제조 AI 도입 확산 전략: 가격 경쟁력과 보안 강화

핵심 기술

제조업 특화 AI 기업들이 현장 도입 확대를 위해 가격 경쟁력과 보안을 핵심 전략으로 내세우며, 비전 AI, 엣지 AI 기반 설비 이상 탐지 및 예지 보전 솔루션의 실질적인 도입 사례와 전략을 제시합니다.

기술적 세부사항

• 비전 AI (제품 불량 검출):
  • 이미지 데이터 학습 비용 절감을 위한 자동화된 불량 부분 인식 및 학습.
  • RTM의 '허블' 플랫폼: 검사 모델 학습/배포 '엔진', 설비 연동 '엣지', 데이터 통합 관리 '대시보드' 구성.
  • 검사원 공수 최대 83% 절감 및 합리적인 도입 비용 제시.
• 기계 공정 관리 및 예지 보전:
  • 엣지크로스의 '셀프AI 에이전트': 기계 장비 센서 데이터(온습도, 소리, 진동 등)를 수집하고 기계 관리에 특화된 AI 에이전트.
  • 센서 제품과 결합 판매하여 월 1만원대의 저렴한 가격대로 AI 에이전트 제공.
  • 지속적인 데이터 축적을 통한 산업 현장 최적화 강조.
• 글로벌 기업 전략 (SAP, 동국시스템즈):
  • 해외 공장 운영 기업 대상 클라우드 기반 제조실행시스템(MES) 구축.
  • 클라우드와 구축형 혼용 환경 제안 및 보안 강화.
  • 장기적인 AI 모델 사용 비용 절감 및 고객 맞춤형 가격 정책.

개발 임팩트

• 중소 제조 기업의 AI 도입 장벽을 낮추고, 생산성 향상 및 비용 절감을 동시에 달성할 수 있습니다.
• 엣지 컴퓨팅 및 클라우드 기반 솔루션을 통해 데이터 처리 효율성과 확장성을 확보할 수 있습니다.
• 실시간 데이터 분석 및 예측 기능을 통해 설비 고장 예방 및 유지보수 최적화가 가능합니다.

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