AI 라이프사이클 관리 · 인지 → 학습 → 행동의 "학습" 엔진
AI 모델을 만드는 것보다 계속 똑똑하게 유지하는 것이 더 어렵습니다. 데이터 수집·라벨링·학습·배포·모니터링을 하나로 자동화해, 현장 담당자가 AI 전문가 없이 직접 모델을 운영합니다.
모델을 배포한 뒤에도 현장의 불량 패턴은 계속 바뀝니다. MLOps가 없으면 그 변화를 사람이 매번 쫓아다녀야 합니다.
검사 이미지 수집·저장 체계가 없어 재학습 데이터를 확보하기 어렵습니다.
외부 의존 또는 수작업으로 시간·비용이 과다하게 소요됩니다.
버전 관리가 없어 롤백이 어렵고, 결국 업데이트를 회피하게 됩니다.
실시간 모니터링이 없어 불량이 현장에 나간 뒤에야 뒤늦게 인지합니다.
어떤 모델의 성능이 떨어지는지, 무엇을 학습해야 하는지 대시보드로 보입니다.
공장이 쉬는 주말에 자동 학습, 월요일 아침 라인이 돌기 전에 배포됩니다.
AI 전문가 없이도 담당자가 보고, 판단하고, 실행할 수 있습니다.
데이터가 쌓일수록 최적화되는 구독형 운영 구조로 전환됩니다.
데이터부터 모니터링까지, AI 모델의 전체 수명주기를 하나의 플랫폼에서 관리하는 엔터프라이즈 솔루션입니다.
AI 모델 운영의 모든 어려움을 해결합니다.
야간·주말에 자동으로 모델을 학습·배포합니다. 생산 라인 정지 없이 원하는 시간에 예약 설정, 학습 완료 후 자동 검증·배포합니다.
모든 AI 모델의 이력을 추적·관리합니다. 모델별 성능 비교, 문제 발생 시 이전 버전으로 즉시 롤백, 학습 데이터 추적을 지원합니다.
전 공장의 AI 모델 성능을 통합 대시보드로 한눈에 파악합니다. 검사 결과·성능 지표를 실시간 확인하고 이상 감지 시 즉시 알림을 보냅니다.
모델 성능 저하를 자동 감지합니다. 정확도·재현율 등 핵심 지표를 추적해 임계값 이하 시 담당자에게 알리고 재학습 데이터를 자동 제안합니다.
기존 학습된 모델로 신규 데이터를 자동 레이블링해 수작업 시간을 대폭 절감합니다.
2D·3D 비전, OCR, 협동로봇 검사 등 현장의 모든 AI 비전 솔루션을 하나의 플랫폼에서 통합 관리합니다.
Cognex·Keyence는 Vision 장비를 팝니다. EnablerAI는 모델을 계속 진화시키는 운영 체계(MLOps)를 제공합니다.
| 구분 | Cognex | Keyence | 국내 SI | EnablerAI ★ |
|---|---|---|---|---|
| 딥러닝 | ViDi 별도 | 제한적 | 외주 | ✓ 네이티브 |
| MLOps | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ 내장 |
| 모델 버전관리 | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ 자동 |
| 예약 학습·배포 | ✕ | 일부 | 일부 | ✓ 자동 |
| 실시간 모니터링 | ✕ | 일부 | 일부 | ✓ 완전 |
| Zero-Teaching | ✕ | ✕ | ✕ | ✓ V2.0 |
MLOps + 제조 현장 10년 — 이 조합을 함께 가진 팀은 흔치 않습니다.
SI 업체는 납품하고 끝나지만, EnablerAI는 납품하고 시작합니다. 가동할수록 공장 데이터가 쌓여 모델이 고도화됩니다.
매 사이클마다 현장 검사 데이터를 자동 수집합니다.
EnablerAI MLOps가 학습·배포를 자동으로 관리합니다.
핵심 알고리즘 MQAI로 모델을 지속 고도화합니다.
공정 전체가 최적화되고, 이 순환이 다시 시작됩니다.
6개월 후 이 시스템에는 그 공장만의 데이터가 쌓입니다. 경쟁사가 들어오려면 처음부터 다시 시작해야 합니다. 프로젝트 → 구독 → Recurring Revenue.
EnablerAI MLOps에 대해 자주 문의하시는 질문들입니다.
