FEASIBILITY PoC
우리 데이터로 AI 적용 가능성을 먼저 검증하세요
900만원
20영업일
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“우리 공정 데이터로도 AI가 될까요?”

제조 AI 도입을 검토하는 기업이 가장 먼저 궁금해하는 질문입니다. 하지만 이 질문은 솔루션 소개서나 기술 미팅만으로 답하기 어렵습니다.

같은 설비와 공정이라도 어떤 데이터를 보유하고 있는지, 무엇을 예측하거나 탐지하려는지에 따라 결과가 달라지기 때문입니다. 데이터가 많다고 반드시 가능한 것도 아니고, 불량 사례가 적다고 무조건 불가능한 것도 아닙니다.

결국 본격적인 구축에 앞서 확인해야 할 것은 하나입니다.

현재 보유한 데이터로, 해결하려는 문제를 어느 범위까지 검증할 수 있는가?

알티엠은 이 질문에 실제 데이터로 답하기 위해 ‘제조 AI 사전 검증 프로그램’을 운영합니다.

제조 AI 사전 검증 프로그램이란?

제조 AI 사전 검증 프로그램은 대규모 시스템 구축에 앞서, 고객사의 데이터를 활용해 AI 적용 가능성과 제약 조건을 확인하는 유료 AI PoC입니다.

한 개 공정의 한 가지 문제를 선정하고, 제한된 범위에서 데이터를 분석해 다음 내용을 확인합니다.

  • 해결하려는 과제와 보유 데이터가 연결되는지
  • 데이터에서 의미 있는 패턴이나 차이를 확인할 수 있는지
  • 현재 조건에서 어느 수준까지 검증할 수 있는지
  • 추가로 필요한 데이터와 보완 조건은 무엇인지
  • 본 구축을 검토할 근거가 충분한지

운영 시스템 전체를 먼저 구축하거나 여러 시스템을 연동하는 방식이 아닙니다. 본격적인 투자를 결정하기 전에 가장 중요한 질문부터 데이터로 확인하는 과정입니다.

왜 구축보다 사전 검증이 먼저일까요?

제조 AI 프로젝트의 결과는 모델 기술만으로 결정되지 않습니다.

필요한 정보가 데이터에 없거나, 해결하려는 문제가 너무 넓거나, AI 결과를 현장에서 어떻게 활용할지 정해지지 않았다면 높은 성능의 모델을 만들기 어렵습니다. 이러한 조건은 구축을 시작한 뒤보다 시작 전에 확인하는 편이 훨씬 효율적입니다.

사전 검증을 거치면 기업은 다음과 같은 판단을 내릴 수 있습니다.

  • 현재 데이터로 본 구축을 추진한다
  • 데이터를 추가로 준비한 뒤 다시 검토한다
  • 과제 범위를 좁히거나 변경한다
  • 현재 조건에서는 도입을 보류한다

중요한 것은 반드시 긍정적인 결과를 만드는 것이 아닙니다. 현재 조건에서 가능한 범위와 어려운 이유를 확인하고, 다음 투자 방향을 정하는 것입니다.

도입을 추진하는 실무자에게도 검증 결과는 중요한 내부 보고 근거가 됩니다. 단순히 “AI를 도입해보자”고 제안하는 것과 실제 데이터를 검토한 뒤 “이 범위에서 적용 가능성을 확인했다”고 보고하는 것은 다르기 때문입니다.

제조 AI 사전 검증은 어떻게 진행되나요?

단계 진행 내용
0. 무료 착수 가능성 검토 해결하려는 과제와 소량의 샘플 데이터를 알티엠 AI팀이 검토합니다.
1. 범위 확정 및 계약 검증할 공정과 과제, 데이터 범위, 결과물을 합의합니다.
2. PoC 데이터 확인 분석에 사용할 전체 데이터의 종류와 기간, 품질을 최종 확인합니다.
3. 데이터 분석 및 모델 검증 데이터 준비가 완료된 시점부터 20영업일 동안 분석을 진행합니다.
4. 결과 리포트 전달 적용 가능 범위와 판단 근거, 제약 조건, 다음 검토 방향을 정리합니다.
5. 다음 단계 결정 본 구축, 데이터 보완, 범위 조정 또는 도입 보류를 검토합니다.

계약 전에 샘플 데이터와 과제를 먼저 검토하기 때문에, 현재 조건에서 진행 가능성이 낮다고 판단되면 계약을 권하지 않고 다른 대안을 찾아봅니다.

프로그램 범위와 비용

제조 AI 사전 검증 프로그램은 다음과 같이 운영됩니다.

항목 내용
검증 범위 한 개 공정의 한 가지 과제
수행 기간 데이터 준비 완료 후 20영업일
비용 900만 원 · VAT 별도
계약 전 검토 과제와 샘플 데이터 무료 검토
주요 결과물 적용 가능 범위, 판단 근거, 제약 조건, 향후 방향을 담은 결과 리포트

비용은 고객사마다 새롭게 견적을 산정하지 않고 동일한 정가로 적용합니다.

복수 시스템 연동, 운영 시스템 구축, 장기간 현장 실증 등은 사전 검증 이후 별도 구축 범위에서 협의합니다.

어떤 과제를 검증할 수 있나요?

보유한 데이터와 해결하려는 문제에 따라 다음과 같은 제조 AI 과제를 검토할 수 있습니다.

  • 설비와 공정의 이상 징후 탐지
  • 공정이 끝나기 전 품질 결과 예측
  • 제품 이미지 기반 불량 판별
  • 설비 상태와 교체 이력을 활용한 수명 예측
  • 영상 데이터를 활용한 위험 상황 탐지

같은 과제라도 데이터의 종류와 수집 방식, 결과 이력 보유 여부에 따라 적합한 분석 방법이 달라집니다. 따라서 신청 단계에서 검증 방법을 미리 확정하기보다, 샘플 데이터를 확인한 뒤 적합한 접근 방식을 정합니다.

신청 전에 확인하면 좋은 5가지

모든 내용을 완벽하게 정리할 필요는 없습니다. 아래 항목을 알고 있다면 착수 가능성을 더 빠르게 검토할 수 있습니다.

  1. 해결하려는 문제
    어떤 공정이나 설비에서 무엇을 줄이거나 예측하고 싶은지 알려주세요.
  2. 보유 데이터의 종류
    센서·공정 파라미터, 이미지, 영상, 품질 측정값 등 어떤 데이터가 있는지 확인합니다.
  3. 데이터의 기간과 수량
    어느 기간 동안 얼마나 수집했는지 확인합니다.
  4. 결과 데이터와 이력
    불량 라벨, 품질 결과, 고장 시점, 부품 교체 이력 등이 있는지 확인합니다.
  5. 데이터 전달과 보안 조건
    데이터 반출 가능 여부와 NDA 필요 여부를 확인합니다.

아직 정리되지 않은 항목이 있어도 신청할 수 있습니다. 초기 문의 단계에서는 해결하려는 과제와 데이터 현황을 중심으로 확인하고, 필요한 내용은 담당자가 함께 정리합니다.

이런 기업에 적합합니다

  • 제조 AI를 검토하고 있지만 실제 적용 가능성을 판단하기 어려운 기업
  • 공정 데이터는 보유하고 있지만 어떤 과제부터 시작해야 할지 모르는 기업
  • 대규모 구축 전에 작은 범위에서 기술 가능성을 확인하고 싶은 기업
  • AI 도입을 위한 내부 보고와 예산 검토 근거가 필요한 기업
  • 기존 PoC에서 목표와 범위가 불분명해 어려움을 겪었던 기업

사전 검증의 결과는 ‘높은 성능’ 하나로 끝나지 않습니다. 현재 데이터로 가능한 범위와 부족한 조건을 확인하고, 다음 투자를 결정할 근거를 남기는 것이 핵심입니다.

자주 묻는 질문

샘플 데이터 검토에도 비용이 발생하나요?

계약 전 착수 가능성 검토는 무료입니다. 해결하려는 과제와 소량의 샘플 데이터를 AI팀이 확인한 뒤, 사전 검증 진행 가능 여부를 안내합니다.

데이터가 얼마나 있어야 신청할 수 있나요?

필요한 데이터의 양은 과제에 따라 달라집니다. 절대적인 수량보다 해결하려는 문제와 연결된 정상 패턴, 불량 결과, 품질 측정값 또는 고장 이력이 포함되어 있는지가 중요합니다.

불량 데이터가 부족해도 검토할 수 있나요?

정상 데이터가 충분하다면 정상 패턴과 다른 변화를 찾는 이상 탐지 방식을 검토할 수 있습니다. 실제 적용 가능 여부와 적합한 방법은 샘플 데이터 확인 후 안내합니다.

20영업일은 언제부터 계산하나요?

계약 체결일이 아니라 PoC 분석에 필요한 데이터의 준비와 최종 확인이 완료된 시점부터 계산합니다.

검증 결과가 좋지 않으면 어떻게 되나요?

현재 데이터에서 확인된 한계와 부족한 조건, 추가로 필요한 데이터를 결과 리포트에 정리합니다. 이를 바탕으로 데이터를 보완해 다시 검토하거나, 과제 범위를 변경하거나, 도입을 보류할 수 있습니다.

보안 때문에 데이터를 외부로 전달하기 어렵습니다

초기 문의 단계에서는 데이터 파일 없이 과제와 데이터 명세만으로도 상담할 수 있습니다. 샘플 데이터 검토와 PoC 수행 방식은 고객사의 보안 정책과 망분리 환경을 확인한 뒤 협의합니다.

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