공장에서 쌓이는 데이터가 AI 시대의 자산이 됩니다.
피지컬 AI는 인공지능이 주변 환경을 인식하고 판단해 로봇이나 장비를 직접 움직이는 기술입니다. 이런 AI가 공장에서 제대로 일하려면 실제 생산 현장에서 만들어진 다양한 데이터로 학습해야 하므로, 설비·공정·작업 데이터가 중요한 자산으로 여겨집니다.
| 데이터 유형 | 예시 | 확인할 점 |
|---|---|---|
| 설비·센서 | 가동 상태, 진동, 온도, 전류 등 시계열 기록 | 설비 제조사와의 데이터 권리 관계 |
| 공정·품질 영상·이미지 | 생산 라인 영상, 불량품 이미지, 검사 기록 | 작업자 얼굴 등 개인정보, 제품 영업비밀 |
| 작업 동작 | 숙련 작업자의 조립·용접·가공 동작 기록 | 작업자 동의, 노하우의 공개 범위 |
| 물류·이동 | 자재·제품 이동 경로, AMR·AGV 운행 기록 | 공장 배치도 등 보안 정보 |
| 작업 기록·도면·이력 | 작업 지시, 공정 조건, 정비 이력 | 거래처 관련 정보, 표준화 수준 |
위 항목은 예시이며, 실제 거래 가능 여부는 품질과 권리 관계에 따라 달라집니다. 진단을 통해 하나씩 확인합니다.
생산 방식과 공정 조건 등 외부에 알려지면 안 되는 정보가 포함되어 있는지 확인합니다.
영상과 음성에 작업자가 나오는지 확인하고, 동의와 비식별 처리 방안을 정합니다.
설비 제조사나 발주처와의 계약에서 데이터 권리가 어떻게 정해져 있는지 확인합니다.
자사 서버 안에서만 활용할지, 일부만 제공할지, 전체를 넘길지 정합니다.
항목과 형식이 정리되어 있어야 다른 곳에서도 쓸 수 있고, 앞으로 나올 표준에도 맞추기 쉽습니다.
큰 시설이 없어도 괜찮습니다. 현장 상담도 가능합니다.