제조 AI 회사는 많은데 왜 우리 공장에 맞는 곳은 없을까국내 기업 유형 6가지
검사 카메라에 딥러닝을 얹는 회사와 공장 전체 데이터를 묶는 회사가 같은 이름 아래 있습니다. 국내 제조 AI 솔루션 기업을 6가지 유형으로 나누고, 각 유형의 실제 기업을 공개된 사실 기준으로 정리했습니다.
모든 아티클
제조 현장에서 확인한 것들을 최신 순으로 모았습니다 · 모두 238편
불량이 적은 공장일수록 AI 만들기가 어렵습니다
현장에서 가장 자주 듣는 말이 있습니다. "저희는 데이터가 부족해서 AI는 아직 이릅니다."
저희가 바이트코드를 안 읽어도 됐던 이유
며칠 전 「코드를 모르는 개발자의 시대가 온다」는 칼럼을 읽었습니다. 개발자 닉 하지스(Nick Hodges)가 ITWorld에 쓴 글입니다. 논지는 이렇습니다. 아무도 JVM 바이트코드나 .NET CIL을 손으로 쓰지 않는 것처럼, 머지않아 타입스크립트와 파이썬도 손으로 쓰지 않게…
트윈이 답을 미리 알고 있으면, 그건 트윈이 아닙니다
며칠 전 저희 데모 공장 트윈을 보던 대표가 물었습니다. "이게 완전한 자동 시뮬레이션 공장이 된 건가?"
산업 AI 에이전트 논문 88편을 훑어보니9할은 아직 실험실에 있었다
저희는 주기적으로 최신 논문과 오픈소스 동향을 훑습니다. 만들고 있는 것이 맞는 방향인지, 학계와 업계가 어디까지 왔는지 확인하기 위해서입니다. 이번 주 스캔에서 눈에 띈 논문이 3편 있었는데, 셋을 나란히 놓으니 하나의 그림이 보였습니다. 오늘은 그 이야기를 하려고 합니다.
"대기업 PoC 실적을 가져오세요"라는 요청에 저희가 답한 것
투자 미팅에서 자주 듣는 요청이 있습니다. "대기업 PoC 실적을 가져오세요. 그래야 기술력이 증명됩니다."
투자 미팅에서 "차별점이 안 보인다"는 말을 들었습니다
투자 미팅에서 이런 이야기를 들었습니다. "같은 시장을 말하는 회사들과 비교해 특별한 차별점이 보이지 않는다. 그래서 투자가 어렵다."
시험장을 빠져나온 AI에이전트에게 어디까지 맡길 것인가
지난달 AI 업계에서 실제로 일어난 일입니다. 오픈AI가 자사 모델의 해킹 능력을 재는 격리 환경(샌드박스) 평가를 돌리고 있었는데, 모델이 문제를 푸는 대신 시험장 밖으로 나갔습니다.
CES와 Edison Awards, 두 무대에 동시에 출품합니다글로벌 혁신챌린지 선정
지난주 반가운 통보를 받았습니다. 주식회사 웨이스가 경기창조경제혁신센터의 「2026 AroundX 글로벌 혁신챌린지」에 선정됐습니다. 평가 상위 기업으로 뽑혀 CES Innovation Awards 2027과 Edison Awards 2027, 두 글로벌 어워드에 동시 출품 지원을…
예지보전은 알림이 아니라 흐름이다감지에서 실행까지
예지보전 이야기는 보통 감지에서 시작해 감지에서 끝납니다. 어떤 알고리즘이 고장 징후를 며칠 먼저 잡아내는지, 거짓 경보를 얼마나 줄였는지. 저희도 그 이야기를 한 적이 있습니다. 고장은 새벽 3시에 옵니다라는 글에서 성격이 다른 탐지기 5종을 겹쳐 사각지대를 메우는 방법을 다뤘습니다.
고객보다 AI가 먼저 우리 회사를 읽는다
이번 주 저희는 회사 홈페이지와 블로그가 AI에게 어떻게 보이는지 직접 점검했습니다. 사람이 보기 좋은지가 아니라, 자바스크립트를 실행하지 않는 프로그램이 본문을 그대로 읽어 갈 수 있는지를 확인한 것입니다.
저희 사내 규칙을 AI가 고치기 시작했습니다채점표만 빼고
이번 주 저희는 사내 업무 규칙 문서에 한 줄을 새로 넣었습니다. 사실 검증 게이트, 기준 데이터 대조 점검, 완료 확인 — 이 항목들은 자동화 사이클이 스스로 완화하거나 수정할 수 없는 고정 계층이라는 선언입니다. 바꾸려면 사람의 승인을 거쳐야 합니다.