제조 현장의 '데이터 정비 버든(Burden)' 돌파 현실 해법 (9/28)

● 요약

  - 글로벌 제조 현장에서 AI 도입이 좌초되는 최대 병목은

    수십 년간 축적된 설비 센서 로그 및 비정형 정비 일지의 정제 부재와

    이에 따른 막대한 데이터 가공 비용

  - 전사 데이터를 한꺼번에 정제하려는 백과사전식 접근은

    예산 소진과 현업 저항을 부르므로,

  - 단일 결함 공정으로 범위를 좁히고

    사내 소형 언어 모델(SLM)을 '데이터 청소부'로 배치하는 편이

    실행 속도와 비용 면에서 우월