제조 AI — 공장 데이터가 모델에게 요구하는 것
제조 AI 의 어려움은 모델에 있지 않고 데이터의 성질에 있습니다. 공장 신호는 라벨이 거의 없고, 운전 조건에 따라 분포가 바뀌며, 비어 있는 값과 0 인 값이 다른 뜻을 가집니다. 그리고 틀린 답의 비용이 비대칭입니다 — 놓친 고장 한 건과 거짓 경보 백 건은 서로 다른 방식으로 공장을 망칩니다.
디지털 스레드 — 시스템을 건너도 끊기지 않는 «같은 이름»
디지털 스레드는 데이터를 한곳에 모으는 일이 아닙니다. 흩어진 시스템들이 같은 대상을 같은 이름으로 부르고, 그 대상들 사이의 관계와 시간을 따라갈 수 있게 만드는 일입니다. 모으기만 하면 데이터 늪이 되고, 이름이 이어지면 흩어져 있어도 스레드가 됩니다.