개요 AI 모델은 아무리 정교해도 환경이 변하면 성능이 반드시 저하될 수밖에 없다. 최초 완벽에 가까운 정확도를 갖추고 있었다 하더라도 조명 각도부터 소재 반사율, 금형의 마모, 계절별 온습도에 이르기까지 끊임없이 변하는 실제 공정과정에서 차이가 발생하게 되기 때문이다. 이러한 이유로 제조 AI의 진정한 가치는 ‘배우는 공장(Learning Factory)’에 있다. 아무리 잘 보는 AI라고 하더라도 변화에 적응하려면 한 번의 학습으로 끝나는 구조가 아니라 지속적으로 배우고 보정하는 구조(Continuous Learning Loop)를 가져야 한다는 것이다. 이 구조의 핵심이 바로 데이터 루프(Data Loop)다. 그러나 딥러닝의 성능은 단순히 데이터의 ‘양’으로만 결정되지는 않는다. 무의미하거나 부정확한 데이터는 학습 효율이 떨어지고 모델이 불안정해지는 결과가 발생한다. 제조 AI의 본질은 ‘양’이 아니라 ‘정확도’와 ‘전달 구조’에 있다는 것이다. 다시 말해 AI가 어떤 피드백을 얼마나 빠르고 정확하게 받아들이는가가 핵심이다. 제조 AI 학습의 3단계 순환 구조 제조 AI의 정확도를 위해 학습 과정은 아래와 같은 순환형 구조로 설계되어야 한다. 첫째,
개요 AGI(Artificial General Intelligence)의 시대가 도래하고 있지만, 산업 현장의 혁신은 여전히 '비전(vision)'에서 시작된다. 제조업은 언어가 아닌 물리적 세계를 인식하고 판단하는 기술의 세계다. 로봇이 사람처럼 판단하고, 다양한 부품을 스스로 식별하며, 불량을 구분하는 능력의 출발점은 결국 '보는 능력', 즉 비전 AI다. 하지만 현장은 여전히 육안 검사에 의존한다. 숙련된 검사자도 하루 8시간 집중 후 판단 정확도가 크게 떨어지고, 0.3mm 이하 미세 불량은 대부분 놓친다. 반도체 공정에서 파티클 하나, 이차전지에서 극판 정렬 오차 0.1mm가 수율을 좌우하지만, 이를 실시간으로 판단할 수 있는 '눈'은 여전히 부족하다. 글로벌 제조 AI 시장은 빠르게 성장하고 있지만, 대부분은 공정 데이터 분석이나 예지보전에 집중되어 있다. 정작 제조의 핵심인 '품질 판단'과 '실시간 제어'를 담당하는 비전 AI 영역은 상대적으로 발전이 더딘 편이다. 대한민국은 반도체, 디스플레이, 자동차, 배터리 등 세계 최고 수준의 제조 경쟁력을 갖고 있지만, 제조 지능의 중심이라 할 수 있는 비전 AI 분야는 이제 막 도약을 시작했다. 공장이
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