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제조 현장에서 확인한 것들을 최신 순으로 모았습니다 · 모두 237편

기술

같은 AI를 사용하는데 왜 결과가 이렇게 벌어집니까

같은 도구를 사용합니다. 같은 모델이고 요금제도 같습니다. 하루에 들이는 시간도 비슷합니다. 그런데 몇 달 지나면 나오는 양이 몇 배 차이 납니다. 프롬프트를 잘 쓰는 요령의 문제가 아닙니다. 도구에 무엇을 시키고 있는지가 다릅니다.

비즈니스

소비는 꺾였는데 설비투자만 두 달째 늘고 있다

7월 산업활동동향의 숫자가 갈렸습니다. 소매판매 -2.4%, 서비스업 생산 -1.3%(4년 5개월 만 최대 감소)였는데, 설비투자는 +7.5%로 두 달 연속 크게 늘었습니다(6월 +6.9%). 소비가 꺾이는 국면에서 기업의 기계 투자만 반대로 가고 있습니다.

AI/ML

양자컴퓨터 복구 성공률 58%를 AI가 끌어올렸습니다장비를 맡기는 인터페이스는 어떻게 짜는가

양자컴퓨터의 레이저 주파수 잠금이 풀리면 다시 잡아야 합니다. 벤더 스크립트의 복구 성공률은 58%, 한 번에 150초가 걸렸습니다. AI 에이전트가 밤새 그 절차를 스스로 고쳐 쓴 결과, 아침에는 6초에 96%가 됐습니다. 그렇게 완성된 스크립트를 같은 교란 세트로 다시 돌리자 700회 중 695회, 99.3%였습니다.

기술

설비마다 말이 다릅니다: AAS가 요구 조건인 이유

자율형공장 지원사업 공고를 보면 요구 조건이 셋입니다. AI, 디지털트윈, 그리고 AAS입니다. 앞의 둘은 무엇을 말하는지 대충 짐작이 갑니다. 그런데 AAS는 말 자체가 낯설고, 업체 견적서에도 대개 한 줄로만 적혀 있습니다.

인사이트

우리 공장은 몇 단계입니까: 스마트공장 수준 등급 읽는 법

정부 지원사업 공고를 보다 보면 자격 조건에 등급이 나옵니다. 스마트공장 수준 중간1 이상. 이런 문장입니다. 그런데 정작 우리 공장이 몇 단계인지는 어디서 알 수 있는지, 중간1이 무엇을 요구하는지는 공고에 안 적혀 있습니다.

회사소식

공장에서 비어 있던 자리는 판단이었습니다오늘 그 자리를 채웠습니다

저희가 만들려는 것은 공장의 판단을 다루는 소프트웨어입니다. 설비를 연결하고 데이터를 모으는 것까지는 여러 곳이 합니다. 지난 몇 년 동안 공장에 센서가 늘고 화면이 늘었습니다. 그런데 늘어난 것은 보이는 양이지 정해지는 속도가 아닙니다. 그다음 무엇을 할지 정하는 구간이 아직 사람 머릿속에 있기 때문입니다.

인사이트

AI가 채운 값은 왜 늘 실제보다 좋게 나올까요

저희는 공장에서 쓰는 소프트웨어와 현황 진단 도구를 만듭니다. 이 도구는 한 공장의 데이터·설비·공정 관리 수준을 항목별로 매기는데, 그 값을 담당자에게 일일이 묻지 않고 회의 기록과 기존 자료로 자동으로 채웁니다.