맞춤형 AI Company와 함께 디지털 전환 확장

디지털 전환은 신규 소프트웨어를 도입하거나 클라우드로 이전하는 것에 제한되지 않습니다. 제조업, 전자상거래 및 소매 분야의 기업들은 운영을 개선하고, 더 나은 의사결정을 내리고, 새로운 고객 경험을 창출하기 위해 인공지능을 활용하는 방법을 더욱 적극적으로 찾고 있습니다.

다만 많은 기업이 기성 AI 도구로 각 기업의 고유한 프로세스, 데이터 환경 및 운영 과제를 해결하기 어렵다는 점을 깨닫고 있습니다. 이것이 바로 맞춤형 AI Company와 파트너십을 맺는 것이 중요한 전략적 결정이 되는 이유입니다.

맞춤형 AI 는 기업이 특정 비즈니스 목표, 과제에 부합하는 솔루션을 구축할 수 있도록 지원하여, 장기적 디지털 전환을 위해 더 강력한 토대가 됩니다.

기업의 디지털 전환이 점점 더 복잡해지는 이유는 무엇일까요?

많은 기업은 이미 운영의 일부를 디지털화 했습니다. 제조 기업의 경우 기계와 센서로부터 생산 데이터를 수집합니다. 소매 기업의 경우 매장과 온라인 채널을 통해 고객 정보를 수집합니다. 전자상거래 기업의 경우는 방대한 양의 거래 및 행동 데이터를 생성합니다.

이러한 투자에도 불구하고 다음과 같은 몇 가지 공통적 과제가 아직 남아 있습니다.

• 데이터가 여러 시스템에 분산되어 있습니다.
• 비즈니스 프로세스가 아직 수동 작업에 의존하고 있습니다.
• 팀 또는 부서에서 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
• 레거시 시스템이 혁신 노력을 제한합니다.
• 운영상의 결정이 선제적이기보다는 사후 대응적인 경우가 많습니다.

체계적 AI 전략이 없으면 기술에 지속적으로 투자하더라도 거둘 수 있는 비즈니스 성과가 제한적입니다. AI 기술이 계속적 성숙해짐에 따라 많은 기업들이 단발성 자동화 프로젝트에서 측정 가능한 비즈니스 가치를 창출하는 전사적 혁신 이니셔티브로 초점을 전환하고 있습니다.

맞춤형 AI Company는 디지털 전환을 어떻게 지원합니까?

맞춤형 AI Company는 기업이 특정 비즈니스 과제를 해결하는 AI 솔루션을 설계, 구축, 통합 및 확장할 수 있도록 지원합니다.

일반적 AI 모델을 적용하는 대신, 개발 프로세스는 비즈니스 목표, 운영 워크플로우, 데이터 가용성 및 기술적 제약 사항을 이해하는 것부터 시작됩니다.

주요 활동은 다음과 같습니다.

• AI 전략 및 로드맵 수립
• 데이터 성숙도 평가
• 타당성 분석
• 개념 검증(PoC) 개발
• AI 애플리케이션 개발
• 기업 시스템과의 AI 통합
• MLOps 및 모델 수명주기 관리

해당 역량은 기업의 AI 전략이 단발성 기술 실험에 그치지 않고 비즈니스 우선순위에 부합하도록 보장하는 데 도움이 됩니다. TMA는 기업의 이러한 여정 전반을 지원하기 위해 AI 솔루션 컨설팅, 타당성 검토, 데이터 성숙도 평가, PoC 개발 및 AI 애플리케이션 개발을 포함하는 서비스를 제공합니다.

스마트 제조 분야에서 가치를 창출하고 있는 AI 활용 사례는 어떻게 될까요?

제조업체들은 품질 향상, 생산성 향상, 다운타임 단축 및 운영 비용 최적화에 대한 지속적 압박에 직면해 있습니다.

맞춤형 AI 솔루션은 다음과 같이 몇 가지 실용적 적용을 통해 이러한 과제를 해결할 수 있습니다.

AI 기반 품질 검사

컴퓨터 비전 시스템은 작업자가 식별하기 어렵거나 시간이 많이 걸릴 수 있는 결함을 자동으로 감지할 수 있습니다.

예를 들어 TMA는 한 한국 제조업체를 위해 AI 기반 FPCB 결함 감지 솔루션을 개발했습니다. 제조 워크플로에 직접 통합되어 자동 광학 검사(AOI) 시스템에서 캡처된 이미지를 통해 결함을 감지하는 시스템입니다.

예측 유지보수

예상치 못한 기계 고장은 생산 일정을 차질 있게 만들고 유지보수 비용을 증가시킬 수 있습니다.

AI 모델은 센서 데이터를 분석하여 이상 패턴을 식별하고 고장이 발생하기 전에 잠재적 결함을 예측할 수 있습니다. TMA는 이상 징후를 감지하고 기계 고장을 예측하여 유지보수 비용과 다운타임을 줄일 수 있는 예측 유지보수 솔루션을 구축했습니다.