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-제조 디지털 트윈은 AI와 같은 첨단 ICT 기술을 통해 가상 세계에서 제조 현장의 복잡한 문제를 직접 해결하는 것이 핵심임.
-특히, 가상 시뮬레이션 결과가 실제 현장에 유효하려면 실-가상 환경 간의 오차를 최소화하는 ‘고신뢰성’ 확보가 필수적임.
-이러한 고신뢰 AI 트윈 기술의 개념과 함께, 이를 제조 현장에 실질적으로 적용한 사례 소개함.

- 생성형 AI를 활용하여 제조 현장의 희소한 결함 데이터를 합성하고 자동으로 레이블링하는 기술적 접근법
- 공장마다 다른 촬영 환경과 조명 변화에도 강건하게 작동하는 도메인 적응 기법과, 생성형 모델이 결함의 원인을 텍스트로 알려주는 설명 가능한 AI(Explainable AI) 모듈 적용 방안
- 기존 2D 외관 검사의 한계를 넘어, 제품의 입체적 결함과 내부 구조까지 정밀하게 진단하는 3D 형상 분석 기반의 비파괴 검사(NDT) 기술 고도화 전략

- Edge 솔루션을 통한 현장 데이터의 실시간 처리·분석, IT·OT를 유연한 통합을 통해 예지보전·품질관리·공정 최적화의 실현
- AI 기반 실시간 이미지 분석과 제어 통합을 통해 결함 감지·품질 향상·공정 최적화를 동시에 실현하는 스마트팩토리 핵심 비전 솔루션
- B&R의 통합 자동화 플랫폼은 트랙·로보틱스·자기부상 시스템을 하나로 연결해, 어떤 생산 환경에서도 유연성과 효율을 극대화하는 확장 가능한 제조 솔루션 제공.

-반도체, 디스플레이를 비롯한 기술집약적 제조업은 공정 기술 경쟁력의 차이에 의해 회사의 성패가 좌우됨.
-인공지능 기술에 기반한 공정 연구 개발 및 제조 효율화는 국가와 기업의 생존이 달려 있는 문제임.
-이에 반도체, 디스플레이 분야에 적용된 공정 개발 AI 기술을 살펴보고 미래 기술 발전 방향을 가늠해본다.