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      <news:title>웨이스는 VEXPLOR에 무엇을 기록하는가 — 작업 영상이 아니라 작업지시·설비·로트·검사 이미지</news:title>
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      <news:title>공장이 불량 원인을 찾으려고 작업 영상을 녹화하면, 작업자는 왜 감시로 받아들이는가</news:title>
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      <news:title>웨이스는 VEXPLOR에서 AI가 자신 없는 불량 판정을 어떻게 사람에게 넘기는가 — 자신 있는 오답을 줄이는 3가지 장치</news:title>
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      <news:title>AI는 왜 드문 불량에서 자신 있게 틀리는가 — 공장이 AI의 불량 판정을 쓰기 전에 확인할 4가지</news:title>
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      <news:title>웨이스는 공장 AI가 또 따로 놀지 않도록 VEXPLOR에서 무엇을 하지 않기로 했나</news:title>
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      <news:title>ERP·MES·WMS가 서로 연결되지 않게 된 길을, 제조 AI는 왜 다시 밟고 있는가</news:title>
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      <news:title>웨이스는 AI 제안서에 투자 효과를 어떻게 적는가 — 기대 효과 %만 적지 않고 고객이 채우는 회수표와 평가 세트로</news:title>
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      <news:title>AI를 이미 운영하는 기업은 왜 절반이 투자 효과가 불명확하다고 꼽았나 — Foundry 국내 112곳 조사</news:title>
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      <news:title>웨이스는 정적 검사와 입력 시험을 통과한 AI 래더의 10% 이상이 가상 공장 시험에서 걸러진다고 예측했고, 관측 결과는 0개였습니다</news:title>
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      <news:title>중국은 AI 공장을 늘리면서 왜 숙련공을 국가대표처럼 키우는가</news:title>
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