온톨로지가 관계까지는 잇는데, 시간에서 깨집니다
제조 온톨로지를 만들어 본 곳은 이제 꽤 됩니다. 품목이 어느 공정에 투입되고, 그 공정이 어느 설비에서 돌고, 그 설비 상태가 품질에 어떻게 영향을 주는지. 관계를 표준으로 박아 두는 작업은 방법이 알려져 있고, 도구도 나와 있습니다.
방동걸
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만들고 있습니다. 스마트공장 구축 현장에서 데이터 표준화·온톨로지·디지털트윈·자율형공장을 다루며, 이 블로그에는 현장에서 실제로 부딪힌 문제와 그때 내린 판단을 씁니다.
쓴 글 271편
공장의 다섯 요소(4M1E)를 하나씩 지워 봤습니다
"공장을 운영하는 핵심요소가 뭡니까." 이 질문을 받으면 대개 같은 답이 나옵니다. 사람, 설비, 자재, 방법, 환경. 현장에서는 4M1E라고 부르는 그 다섯 가지입니다.
제조 AI 성숙도 자가진단을 무료로 공개했습니다회사 정보 없이 10문항
웨이스가 제조 AI 성숙도 자가진단을 wace.me/diagnosis에 공개했습니다. 무료이고, 시작할 때 회사 정보를 받지 않습니다. 10문항에 답하면 우리 공장이 지금 어느 단계(L0~L4)에 있는지가 화면에 바로 나옵니다.
자율형공장은 어떤 기술로 만들어질까인지·판단·실행 5계층
자율형공장을 설명할 때 가장 자주 나오는 문장은 "AI가 공장을 인지하고 판단해서 실행한다"입니다. 맞는 말인데, 이 문장만으로는 무엇을 사야 하는지도 무엇을 확인해야 하는지도 알 수 없습니다. 인지가 카메라를 다는 일인지, 아니면 데이터 형식을 맞추는 일인지부터 갈립니다.
AI가 공장 일정을 짠다는 건 실제로 무슨 계산일까
"AI가 알아서 생산 일정을 짭니다." 자율형공장 이야기에서 가장 자주 나오는 문장이고, 가장 확인하기 어려운 문장이기도 합니다. 설비를 연결했다는 말은 대수를 세어 확인할 수 있고 불량을 잡았다는 말은 검사 결과로 확인할 수 있는데, 일정을 잘 짰다는 말은 무엇과 대조해야 할지가…
현장배치 엔지니어를 뽑으면서, 채용 기준에 빠져 있던 것을 찾았습니다
저희는 현장배치 엔지니어를 뽑고 있습니다. 공장에 직접 들어가 데이터를 진단하고, 시스템을 그 현장에 맞춰 구축하고, 실제로 돌아갈 때까지 붙어 있는 자리입니다.
테스트가 전부 초록인데 왜 사용자가 먼저 발견했을까
전에 저희는 이 블로그에 합의는 검증이 아니다라고 썼습니다. 같은 모델을 쓰는 에이전트 스무 개는 같은 오류에 만장일치로 동의하므로, 검증은 언제나 시스템 밖의 증거가 한다는 이야기였습니다.
웨이스, 자율형공장 1호 실증에서 설비 217대 동기화디지털트윈 정확도 85% 확인
웨이스가 중소벤처기업부 자율형공장 구축 지원사업 1호 과제에서 제조사와 통신 규격이 제각기 다른 설비 217대를 하나의 운영체제로 동시에 다루는 구조를 실증했습니다. 대상 기업은 표면실장(SMD)형 알루미늄 전해 콘덴서 케이스를 만드는 스피폭스이며, 총사업비는 10억 5,700만…
우리는 왜 사업자등록번호를 저장하지 않기로 했을까
며칠 전에 회사 홈페이지에 자가진단 페이지를 하나 열었습니다. 공장의 AI 도입 성숙도를 문항으로 채점해 결과를 메일로 보내 주는 페이지입니다.
고객을 도와주는데 왜 계약이 안 될까요
"팔려고 하지 말고 도와주세요." B2B 영업 조언 중에 이만큼 자주 반복되는 말도 드뭅니다. 자료를 더 드리고, 요청에 빠르게 답하고, 필요하다면 무상으로 먼저 만들어 드린다. 그러면 신뢰가 쌓이고 언젠가 계약으로 돌아온다는 이야기입니다.
저희는 무인공장을 약속하지 않습니다세 용어 중 저희가 하는 일
앞선 글에서 자율형공장·다크팩토리·무인공장 3가지 말을 갈라 두었습니다. 정의가 문서로 확정된 말은 자율형공장 하나뿐이고, 나머지 둘은 방향을 가리키는 말이지 합격을 판정하는 말이 아니라는 내용이었습니다.
자율형공장·무인공장·다크팩토리는 같은 말일까
같은 회의에서 세 사람이 각자 다른 공장을 말하고 있는 장면을 종종 봅니다. 한 사람은 정부 지원사업 서류에 적힌 자율형공장을 말하고, 한 사람은 불이 꺼진 채 로봇만 도는 라인을 떠올리고, 한 사람은 야간에 관리자 한 명만 남기는 현실적인 그림을 말합니다.