기본적으로 데이터 수집이 이루어져야 합니다. 산업 현장에서는 장비와 설비에서 무수한 데이터가 쏟아지고 있지만, 장비/설비 제조사가 데이터를 제공하지 않는 경우도 많고 AI 개발과 적용을 고려하지 않은 채 목적없이 수집되는 데이터도 많습니다. AI로 활용할 수 있는 수준의 데이터를 확보하는 것이 가장 선행이 되어야 합니다.
다음으로는 AI 운영입니다. 아무리 좋은 성능의 모델이라도 실제 사용이 되지 않으면 의미가 없습니다. 이에 현재 조직에서 보유하고 있는 인적자원(데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어 등)이 부족하다면 노코드/로우코드 등을 지원하여 제조 현장에서 검증된 pre-trained 모델 등을 제공하는지 등을 검토 후 AI 운영체계를 구축하시는 것이 좋습니다.
[질문] 업무적으로 사용하는 폰의 경우 MDM을 설치하여 주의를 할 수 있겠지만 직원들 개인 휴대폰에 설치하여 관리하는 것은 반발도 있고 여러가지 어려움이 있을 것 같은데 어떤 해결책이 있을까요?
개인용 Apple 기기에 MDM을 등록하여 사용하는 경우 사용자가 희망할 때 기기를 MDM의 관리에서 벗어날 수 있습니다.
뿐만아니라 MDM은 Apple의 정책에 따라 개발되기 때문에 사용자의 개인정보를 침해하지 않습니다.
따라서 업무시간에만 MDM의 관리를 받고, 업무 외 시간에는 개인의 기기로 돌아가서 사용하는것이 가능합니다.
그러면 업무 시간외의 침해에 대해선 취약해 지지 않나요
이런 경우 관리자 업무 부담이 증가하지 않을까요? 외부 활동이 잦으면 매번 설정하고 해제하고 번거로울 것 같기도 하구요.
QR코드를 통해 간단하게 등록하고, 기기 내에서 관리에서 벗어날 수 있습니다.
취합된 로그를 통해 사용자별로 확인하여 업무 부담없이 기기의 보안을 유지할 수 있습니다.
[질문] 이런 기술들이 산업에 적용되기 위해서 기업이 준비해야할 사항은 어떤것들이 있나요?