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] 이런 기술들이 산업에 적용되기 위해서 기업이 준비해야할 사항은 어떤것들이 있나요?