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제조 AI·DX 기술 기반으로 차세대 경험(Next eXperience)을 제안합니다. 제조 AI가 실패하는 진짜 이유 📢 AI보다 먼저 필요한 건 ‘데이터 문화’입니다 요즘 제조업계는 AI 이야기로 넘쳐납니다. 하지만 현장에서 실제로 나오는 질문은 하나입니다. ❓ “그래서 우리 회사는 AI로 무엇을 해야 하나?” 이 질문 없이 “일단 AI 도입”부터 시작하면 프로젝트는 실패 확률이 높아집니다. 제조 AI 실패, 반복되는 3가지 패턴 ❌ 데이터 구조 없이 AI부터 설비 이력/고장·조치 기준/예방점검 데이터가 정리되지 않아 학습 데이터가 없음 ❌ PoC로 끝나는 이벤트성 도입 데모는 성공하지만 실운영 프로세스에 연결되지 않아 사용되지 않음 ❌ AI=자동화·인력대체 오해 현장 저항 → 데이터 협조 붕괴 → 형식적 기록만 남음 진짜 원인: ‘데이터를 왜 남기는지’에 대한 공감대 부족 AI는 데이터를 학습하지만, 데이터는 사람이 만듭니다. 데이터가 “귀찮은 기록”으로 남는 조직에서는 AI가 성과를 만들기 어렵습니다. 제조 AI는 기능이 아니라 ‘경영 도구’ A

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