핵심 요약
슈퍼브에이아이의 글로벌 제조사 외관 검사 AI 도입 사례를 통해, HITL과의 협업으로 결함 보완 체계를 재구성한 경험과 얻은 교훈을 공유합니다.
주요 경험
- AOI 자동화 도입으로 초기 불확실성을 줄이고 인간 판단의 보완 역할을 재설계했습니다.
- 데이터 수집과 피드백 루프를 구축해 AI 모델의 품질 관리와 지속적 개선이 가능해졌습니다.
- 현장과 연구 간 협업 문화가 도입 속도와 효과를 높였습니다.
얻은 인사이트
- HITL의 중요성과 체계적 피드백이 성능 향상의 핵심임을 확인했습니다.
- 데이터 품질과 제조 프로세스의 정합성이 AI 도입의 성공 요건임을 확인했습니다.
- 현장 변화 관리가 비용, 일정 관리만큼 중요하다는 교훈을 얻었습니다.
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