2026년 5월 한국 AX 동향 — 제조업 시범 1차 관측
제조업 응답 27곳 중 컴퓨터비전 도입이 가장 두텁고, 다수가 '한 단계 더(자체 구축)'로 올라설 때 인력·표준화 장벽에 막혔다는 신호가 잡혔다.
이번 달 한눈에
신규 케이스 12건이 늘었고, 한계·후회 필드 작성률은 절반에 가까워졌다. 매칭 신청 5건은 모두 월말 매칭데이로 회신될 예정이다.
01. 이달의 베스트 프랙티스
외관 검사에 컴퓨터비전을 붙이되 사람 최종 판정의 hybrid 구조를 택한 사례. '100% 자동화'를 의도적으로 피한 점이 6개월차 정확도 안정의 핵심이었다.
사출 부품의 외관 불량을 사람이 100% 육안 검사하던 라인. 야간조 검수 정확도 저하와 인력 채용난이 누적되었습니다.
1단계로 AI가 의심 라벨링 → 2단계 사람 최종 판정의 hybrid 방식. 100% 자동화는 의도적으로 피함.
검수 인력 5명 → 3명. 불량 유출률 0.8% → 0.3%. 야간조 정확도 변동성 거의 사라짐.
02. 어디서 막혔나 — 유형별 정리
이번 달 응답에서 가장 자주 등장한 막힘 지점은 (1) 데이터 라벨링·표준화 인력 부족 (2) PoC 이후 운영 비용 산정 (3) 사내 보안·법무 검토 대기 시간. 특히 (1)은 규모(중소)·내재화(도구→프로세스 통합) 전환 구간에서 두드러진다.
03. 이번 달 챙겨볼 정부 AX 지원사업
이달 마감이 임박한 두 건과 상시 신청 가능한 컨설팅 사업을 정리했다. 진단 좌표 기준 추천을 마이페이지에서 확인할 수 있다.
04. 매칭데이 — 이번 달 수요·공급 연결
수요 5건이 매칭 대기 중이며, 그 중 3건은 등록 공급사 또는 큐레이션된 공급 케이스와 연결됐다. 매칭 근거는 모든 카드에 한 줄로 노출되며, 클릭하면 상담 요청 폼으로 연결된다.
외관 불량 검출에 AI를 붙이고 싶은데 어디서부터 시작해야 할지
사내 RAG 시스템 만들었는데 답변 정확도가 낮아요
RAG웍스(가상 공급사)
사내 RAG 구축·평가 자동화 솔루션 보유. 금융 도메인 PoC 경험 2건