Ford, AI 품질검사 차질로 ‘gray beard’ 검사관 재고용

Context

자동화된 AI 품질 검사 도구 도입을 통해 제조 결함을 줄이려 했으나 기대 성과 미달로 수십억 달러의 비용 손실 발생. 명시적 지식 기반의 AI 모델이 현장의 암묵지(Tacit Knowledge)를 대체하지 못한 구조적 한계 노출.

Technical Solution

• Human-in-the-Loop 구조 도입을 통한 AI 모델의 판단 로직 보완
• 베테랑 엔지니어의 도메인 지식을 활용한 AI 도구의 재프로그래밍 및 파라미터 조정
• 시니어 엔지니어의 판단 기준을 주니어에게 전수하는 지식 전이 체계 구축
• 단순 자동화에서 '인간의 직관과 AI의 효율'을 결합한 하이브리드 검수 프로세스로 전환
• 현장 데이터 기반의 예외 케이스 식별 및 이를 AI 학습 데이터로 피드백하는 루프 설계