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[영상] 제조 AI와 스마트팩토리의 미래
Day 5: 통합 캡스톤 — 제조 AI 풀스택
[영상] 제조 AI와 스마트팩토리의 미래
생산 최적화 — 스마트 팩토리 AI > Day 5: 통합 캡스톤 — 제조 AI 풀스택
학습 목표
제조 AI의 현재 기술 성숙도(비전검사·예지보전·공정최적화)와 향후 5년 로드맵을 설명할 수 있다 스마트 팩토리 4단계(디지털화→연결→가시화→자율화) 중 현재 한국 제조업의 평균 수준을 평가할 수 있다 캡스톤 프로젝트에서 제조 AI 풀스택(데이터 파이프라인→모델→API→대시보드)을 설계하는 로드맵을 수립할 수 있다 제조 AI 개발자로서 지속 성장을 위한 학습 경로(MLOps, Edge AI, Foundation Model 적용)를 설계할 수 있다
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핵심 포인트
- • 제조 AI의 다음 프론티어는 Foundation Model(LLM + Vision)의 제조 적용이다 — GPT-4V로 불량 이미지를 설명하는 'XAI'가 현장 수용성을 높인다
- • 자율 제조(Level 4~5)로 가는 병목은 '기술'이 아니라 '신뢰'다 — 설명 가능성(XAI)과 점진적 자율화가 핵심 과제다
- • MLOps 없는 제조 AI는 반쪽짜리다 — 모델 학습보다 데이터 파이프라인 유지보수, 모델 드리프트 감지, A/B 배포가 운영 비용의 80%다
- • 한국 제조 AI 시장은 2030년까지 연평균 25% 성장 전망 — 반도체/자동차/조선/이차전지 4대 산업 도메인 지식 가진 AI 개발자의 희소성이 높다