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…
#AI신뢰
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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.
AI에게 공장 제어를 맡길 수 있을까신뢰는 어디서 오나
공장에 AI를 들이는 이야기는 이제 낯설지 않다. 그런데 막상 "AI가 설비를 직접 제어하게 하자"는 대목에서는 대부분 멈칫한다. 이유는 분명하다. 살아 있는 라인에서 잘못된 명령 하나는 불량으로, 정지로, 사고로 이어진다.
제조 현장에서 ChatGPT를 못 믿는 이유, 그리고 환각 없는 제조 AI
생성형 AI가 화제가 되면서, 한 번쯤 이런 실험을 해보셨을 겁니다. 공장 데이터를 AI에 넣고 "이 불량의 원인이 뭐냐"고 물어보는 것. 그럴듯한 답이 나옵니다. 문장은 매끄럽고 자신감도 넘칩니다. 그런데 막상 현장 담당자가 보면 고개를 갸웃합니다. "이 설비는 그 공정에 안 쓰이는데?"
