웨이스는 VEXPLOR로 공장의 판단을 공정 하나씩 어떻게 AI에게 넘기려 하는가
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 향하는 공장은 사람이 없는 공장이 아니라 사람이 정보를 옮기지 않는 공장입니다. 설비와 작업의 기록이 사람 손을 거치지 않고 쌓이고, AI가 그 기록을 읽어 판단을 올리고, 사람은 결정이 필요한 순간에 결정합니다.
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 236편
자동차 회사들은 어느 공정부터 사람 없이 가동하고 있나
미국 디트로이트 뉴스가 쓰고 지역 신문 스포크스맨리뷰가 2026년 9월 29일 실은 기사는 중국 지리그룹 산하 전기차 브랜드 지커(Zeekr)의 공장을 이렇게 소개했습니다.
웨이스는 대기업 협력사 공장에 VEXPLOR를 구축할 때 공장 데이터를 어디에 두는가
웨이스는 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만듭니다. 2022년부터 대·중소 상생형 스마트공장 사업으로 중소 제조 공장의 시스템 구축에 4건 참여했고(그중 1건은 지금 수행 중), 대기업 협력사 공장에 제품 정보 관리 시스템(PLM)을 구축한 적도 있습니다.
대기업은 협력사 데이터를 받기 전에 무엇을 정해야 협력사 AI 전환이 시범사업에서 멈추지 않는가
한국경제인협회가 8월 13일 발표한 조사에서 매출 800대 제조기업 가운데 응답한 200개사의 45.0%가 협력사의 AI 전환을 지원하고 있다고 답했습니다. 그런데 그 45.0%를 나눠 보면 시범사업 단계가 39.5%이고, 정착 단계에 이른 곳은 5.5%뿐입니다.
공장이 불량 원인을 찾으려고 작업 영상을 녹화하면, 작업자는 왜 감시로 받아들이는가
미국의 제조 운영 플랫폼 회사 Tulip은 10월 6일 연례 행사에서 Factory Playback에 사람의 작업 동작을 감지하는 기능을 더했다고 발표했습니다. Factory Playback은 현장 카메라 영상과 시각·언어 AI 모델로 「공장 바닥에서 일어난 일을 빠짐없이 다시…
웨이스는 VEXPLOR에 무엇을 기록하는가작업 영상이 아니라 작업지시·설비·로트·검사 이미지
웨이스는 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만듭니다. 공장과 AI 도입을 이야기하다 보면 「그 시스템은 우리 작업자를 얼마나 들여다봅니까?」라는 질문을 받습니다. 이번 주 미국 Tulip이 공장 영상을 다시 재생해 보는 Factory Playback에 사람의 작업 동작을 감지하는…
웨이스는 VEXPLOR에서 AI가 자신 없는 불량 판정을 어떻게 사람에게 넘기는가자신 있는 오답을 줄이는 3가지 장치
공장 AI가 가장 위험해지는 순간은 틀릴 때가 아니라 틀린 답을 자신 있게 낼 때입니다. 흔한 불량은 학습한 사례가 많아 잘 맞히지만, 몇 달에 한 번 나오는 불량은 사례가 적어 엉뚱한 답이 나오기 쉽습니다.
AI는 왜 드문 불량에서 자신 있게 틀리는가공장이 AI의 불량 판정을 쓰기 전에 확인할 4가지
국내 반도체 대기업들이 공장 운영에 AI를 본격적으로 넣겠다는 목표를 내놓았습니다. SK하이닉스는 2030년까지 자율형 팹을 구축하겠다고 밝혔고, 삼성전자는 같은 해까지 전 세계 제조 현장을 AI가 주도하는 공장으로 바꾸겠다고 발표했습니다.
웨이스는 공장 AI가 또 따로 놀지 않도록 VEXPLOR에서 무엇을 하지 않기로 했나
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스도 기능을 하나씩 늘려 팔고 싶은 유혹을 받습니다. 고객 요청은 현장 기능 하나를 두고 들어오는 경우가 많습니다. 불량 판정을 자동으로 해 달라, 설비가 멈추기 전에 알려 달라, 생산 일정을 다시 짜 달라는 식입니다.
ERP·MES·WMS가 서로 연결되지 않게 된 길을, 제조 AI는 왜 다시 밟고 있는가
9월 30일 일본의 히타치와 화낙은 공장 로봇에 AI를 얹는 일에 손잡기로 했습니다. 히타치는 이바라키 지구의 자기 공장을 첫 고객으로 삼아 2027년도까지 부품 집기와 품목 전환 작업에서 기술을 확립합니다.
웨이스는 AI 제안서에 투자 효과를 어떻게 적는가기대 효과 %만 적지 않고 고객이 채우는 회수표와 평가 세트로
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스는 AI 제안서에 「생산성 30% 향상」 같은 기대 효과 비율 하나만 적고 끝내지 않습니다. 고객이 자기 회사 숫자를 넣으면 회수 기간이 나오는 표와, 도입 뒤 AI가 맞았는지를 그 회사 실무자의 질문으로 판정하는 평가 세트를 함께…
AI를 이미 운영하는 기업은 왜 절반이 투자 효과가 불명확하다고 꼽았나Foundry 국내 112곳 조사
Foundry Korea가 2026년 8월 국내 기업·기관 112곳 응답으로 낸 생성형 AI 도입 조사 결과를 보면, 생성형 AI를 실제 업무에 운영하고 있다는 응답은 33.0%였습니다. 운영을 넓히는 데 걸림돌로는 「명확한 ROI 부족」이 49.1%로 가장 많이 꼽혔습니다.