품질용 AI는 기업의 생산성, 효율성, 매출 성장, 비용 효과를 보증
이 조사는 품질관리에서 인공지능(AI)의 활용 확대에 대해 살펴보고 있으며, AI의 급속한 발전은 예측 품질 분석과 기업 품질관리 시스템(EQMS)의 성장에서 볼 수 있듯이 품질관리를 중심으로 한 모든 분야에서 활용되고 있습니다. 경쟁이 치열해짐에 따라 사후적 접근이 아닌 사전 예방이 필수적이며, AI를 활용한 예측 품질관리 툴은 생산 공정 초기에 품질 문제를 미리 파악하여 낭비를 줄이고 전체 제품 품질을 향상시킬 수 있습니다. 머신러닝(ML), 자연어 처리(NLP), EQMS 솔루션의 고급 분석과 같은 디지털 기술은 사용자의 채택을 촉진하고 정보에 입각한 비즈니스 의사결정, 혁신 및 생산성 향상을 가져옵니다. 투자수익률(ROI)이 불분명하고 이러한 기술에 대한 인식 부족이 문제점으로 지적되고 있지만, 공급업체들은 현재 실용적인 이용 사례 증가를 강조하는 방식으로 대응하고 있습니다. 그러나 품질관리에서 AI의 잠재력은 깨끗하고 신뢰할 수 있는 데이터에 대한 접근 없이는 실현될 수 없습니다. 따라서 AI 프로젝트를 시작하기 전에 강력한 데이터 전략을 수립하는 것이 성공에 필수적입니다.
이 조사에서는 품질관리에서 AI 활용을 촉진하는 요인과 억제하는 요인을 분석합니다. 또한 주요 사용자 사례를 다루고 이 분야에 영향을 미치는 기업 개요을 소개합니다. 기준년은 2023년, 예측 기간은 2024-2028년입니다.
AI in Quality Guarantees Productivity, Efficiency, Top-line Growth, and Cost Benefits for Businesses
This study examines the increasing use of artificial intelligence (AI) in quality management. The rapid advancement of AI has led to its use across sectors, particularly quality management, as is evident in the growth of predictive quality analytics and enterprise quality management systems (EQMS). With increasing competitive intensity, it has become essential to proactively avoid quality issues instead of relying on reactive approaches. AI-driven predictive quality management tools can preempt quality issues early in the production process, ensuring waste reduction and enhancing overall product quality. Digital technologies such as machine learning (ML), natural language processing (NLP), and advanced analytics in EQMS solutions drive user adoption and result in informed business decisions, innovation, and heightened productivity. While the unclear return on investment (RoI) and a lack of awareness about these technologies present challenges, vendors are now responding by highlighting the increasing number of practical use cases. However, the full potential of AI in quality management cannot be unlocked without access to clean, reliable data. Therefore, formulating a strong data strategy before embarking on AI projects will be imperative to success.
This study analyzes the factors driving and restraining the use of AI in quality management. It also highlights key user cases and profiles the companies impacting this space. The base year is 2023, and the forecast period is from 2024 to 2028.