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제조 현장에서 불량은 발생한 뒤에야 알게 되는 경우가 많습니다. AI 기반 품질 예측 시스템은 이 패러다임을 바꿉니다.

생산 데이터(온도, 압력, 사이클 타임 등)를 실시간으로 수집하고, 과거 불량 패턴과 비교해 불량 가능성이 높아지면 사전 경보를 발령합니다.

실제 도입 기업 사례를 보면, 초기 3개월간 AI 모델 학습 기간을 거친 후 불량 사전 감지율 78%, 불량률 41% 감소를 달성했습니다.

도입 시 가장 중요한 것은 '충분한 학습 데이터'입니다. 최소 6개월 이상의 공정 이력 데이터가 있어야 의미 있는 예측이 가능합니다.