검토 단계에서 진짜 궁금한 것들,
현장 기준으로 정리했습니다
비전검사기를 고를 때, AI 를 쓸지 말지 정할 때, 제어 시퀀스를 설계할 때 실제로 부딪히는 질문들을 (주)이프가 양산 현장에서 얻은 기준으로 풀어 씁니다.
AI 를 제조 현장에 쓰면서 정리한 판단 기준과 생각
AI가 코드를 짜도 개발자가 살아남는 이유 : 노코드는 정말 개발자를 없애는가
AI숙고는 (주)이프가 제조 현장에서 AI 비전검사와 장비 제어 소프트웨어를 만들고 쓰면서 든 생각을 매번 테마 하나씩 정해 적는 자리입니다. 이번 테마는 첫 글부터 미뤄 온 "노코드가 정말 개발자를 없애는가" 입니다. 요즘은 노코드에 더해 AI 코딩 에이전트까지 나왔으니, 질문을 조금
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비전 검사 장비 업체를 고를 때 물어야 할 네 가지 : 장비가 아니라 구조를 보십시오
AI숙고는 (주)이프가 제조 현장에서 AI 비전검사와 머신비전 시스템을 만들고 쓰면서 든 생각을 매번 테마 하나씩 정해 적는 자리입니다. 이번 테마는 "검사 장비는 사는 날이 아니라 3년 뒤에 평가된다" 입니다.
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AI 비전은 누가 만드느냐보다 누가 붙이느냐 : 고객사가 AI 검사에 회의적인 진짜 이유
AI숙고는 (주)이프가 제조 현장에서 AI 비전검사와 머신비전 시스템을 만들고 쓰면서 든 생각을 매번 테마 하나씩 정해 적는 자리입니다. 이번 테마는 "AI 비전의 성능은 API 가 아니라 워크플로가 정한다" 입니다.
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스마트팩토리에서 에이전트는 무엇을 하는가 : 수동에서 반자동, 능동으로 가는 길과 현실의 거리
AI숙고는 (주)이프가 제조 현장에서 AI 를 만들고 쓰면서 든 생각을 매번 테마 하나씩 정해 적는 자리입니다. 이번 테마는 "자율성은 기능이 아니라 권한이다" 입니다. 예고했던 노코드 이야기는 한 번 더 미룹니다.
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룰베이스 비전과 AI 딥러닝 검사, 어디에 무엇을 써야 하나 : 치수는 룰베이스가 이깁니다
AI숙고는 (주)이프가 제조 현장에서 AI 를 만들고 쓰면서 든 생각을 매번 테마 하나씩 정해 적는 자리입니다. 지난 글 끝에 노코드 이야기를 예고했지만, 그보다 먼저 정리해야 할 질문이 계속 들어와 순서를 바꿉니다. 이번 테마는 "도구를 고르기 전에 문제를 정의하라" 입니다.
자세히 보기 →AI가 검사 프로그램을 짜는 시대, 엔지니어의 눈은 어디에 남는가
AI숙고는 (주)이프가 제조 현장에서 AI 를 만들고 쓰면서 든 생각을 매번 테마 하나씩 정해 적어 두는 자리입니다. 첫 테마는 요즘 가장 자주 받는 질문에서 골랐습니다. "AI 가 검사 프로그램까지 짜 주면, 비전 엔지니어는 뭘 하나요?"
자세히 보기 →비전 검사 시스템 도입,
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