OLED는 140개 이상의 공정을 거쳐 생산되는데, 이 과정에서 수만 가지의 설비 데이터가 더해져 더욱 정교한 관리가 필요하다. 제품에 이상이 발견된다고 하더라도 그 원인을 특정하기 어려웠으나, ‘AI 생산 체계’로 보다 신속 정확하게 원인 규명이 가능해졌다.

‘AI 생산 체계’의 도입으로 품질의 이상 원인을 분석하고 개선하는 데 소요되던 시간도 평균 3주에서 2일로 대폭 단축됐다. 기존에는 엔지니어 개개인의 역량과 경험에 의존해 한정된 계측 조건으로 문제를 해결해야 해 오랜 시간이 걸렸다. 그러나 ‘AI

생산 체계’를 활용하면, AI가 예측한 최상의 품질 조건에 부합하도록 즉시 전 제품의 공정을 제어할 수 있다. 동시에 전체 생산 제품 대상 품질 검사도 병행해 이상 여부 체크와 원인 파악도 실시간으로 확인이 가능하다.

또한 LG디스플레이는 AI가 실시간 수집한 데이터를 분류하고 분석해 담당 부서에 매일 아침 메일로 자동 발송하는 시스템도 구축했다. AI가 데이터 분석 과정에서 이상을 발견한 경우, 자동으로 원인 장비의 작동을 보류하도록 프로세스를 구축해 신속성과 안전성도 갖췄다.

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공장 자동화및 로봇이 생산라인에 들어설때 하던 이야기가 그거에요.  자동화 기계가 인력을 대체 하지만, 그기계(로봇)제작에는 결국 사람이 필요하다.
자동화기계도 기계가 만들고 정비도 기계로 대체 되는게 현실이죠. 사람은 이제 점점 필요가 없어졌구요.

예를 들어 사람 10명이 할것을 AI 두대로 대체
위 AI를 관리할 사람은 한명으로

사람은 인건비등 비용이 계속 상승해서 문제지만
AI등 기계는 애초에 고정비용이 빡세서 문제지 이후에 고장등 수리 비용이 든다고 해도
사람의 인건비등이랑 비교하면 장기적으론 백프로 AI WIN!!

결국 상위 몇프로 부자는 더욱더 자산이 늘어나겠지만
대부분의 사람들은 AI나 자동화 기기등이랑 경쟁해야 될겁니다

현재도 이미 경쟁하고 있구요
롯데리아등에 무인 주문기가 들어서면서
그만큼 알바를 덜 뽑고 있죠

정비는 사람이 한다.. 제조는 사람이 한다 등등은 사실 어떻게 보면...... 지엽적인 부분이라는..
자동화등 산업현장에 로봇이 투입되면서 생긴 가장 큰 변화는 이전에 아예 없던 새로운 상황을 맞게 했다는것이죠.

저런 자동화 로봇이 아니었다면.. 반도체, 디스플레이, 우주항공등 대다수의 산업이 지금과 같은 규모로 커질수가 없었던것들입니다.
이런 곳에서 쓰이는 대부분에 기계들은  인력으로 하는게 아예 불가능 합니다.