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 제...

Vectorless RAG(벡터 없는 추론 기반 검색): PageIndex

1. PageIndex: Vectorless RAG 핵심 요약핵심 개념PageIndex는 벡터 임베딩 없이 작동하는 새로운 RAG(Retrieval-Augmented Gene...

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...

LLM의 Context Blindness

LLM의 Context Blindness: 해결책은 더 많은 AI 호출이 아니라 '구조'다AI를 활용한 제조 혁신 프로젝트를 진행하다 보면, 늘 마주치는 문제가 있습니다. "...

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 종이...

제조 AI - Machinable Language란?

Machinable Language의 정의핵심 정의Machinable Language는 기계(AI/AI Agent)가 직접 읽고, 이해하고, 추론하고, 실행할 수 있도록 구조...

AI 시대: 배우는 속도보다 가르치는 속도가 느려지고 있다

AI 시대: 배우는 속도보다 가르치는 속도가 느려지고 있다인류 역사상 지식의 습득이 이토록 쉬웠던 적은 없었습니다. 과거에는 특정 지식을 얻기 위해 도서관을 뒤지거나 전문가를...

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 우...

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. ...