를 수십 개 설치하기엔 예산도 시간도 부족합니다. 기존 시뮬레이션 소프트웨어는 형상이 조금만 바뀌어도 처음부터 다시 계산해야 하죠. AI로 예측하고 싶지만 학습 데이터가...