[책 리뷰] 제조AI빅데이터 분석기법 (코딩편) - 김일중, 유승화, 임성훈, 신민수, 박준용 외 2명. 보민출판사. 2024

[책 리뷰] 제조AI빅데이터 분석기법 (코딩편) - 김일중, 유승화, 임성훈, 신민수, 박준용 외 2명. 보민출판사. 2024

 

 

책소개

제조데이터 표준, 품질확보 방법론,

제조데이터 유형별 현장공장 적용 AI 코딩의 필수 지침서!

 

전 세계적으로 화제를 불러일으키는 '제조데이터', '제조AI'는 이미 제조기업의 지속 가능한 경쟁우위 달성을 위해 도입해야 할 핵심기술로 자리매김하고 있다. 지난 2020~2023년 약 3년간의 대한민국 제조생태계는 제조데이터, AI를 실제 우리 중소, 중견 제조현장에도 적용할 수 있을까에 대한 답과 가능성을 살펴본 해였던 것 같다. 이제 2024년부터는 기술의 지속 가능한 활용과 제조업 고도화 달성을 위해보다 치밀하고 체계적으로 제조데이터, AI 거버넌스를 바라볼 필요성이 존재한다.

이 책 『제조AI빅데이터 분석기법 (코딩편)』은 국내 제조기업이 제조데이터, AI를 기반으로 글로벌 제조스타를 향해 나아가는 과정에 실질적 로드맵과 적용방안을 제시하는 가이드라인이다. 제조데이터 표준, 제조데이터 품질확보 방법론, 제조데이터 유형별(숫자, 이미지, 소리) 제조AI 개발 방법을 다루고 있으며 챕터별로 예제, 코딩실습, 퀴즈를 제공한다. 제조업에 특화된 국내 최고 데이터 분석 책으로서의 다양한 이슈를 다루는 이 책 『제조AI빅데이터 분석기법(코딩편)』은 제조데이터, AI에 관심이 있는 학생, 제조업 종사자, 정부 정책결정자에 이르기까지 모두가 함께 학습할 수 있는 현장 중심형 책이다. 자, 이제 책장을 넘겨보자.

 

-책 소개: yes24 (https://www.yes24.com/Product/Goods/126395715)

 

[목차 정리] 

 - Chapter 1. 제조AI 개관

 - Chapter 2. 제조AI 개발환경 설정

 - Chapter 3. 제조AI 개발 맛보기

 - Chapter 4. 제조AI데이터 품질관리(전처리)

 - Chapter 5. 숫자 제조데이터 기반 AI 개발

 - Chapter 6. 이미지 제조데이터 기반 AI 개발

 - Chapter 7. 소리 제조데이터 기반 AI 개발

 

수십년 한 우물을 파는 장인이 서기 힘든 시대다.

로봇과 컴퓨터는 제조업 구석구석으로 퍼져나가 많이 활성화 된지 오래다.

선반과 밀링은 수십년 전부터 도면을 입력하여

자동으로 절삭하고 잘라내고 깎아내고,

많은 부품들은 컨베이너 벨트에 올려놓으면

로봇이 조립하고 용접하는 시대이기도 하다.

 

 

 

 

제조업에서 시대는 이미 도래한지 오래고, 이 다음을 위해 

단단하게 지반을 다지기 위한 몇 가지 작업중 하나가 

바로 제조데이터와 AI를 융합하는 기술이 아닐까 싶다.

결국은 제조업의 수율이 곧 생산성이고,

이에 인간의 힘과 능력은 고도화된 로봇과 AI를 활용하는게

더 효율적임을 이미 결과론 적으로 볼 수 있기 때문이다.

 

이 책의 저자들은 모두 대학교의 교수이고,

AI와 제조데이터를 가르치거나 전공하거나 연구하는 사람들이다.

중요한건 현직 교수이기이에 이 책은 필요성에 비해 생각보다 어렵게 읽힌다. 

마치 대학교 교재를 다시 보는 기분이기도 하고,

실제로 이걸 교재로 쓰고 있을거 같다는 생각도 든다.

 

책에서 기본적으로 제조업에서 발생하는 데이터는 크게 4가지로 분류한다.

텍스트와 영상, 소리와 사진이 바로 그것이다.

어떤 제품을 생산하기 위한 공정에서 발생하는 데이터들에 대해

모든 로우 데이터를 수집하는게 시작이다.

 

예를 들어서 단무지를 만드는 공장이라면

무의 품질과 생산지 그리고 해당원료에 대한 샘플데이터를 추출할것이다.

그리고 무의 세척, 절단과정등에서 진행하는 데이터가 추가된다.

물의 압력, 절단 횟수, 세척후 건조 시간등이 포함되는 셈이다.

또한 초절임을 위한 양념의 배율과 그 공정을 하는 공간의

습도, 온도등도 포함 될 수 있다.

이 과정에서 기록되는 모든것이 바로 제조 데이터 이다.

 

그리고 이 제조데이터는 최고의 상품을 만들어내는 조건을 찾아가는 안내서 역할을 한다.

어떤 조건에서는 부패했고, 어떤 조건에서는 일정한 규격으로 절단되지 않았을것이다.

갑자기 포장의 진공이 안되었을 수도 있고, 맛이 이상해질 수도 있다.

좀더 나은 수율과 품질을 위해 최적의 값을 찾기 위한 방법을

이 책에서 정리하는 셈이다.

그 과정에서 파이썬을 활용해서 코딩하는 방법을 알려주며,

각 회사에서 맞는 길을 찾기위한 노력을 도와주는 셈이다.

 

 

 

물론 모든 제조업에 해당 되지는 않겠지만

이 제조 데이터를 정리해야 하는 필요성은

모든 제조업에서 늘 고민해야 할 숙제이다.

당연하겠지만, 이건 회사 차원에서 대표가 전권을 쥐어 주고

전사적으로 나아가야 될까 말까한 문제다.

필요성이 없는게 아니라 투자와 의지의 문제이니 말이다.

 

여튼, 제조업에 대한 중요한 인사이트를 얻은거 같아서 

재미있게 읽은 책이다.

 

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