들어가며: AI를 붙였는데 왜 공장은 그대로일까 한 번쯤 이런 적 있으실 겁니다. 큰맘 먹고 AI를 들였습니다. 챗봇도 붙여 보고, 불량도 예측해 보고, PoC도 몇 번 돌렸습니다. 다들 좋다니까요. 그런데 막상 몇 달이 지나도 공장 돌아가는 모습은 예전이랑 별로 다르지 않습니다. 보고는 그럴듯한데 현장은 그대로고요. 그러면 슬슬 이런 생각이 들죠. "AI가 좋다더니, 우리 공장은 왜 이러지?" 솔직히 말씀드리면, 그게 모델 탓인 경우는 거의 없습니다. 요즘 모델은 충분히 똑똑하거든요. 문제는 대개 모델이 아니라 그 아래 깔린 기반에 있습니다. 데이터가 흩어져 있고, 같은 단어를 부서마다 다르게 쓰고, 데이터끼리 어떻게 연결되는지가 정의돼 있지 않으면, 아무리 좋은 모델을 올려도 PoC 단계를 못 벗어납니다. 그런데 여기에 한 가지 좋은 소식이 있어요. 제조 AI에는 분명한 성숙도 단계라는 게 있습니다. 막연히 "되네 안 되네" 하는 게 아니라, 지금 우리 공장이 어디쯤 와 있고 다
