품질관리2 [제조 AI] 6) [특집]공작기계(CNC) 제조업을 위한 로컬 LLM 구축 공작기계 분야 LLM 적용의 독특함과 전문성산업별 맞춤형 AI 접근의 필요성지금까지 연재를 통해 다양한 제조업 분야에서 로컬 LLM을 활용하는 방법들을 살펴보았습니다. 하지만 각 산업 분야는 고유한 특성과 요구사항을 가지고 있어, 획일적인 AI 솔루션으로는 진정한 효과를 기대하기 어렵습니다. 예를 들어, 식품 제조업에서는 HACCP과 위생 관리가 핵심이고, 화학 공업에서는 안전성과 공정 최적화가 중요하며, 전자 제조업에서는 미세 공정 제어와 수율 관리가 관건입니다. 마찬가지로 공작기계 제조업 역시 다른 어떤 분야와도 구별되는 독특한 특성들을 가지고 있습니다. 마이크론 단위의 정밀도가 요구되는 가공 환경, 수십 년간 축적된 숙련 기술자의 암묵지, G-code라는 특수한 프로그래밍 언어, 그리고 가공 조건의.. 2025. 9. 8. [제조 AI] 3) Ollama를 활용한 로컬 LLM 구축 홈 / AI활용 / 제조 AI / 3) Ollama를 활용한 로컬 LLM 구축제조업의 AI 혁신, 로컬 LLM이 답이다현대 제조업은 디지털 전환의 핵심 기로에 서 있습니다. 특히 대규모 언어모델(LLM)의 등장으로 생산성 향상, 품질관리 자동화, 기술 문서 관리 등 다양한 영역에서 혁신적인 변화가 일어나고 있습니다. 하지만 많은 제조기업들이 데이터 보안과 비용 문제로 인해 클라우드 기반 AI 서비스 도입을 망설이고 있는 것도 사실입니다. 이러한 고민을 해결할 수 있는 해답이 바로 로컬 LLM 환경 구축입니다. 로컬 LLM은 외부 서버에 의존하지 않고 자사 시설 내에서 직접 운영하는 언어모델을 의미합니다.이를 통해 민감한 제조 데이터를 외부로 전송하지 않으면서도 AI의 강력한 기능을 활용할 수 .. 2025. 8. 25. 이전 1 다음
