제조업8 제조업 로컬AI에서 Gemma 모델을 추천하지 않는 이유 - 제조업 특화 관점 홈 / AI코딩 / 제조업 로컬AI에서 Gemma모델을 추천하지 않는 이유자연어 처리와 추론작업은 뛰어나지만, 산업 특화 지식에는 약하다.Google의 Gemma 모델은 Gemini 기술을 기반으로 한 오픈소스 언어모델로, 일반적인 자연어 처리와 추론 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며 로컬 환경에서의 실행이 가능한 경량화된 구조를 자랑합니다.특히 코딩, 텍스트 생성, 일반 지식 기반 질의응답 등의 범용 AI 작업에서는 상당한 경쟁력을 갖추고 있어 개발자들 사이에서 주목받고 있습니다.하지만 제조업 환경에서 요구되는 전문성을 살펴보면 한계점이 드러나는데, 제조 공정의 복잡한 변수 관리, 품질 관리 프로토콜, 설비 최적화 등 산업 특화 지식에서는 아쉬운 모습을 보입니다. 제조업 데이터의 특성상 수치 데이.. 2025. 8. 14. Hugging Face 플랫폼 완벽 가이드 - AI모델 공유의 허브 홈 / AI코딩 / Hugging Face 플랫폼 완벽 가이드 - AI모델, 데이터셋, 어플리케이션 허브Hugging Face는 전 세계 AI 개발자들이 모델, 데이터셋, 애플리케이션을 공유하고 협업할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. 현대 제조업에서 AI 기술의 도입은 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 예방정비 시스템을 통한 설비 고장 예측, 공급망 최적화를 통한 비용 절감, 품질 관리 자동화 등 다양한 영역에서 AI가 혁신적인 변화를 만들어내고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 Hugging Face라는 강력한 플랫폼이 있으며, 초급 개발자도 쉽게 접근할 수 있는 도구들을 제공하고 있습니다. 이번 글에서는 Ollama 툴을 기반으로 하여 Hugging Face를 활용한 실제 제조업 환경에서 활용 .. 2025. 8. 13. 도면 작성을 생성형 AI로 전문가처럼 할 수 있다 홈 / AI활용 / 도면 작성을 생성형 AI로 전문가처럼 할 수 있다분야별 도면 작성을 생성형 AI로 이용해 보세요.과거에는 전문적인 도면을 작성하기 위해 수년간의 교육과 경험, 그리고 값비싼 CAD 소프트웨어가 필요했습니다.건축사나 설계 전문가가 아니라면 간단한 평면도 하나 그리는 것조차 어려운 일이었고, 일반인들은 손으로 대충 스케치하거나 전문가에게 의뢰하는 것 외에는 선택의 여지가 없었습니다.하지만 생성형 AI 기술의 발전으로 이제는 누구나 간단한 텍스트 입력만으로도 전문적인 도면을 생성할 수 있는 시대가 되었습니다. 이러한 변화는 단순히 기술의 진보를 넘어서, 설계와 건축 분야의 민주화를 의미하며, 개인부터 전문가까지 모든 사용자가 혜택을 받을 수 있는 혁신적인 도구들이 속속 등장하고 있습.. 2025. 8. 12. 로컬 AI 도입계획 가이드 - 2) 3개년 추진 로드맵 제조업 로컬AI 구축.01 / 제조업을 위한 로컬 AI 생태계 이해 / 로컬 AI 도입계획로컬 AI 도입 3개년 추진 로드맵 작성 가이드제조업을 위한 로컬 AI 도입을 위한 3개년 추진 로드맵은 "현황분석서"를 기반으로 실질적인 로컬 AI를 도입하기 위한 단계적 접근에 의한 마스터플랜을 수립하는 일입니다. 무엇보다 도입계획을 수립하는 일 중에서 가장 중요한 일이라 할 수 있습니다."로컬 AI 도입계획 가이드 - 2) 3개년 추진 로드맵"은 아래의 블로그 글에 대한 구체적인 실행계획을 담고 있습니다.[제조업 로컬AI 구축.01] 제조업을 위한 로컬 AI 도입계획 [ 차례 ]1. 로드맵 개요2. 1 차 년도 : 기반 구축 단계3. 2 차 년도 : 본격 도입 단계4. 3 차년도 : 전사 통합 단계.. 2025. 8. 6. 로컬 AI 도입계획 가이드 - 1) 현황분석서 제조업 로컬AI 구축.01 / 제조업을 위한 로컬 AI 생태계 이해 / 로컬 AI 도입계획로컬 AI 도입 현황분석서 작성 가이드"로컬 AI 도입계획 가이드 - 2) 현황분석서"는 아래의 블로그 글에 대한 구체적인 실행계획을 담고 있습니다.[제조업 로컬AI 구축.01] 제조업을 위한 로컬 AI 도입계획 [글 순서]회사 개요현재 생산 현황 분석데이터 수집 현황IT 인프라 현황조직 역량 분석AI 도입 우선순위 평가현황분석 결론 및 제언 생성형 로컬AI를 도입하는 회사의 자체진단을 통해서 AI도입의 적절성 및 가능성을 분석하기 위한 기초자료를 작성합니다.생산라인의 분석에서 부터 PLC, IoT를 활용한 제조 설비로부터의 데이터 수집, IT인프라 및 조직역량까지 전방위에 걸친 회사의 현황 및 .. 2025. 8. 5. [로컬AI] 중소 제조기업의 로컬AI를 위한 하드웨어 구축 가이드 홈 > AI활용 > 로컬AI구축 > 중소 제조기업의 로컬 AI를 위한 하드웨어 구축가이드현재 제조업계는 디지털 전환의 물결 속에서 생존을 위한 변화를 요구받고 있습니다.특히 중소 제조기업들은 대기업과의 경쟁에서 살아남기 위해 스마트 팩토리와 AI 기술 도입이 필수가 되었습니다. 정부에서는 스마트 제조혁실 지원사업을 수 년간 지속하면서, 중소기업의 디지털 트랜스포메이션을 지원하고 있지만, 뜻 하는 대로 쉽게 실질적인 성공적인 구축이라고 말하기 어려운 경우가 많습니다.클라우드 기반 AI 서비스는 비용 부담과 데이터 보안 문제로 인해 중소기업에게는 부담스러운 선택지입니다. 이러한 상황에서 로컬 AI 시스템 구축은 중소 제조기업이 자체적으로 AI의 혜택을 누릴 수 있는 현실적인 대안이 됩니다.로컬 AI 시스템의.. 2025. 8. 2. CNC 제조업 특화 AI 모델 선정 가이드 홈 > AI활용 > 제조업 로컬AI 구축 중소기업의 로컬AI를 구축할 때는 제조업종에 따라 특화된 모델이나 학습 패턴이 달라져야 해당 제조 데이터에 최적화된 인공지능 서비스를 구축할 수 있습니다.MCT, CNC등의 가공설비를 이용하여 부품을 가공하는 대부분의 자동차 관련 제조업체는 잦은 공구 마모 및 수명과 관련된 불량문제를 겪게되며, 불량을 사전에 예측하지 못하면 잘못된 공구사용으로 인한 대량의 불량 제품이 생산될 문제점을 가지고 있습니다. 이러한 가공설비 기반의 중소기업은 공구 설비로 부터 수집된 가공 데이터를 활용한 로컬AI 구축을 통하여 예방점검 또는 공구 마모 예측 시스템 구축에 대한 꾸준한 현장 요구사항이 나타나고 있습니다.1. 모델 선정 기준 및 평가 지표1.1 제조업 특화 평가 기준기술.. 2025. 7. 29. 제조업 특화 로컬 LLM 도구 TOP 5 홈 / AI활용 / 로컬AI / 제조업 특화 로컬 LLM 도구 TOP 5 저는 아직도 중소 제조기업에 가장 적합한 로컬AI용 LLM모델이 어떤것일까? 를 계속 시험하고 있고, 아직도 정답을 모르겠습니다. 다양한 형태의 중소기업과 중소기업이 보유한 복잡하고 난해하고, 표준화 되지 않은 생산데이터를 어떻게 하면 가장 적은 비용과 시간안에 AI를 구축하고, 비 전문가인 현장에서 사용될 수 있을 정도의 로컬AI 구축용 LLM모델을 찾는것은 성공으로 가장 빠르게 접근 할 수 있는 방법입니다. 저는 Ollama 플랫폼 기반의 로컬LLM 모델을 이용한 학습과 시험을 진행하는 것을 선호합니다. 그래도 결과가 잘 나오지 않을 때는 다른 LLM도구들에 눈을 돌려 사용해보고 비교해 보기도 합니다. 그래서 개발자 여러분들도 .. 2025. 7. 26. 이전 1 다음
