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린 + 코드의 다음 단계 — 규칙에서 AI로

👉 이전 글: [#4] 예측 유지보수 파일럿 — Python으로 만드는 현장 솔루션이 시리즈는 제조 현장에서의 4M 중 사람에서 출발했습니다.현장에서 만들어지는 데이터의 출발점은 사람입니다. 숙련공이 오랜 경험으로 알고 있는 것 — 5Why로 정리하고, 기준값으로 만들고, Python으로 파일럿을 구현했습니다.그런데 여기서 새로운 질문이 생깁니다.숙련공도 아직 본 적 없는 고장이 있을 수 있습니다.예를 들어, 지난 1년간 한 번도 발생하지 않았던 방식으로 설비가 망가진다면 —그 고장을 규칙은 감지할 수 있을까요?데이터는 계속 쌓이고 있습니다.그 안에 우리가 아직 알아채지 못한 무언가가 있을지 모릅니다.규칙은 정의된 것만 안다숙련공이 말로 표현할 수 있는 것은 이미 규칙에 담겨 있습니다. 조기경보도 그 ..

카테고리 없음 2026.04.01
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제조 현장 × 린(Lean) × 코드 — 현장의 언어를 데이터로 정의하고 시스템으로 만드는 과정을 기록합니다. 중소 제조기업의 현실적인 스마트팩토리 솔류션을 탐색합니다.

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데이터신뢰성, 예측유지보수, 규칙기반, 린코더, Industry40, 품질비용, 린제조, 린과코드, 현장자동화, 측정시스템, 스마트팩토리, LeanManufacturing, TaktTime, 이상감지, copq, IBM IBV, 제조AI, 제조혁신, 데이터, MSA,

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