오늘은 엔지닉 스마트팩토리AI품질관리 강의의 ‘수입검사 시 품질관리 방법’과 ‘범주화 AI’에 대해 학습했다. 생산 초기 단계에서 원자재의 품질을 확보하는 것이 전체 제품 신뢰성의 출발점이라는 점을 다시 느꼈다. 전수검사, 샘플링검사, 무검사의 장단점을 비교하며 검사 효율과 비용의 균형을 고려해야 함을 이해했다. 또한 범주화 AI 파트에서는 로지스틱 회귀, 결정트리, 랜덤포레스트 등 분류 알고리즘이 실제 품질 판정 자동화에 활용될 수 있음을 배웠다. AI 전공자로서 이미 알고 있던 모델들이 산업 품질검사에 적용되는 구체적 사례를 접하니 흥미로웠다. 앞으로는 이런 모델을 기반으로 한 불량 예측 및 품질 이상 탐지 시스템을 직접 설계해보고 싶다.