AI가 PLC 제어에 관여할 때 반드시 분리해야 할 안전 경계
AI가 불량 가능성을 예측해 PLC에 제어 명령까지 보낸다면 생산성 향상보다 먼저 안전 경계를 정해야 합니다. 추론은 확률적이고 지연·오류가 있을 수 있지만 설비 정지는 정해진 조건에서 반드시 동작해야 합니다. AI 판단과 안전 기능을 같은 경로에 놓지 않는 이유입니다
NOTES
산업 AI
모델을 만들고, 웹과 앱을 짓고, 업무를 자동화하며 확인한 것을 기록합니다. 통한 방법만이 아니라 통하지 않았던 시도까지 남깁니다.
TOTAL 19 · 산업 AI
이상탐지 경보의 오탐을 현장 피드백으로 줄이는 방법
이상탐지 모델이 같은 설비에 매일 경보를 보내도 현장 작업자가 대부분 무시한다면 모델 정확도보다 운영 루프가 먼저 문제입니다. 경보의 의미와 조치 결과를 다시 모델에 돌려야 오탐을 줄일 수 있습니다.
현장 엣지 AI 모델을 안전하게 배포하고 되돌리는 법
공장 PC나 엣지 장치에 배포한 AI 모델은 클라우드 서비스보다 되돌리기 어렵습니다. 네트워크가 끊기고 장치 사양이 다르며, 모델 교체가 설비 운전에 영향을 줄 수 있습니다. 그래서 배포 파일뿐 아니라 대상 장치와 복귀 경로를 함께 설계해야 합니다.
검사 AI가 정확한데 제품을 놓친다면: 처리량과 판정 마감시간
비전 AI의 정확도와 추론 평균 시간만으로 생산라인을 설계할 수 없습니다. 카메라부터 배출 장치까지의 지연과 대기열을 함께 측정해야 합니다.
AI가 불량이라 판정한 이유를 다시 볼 수 있을까: 비전 검사 증거 묶음
산업용 AI 검사 결과를 나중에 재현·검토하려면 원본 이미지와 모델 버전, 판정 규칙, 사람의 재판정, 최종 처분을 하나의 이력으로 연결해야 합니다.
정상품을 불량으로 버리는 검사 AI: 오탐 비용과 판정 임계값 운영
정확도 하나로는 공장 검사 AI의 비용을 설명할 수 없습니다. 정상품 폐기와 불량 유출의 비용을 함께 놓고 판정 임계값을 정하는 방법입니다.
불량 이미지가 쌓이는데 무엇부터 라벨링할까: 산업 AI의 액티브러닝 운영법
모든 생산 이미지를 사람이 확인할 수는 없습니다. 모델이 헷갈리는 사례와 서로 다른 결함·설비 조건을 함께 골라 현장 전문가의 라벨링 시간을 의미 있게 쓰는 방법을 설명합니다.
검사 AI 정확도가 현장에선 떨어진다면: 생산라인 데이터 누수를 막는 분할법
같은 설비에서 연속 촬영한 이미지를 무작위로 나누면 시험 점수가 실제보다 좋아 보일 수 있습니다. 설비·로트·촬영 시점을 기준으로 데이터를 나눠 새 현장에서도 통하는 평가를 설계합니다.
AI 모델은 그대로인데 검사 결과가 달라졌다: 산업용 카메라 보정과 변경 관리
공장 비전 검사 품질은 모델뿐 아니라 카메라·렌즈·위치·보정 값에도 달려 있습니다. 보정 기준, 물리적 검증, 변경 이력과 재보정 트리거를 정리합니다.