제조업계의 인공지능(AI) 도입 열기가 뜨겁지만, 현장에서 체감할 수 있는 투자수익률(ROI)을 실현한 사례는 드문 실정이다. 기술 도입은 했지만 생산성과 수익 증대 효과가 불분명하다는 지적이 잇따르는 가운데, 엠버로드는 이러한 현실적 한계를 정조준한다. 화려한 기술보다는 현장 데이터를 기반으로 한 실질적 문제 해결에 초점을 맞춰, 빠른 PoC와 단계적 확산 전략, 사용자 중심 인터페이스까지 종합적으로 제시하며 “ROI 중심의 AI 도입”이라는 해법을 내놓고 있다. 최근 제조업계는 생산성 향상, 품질 개선, 비용 절감 등 혁신을 목표로 인공지능(AI) 도입에 적극적으로 나서고 있다. 그러나 상당수의 프로젝트가 기대했던 투자수익률(ROI)을 달성하지 못해 현장에서 외면받는 사례가 빈번하게 발생하고 있으며, 이에 따라 AI 도입의 실질적인 효용성에 대한 의문이 제기되고 있다. 이러한 상황에서 화려한 기술 도입보다는 실제 비용 절감과 수익 증대에 초점을 맞춘 AI 프로젝트 접근 방식이 제조업 AI 도입의 난제를 해결할 핵심 대안으로 부상하고 있다. 제조 AI 도입 성공을 위한 과제 전문가들은 현장 데이터 기반의 AI 솔루션 개발 과정에서 외주 AI 용역 기업과의
이달 23일 열리는 INSIGHT CONNECT 2025 x KOFAS, 신개념 제조 혁신 방법론 제시한다 디지털 전환 및 AI 융합, 제조 AI 실제 적용 사례 및 기술 과제 등 주제로 이틀간 ‘ON’ “DX·AX·지속가능성 등 제조 업계 화두 다뤄...새로운 비즈니스 모델 구축 지원해” 오래 전부터 효율성 증대 초점을 맞춘 제조업은 인공지능(AI)·빅데이터·로봇 등을 융합한 디지털 전환(DX)과 생산 공정 및 운영의 지능화를 추구하는 인공지능 전환(AX)을 도모하고 있다. 이를 통해 생산성 극대화는 물론 예측 불가능한 외부 환경 변화에 민첩하게 대응하는 단계로 기술적 진보가 이뤄지고 있다. 이와 함께 탄소 중립 체제로의 전환이라는 시대적 요구에 발맞춰 제조업의 지속가능성 확보도 새로운 비전으로 급부상했다. 이는 친환경 공정 도입, 에너지 효율 개선, 자원 순환 등 산업 전반의 패러다임 변화 촉진을 의미한다. 이 흐름에서 제조업은 단순히 생산 방식의 혁신을 넘어, 환경적 책임과 사회적 가치를 동시에 추구하는 것을 차세대 모델로 삼고 있다. DX·AX는 이 같은 지속가능성 목표 달성을 위한 핵심 동력으로 작용한다. 더불어 자원 관리, 에너지 소비 최적화, 폐
이달 23일 열리는 INSIGHT CONNECT 2025 x KOFAS, 신개념 제조 혁신 방법론 제시한다 디지털 전환 및 AI 융합, 제조 AI 실제 적용 사례 및 기술 과제 등 주제로 이틀간 ‘ON’ “DX·AX·지속가능성 등 제조 업계 화두 다뤄...새로운 비즈니스 모델 구축 지원해” 오래 전부터 효율성 증대 초점을 맞춘 제조업은 인공지능(AI)·빅데이터·로봇 등을 융합한 디지털 전환(DX)과 생산 공정 및 운영의 지능화를 추구하는 인공지능 전환(AX)을 도모하고 있다. 이를 통해 생산성 극대화는 물론 예측 불가능한 외부 환경 변화에 민첩하게 대응하는 단계로 기술적 진보가 이뤄지고 있다. 이와 함께 탄소 중립 체제로의 전환이라는 시대적 요구에 발맞춰 제조업의 지속가능성 확보도 새로운 비전으로 급부상했다. 이는 친환경 공정 도입, 에너지 효율 개선, 자원 순환 등 산업 전반의 패러다임 변화 촉진을 의미한다. 이 흐름에서 제조업은 단순히 생산 방식의 혁신을 넘어, 환경적 책임과 사회적 가치를 동시에 추구하는 것을 차세대 모델로 삼고 있다. DX·AX는 이 같은 지속가능성 목표 달성을 위한 핵심 동력으로 작용한다. 더불어 자원 관리, 에너지 소비 최적화, 폐
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