엣지 AI의 변혁적인 힘은 가장 핵심적인 현장 지능을 제공하여 산업 운영 방식을 재정의하는 데 있습니다. 자율주행차의 실시간 의사결정 지원부터 제조업의 예측 유지보수, 그리고 정밀 농업의 발전에 이르기까지, 엣지 AI는 혁신의 주춧돌이 되었으며 심지어 연구원들은 2025년을 “엣지 AI의 해“로 꼽기도 합니다.
우리는 기술 발전을 넘어선 가치 제안을 목격하고 있으며 AI는 속도, 효율성, 지속가능성에 대한 요구에 직면한 산업을 위한 전략적 조력자 역할을 하고 있습니다.
이번 글을 통해 HBLAB은 엣지 AI의 기본 이해 부터 실제 활용 사례 분석, 시장 규모 및 미래 트렌드에 관한 심층한 인사이트를 공유할 예정입니다. 도움이 되면 놓치지 마십시오!
엣지 인공지능이란 무엇입니까?
엣지 인공지능 (Edge AI)이란 AI 알고리즘과 모델을 센서 또는 사물 인터넷(IoT) 장치와 같은 로컬 엣지 장치에 직접 배포하는 방식을 의미합니다. 이 접근법 덕분에 클라우드 인프라에 계속 의존할 필요 없이 실시간으로 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다.
본질적으로 “엣지에서의 AI”는 엣지 컴퓨팅과 인공지능을 결합하여 연결된 엣지 장치에서 직접 머신러닝 작업을 수행합니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터를 장치 가까이에 저장하며 AI 알고리즘은 인터넷 연결 유무와 관계없이 네트워크 엣지에서 바로 데이터를 처리합니다. 이러한 기능은 데이터를 밀리초 단위로 빠르게 처리하여 즉각적인 실시간 피드백을 제공합니다.
엣지 AI 기능을 활용하는 대표적인 기술로는 자율주행차, 웨어러블 장치, 보안 카메라, 스마트 가전제품 등이 있습니다. 이들 애플리케이션은 엣지 AI를 통해 가장 필요할 때 사용자에게 핵심적인 실시간 정보를 신속하게 제공합니다.
산업계가 워크플로우를 최적화하고 비즈니스 프로세스를 자동화하며 혁신을 촉진하기 위한 새로운 방안을 모색하면서 엣지 AI는 점차 큰 인기를 얻고 있습니다. 동시에 엣지 AI는 지연 시간, 보안 및 비용 절감과 같은 중요한 문제들을 효과적으로 해결하는 데 기여하고 있습니다.
엣지 AI 작동 방식
기계가 사람처럼 사물을 보고 객체를 감지하며 자동차를 운전하고 음성을 이해하고 말하며 걷는 등 인간의 능력을 모방하기 위해서는 인간 지능을 기능적으로 재현해야 합니다.
인공지능은 인간의 인지 능력을 재현하기 위해 ‘심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)‘이라는 데이터 구조를 활용합니다. 이 DNN은 특정 유형의 질문과 그에 대한 정답이 담긴 수많은 예시를 학습함으로써 특정 질문에 답하도록 훈련됩니다.
‘심층 학습(Deep Learning)’이라고 불리는 이 훈련 과정은 정확한 모델을 만드는 데 필요한 방대한 데이터 양과 모델 구성을 위한 데이터 과학자들의 협업 때문에 주로 데이터 센터나 클라우드에서 이루어집니다. 훈련이 완료되면 모델은 실제 질문에 답할 수 있는 ‘추론 엔진(Inference Engine)’으로 전환됩니다.
엣지 AI 배포에서는 이 추론 엔진이 공장, 병원, 자동차, 위성, 가정 등 멀리 떨어진 위치의 컴퓨터나 장치에서 직접 작동합니다. AI가 문제에 직면했을 때 해당 어려운 데이터는 일반적으로 클라우드로 업로드되어 원래의 AI 모델을 추가로 훈련하는 데 사용됩니다.
이 훈련된 새 모델은 결국 엣지에 있는 기존 추론 엔진을 대체하게 됩니다. 이러한 ‘피드백 루프’는 모델 성능 향상에 중요한 역할을 하며 일단 배포된 엣지 AI 모델은 계속해서 더 똑똑해집니다.
엣지 AI의 핵심 이점: 실시간 인텔리전스로 산업 혁신
인공지능이 빠르게 발전함에 따라, 산업 전반은 더 이상 클라우드 중심의 인프라에 의존하지 않습니다. 엣지 AI는 데이터를 원격 서버가 아닌 디바이스 자체에서 처리함으로써 실시간·보안·적응형 인텔리전스의 새로운 시대를 열고 있습니다.
이 변화는 단순한 기술적 진보를 넘어서 기업이 운영 방식을 최적화하고 자원을 효율적으로 활용하며 고객 경험을 혁신하는 근본적인 패러다임 전환입니다.
다음은 엣지 AI가 제공하는 6가지 주요 이점과, 각 이점이 산업 전반의 혁신을 어떻게 주도하고 있는지에 대한 심층 분석입니다.
저지연 의사결정 – 즉각적 반응을 가능하게 하는 실시간 지능
자율주행차, 스마트 제조, 증강현실(AR)과 같은 시간 민감형 환경에서는 1밀리초의 지연도 치명적일 수 있습니다.
클라우드 기반 시스템은 네트워크 지연으로 인해 즉각적인 대응이 어렵지만, 엣지 AI는 데이터를 현장에서 직접 처리하여 이러한 한계를 극복합니다.
- 엣지 단에서 즉시 분석과 판단이 이루어지기 때문에 시스템은 실시간으로 감지하고 반응할 수 있습니다.
- 자율주행차는 엣지 추론을 통해 보행자나 장애물을 마이크로초 단위로 인식합니다.
- 산업용 로봇은 장비 이상을 감지하면 즉시 동작을 조정합니다.
- AR/VR 애플리케이션은 지연을 최소화해 몰입감을 유지합니다.
이처럼 현장에서 즉시 사고하고 반응할 수 있는 능력은 안전성과 즉시성이 요구되는 모든 산업에서 필수적인 요소입니다.
대역폭 절감 – 효율적이고 확장 가능한 데이터 관리
기존의 AI 아키텍처에서는 센서나 IoT 장치가 생성한 방대한 데이터를 클라우드로 전송해야 하므로, 네트워크 혼잡과 높은 비용, 느린 분석 속도가 발생합니다.
엣지 AI는 이러한 문제를 해결하기 위해 핵심 정보나 압축된 결과만 클라우드로 전송합니다.
이를 통해 기업은 다음과 같은 이점을 얻습니다.
- 데이터 전송량 감소로 대역폭 사용 최적화
- 클라우드 스토리지 비용 절감 및 응답 속도 향상
- 수천 개의 엣지 디바이스를 연결해도 인프라 과부하 없이 확장 가능
특히 스마트 공장이나 에너지 관리 시스템과 같은 분산형 인프라를 운영하는 산업에서는 이러한 구조적 효율성이 비용 절감과 안정성을 동시에 제공합니다.
강화된 보안과 개인정보 보호 – 데이터 주권을 지키는 AI
사이버 보안 위협과 개인정보 보호 규제가 강화되는 시대에 엣지 AI는 데이터 주권(Data Sovereignty)을 보장하는 핵심 기술입니다.
데이터가 로컬 디바이스 내에서 처리·저장되기 때문에, 전송 중 해킹이나 유출 위험이 크게 감소하며 규제 준수 또한 용이해집니다.
예를 들어 의료 산업에서는 환자 데이터가 장치 내부에서만 처리되고, 금융 산업에서는 거래 검증이 엣지 노드에서 즉시 수행됩니다. 이는 민감한 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않아도 되므로 보안성과 신뢰도를 동시에 확보할 수 있습니다.
결과적으로 엣지 AI는 운영 보안 강화, 법적 컴플라이언스 준수, 그리고 고객 신뢰 확보를 동시에 실현합니다.
높은 안정성과 가용성 – 언제 어디서나 작동하는 AI
엣지 AI의 가장 큰 강점 중 하나는 인터넷 연결이 불안정하거나 없는 환경에서도 독립적으로 작동할 수 있다는 점입니다.
클라우드 의존도를 낮춘 덕분에, 네트워크 장애나 지연이 발생하더라도 시스템은 중단 없이 계속 운영됩니다.
이는 특히 다음과 같은 분야에서 중요한 경쟁력을 제공합니다.
- 원격 산업 현장이나 해상 에너지 플랜트처럼 통신 인프라가 제한적인 지역
- 군사 작전, 응급 구조, 미션 크리티컬 시스템 등 실시간 대응이 필수적인 환경
엣지 AI는 이러한 환경에서도 자율적이고 지속적인 데이터 분석과 의사결정을 수행함으로써, 항상 가동 가능한 인공지능(AI Always-On)을 구현합니다.
에너지 효율성 (Energy Efficiency) – 지속 가능한 인공지능의 구현
AI의 활용이 확대될수록 전력 소비 또한 증가하지만, 엣지 AI는 친환경적이고 효율적인 대안을 제시합니다.
경량화된 신경망 모델과 최적화된 반도체 칩, 지능형 소프트웨어 알고리즘을 결합해 전력 소모를 최소화합니다.
그 결과, 웨어러블 기기나 원격 센서와 같은 휴대형 장치는 배터리 수명이 연장되고, 대규모 엣지 네트워크를 운영하는 기업은 운영비 절감 및 탄소 배출 저감 효과를 동시에 누릴 수 있습니다.
그린 컴퓨팅(Green Computing)이 중요해지는 오늘날, 엣지 AI는 성능과 지속가능성을 모두 충족하는 차세대 AI 인프라로 자리잡고 있습니다.
개인화와 맥락 인식 – 사용자 중심의 지능형 경험
엣지 AI는 단순히 빠른 데이터 처리만이 아니라, 사용자와 환경의 맥락을 이해하는 능력을 제공합니다.
현장에서 수집한 센서 정보, 위치, 행동 패턴 등을 분석하여, 디바이스가 사용자별 상황에 맞게 반응을 조정할 수 있습니다.
예를 들어
- 스마트 홈 어시스턴트는 사용자의 생활 패턴을 학습해 자동으로 조명·온도를 조절합니다.
- 스마트 리테일 키오스크는 고객의 나이, 표정, 관심 제품을 실시간 분석해 맞춤형 상품을 제안합니다.
이처럼 엣지 AI는 단순한 자동화 수준을 넘어, 사용자 경험(UX)을 개인화하고 상호작용적 서비스로 진화시킵니다.
산업별 엣지 AI 활용 사례 심층 분석
에너지 산업 – 지능형 예측 및 스마트 그리드 최적화
에너지 부문은 공급의 불안정성과 갑작스러운 수요 급증이 국가의 안정성을 위협할 수 있는 산업입니다. 이러한 환경에서 엣지 AI는 전력 시스템의 운영 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 변전소나 스마트 미터 등에 설치된 엣지 디바이스는 전력 사용량, 온도, 전력망 부하 등의 데이터를 실시간으로 로컬에서 처리하여 신속하고 정확한 의사결정을 가능하게 합니다.
클라우드에서 학습된 AI 모델은 엣지 단으로 배포되어 예측 기반 부하 관리 및 고장 방지를 수행하며 실시간 데이터를 분석해 전력 공급과 수요를 자동으로 조정합니다. 특히 태양광이나 풍력 같은 재생에너지와 결합될 경우, 엣지 AI는 간헐적 발전을 예측하고 에너지 저장 및 분배를 즉각적으로 제어함으로써 안정적인 전력 공급을 지원합니다.
주요 활용 사례로는 AI 기반 마이크로그리드를 통해 전력의 생산과 소비를 자율적으로 조정하는 시스템과, 풍력 터빈 엣지 컨트롤러를 활용해 바람의 속도와 난류 데이터를 기반으로 블레이드 각도를 예측적으로 최적화하는 기술이 있습니다.
그 결과, 엣지 AI는 정전율 감소, 전력망 복원력 향상, 에너지 효율 최적화를 실현하며 탄소중립 목표 달성에도 기여합니다.
제조 산업 – 예측 정비 및 품질 관리
제조업에서 계획되지 않은 설비 가동 중단은 막대한 비용 손실로 이어집니다. 엣지 AI는 생산 현장에 지능형 분석 기능을 탑재함으로써 이러한 문제를 근본적으로 해결하고 있습니다. 모터, 컨베이어, 로봇 팔 등에 장착된 센서는 진동, 온도, 음향 데이터를 지속적으로 수집하고, 엣지 단에서 실시간으로 이상 징후를 탐지하여 설비 고장을 사전에 예측합니다.
이를 통해 기업은 일정 기반 유지보수에서 상태 기반 유지보수(Condition-Based Maintenance)로 전환할 수 있으며, 불필요한 점검을 줄이고 효율성을 극대화할 수 있습니다. 또한, 엣지 AI 기반 비전 시스템은 밀리초 단위로 제품 결함을 감지하여 무결점 생산(Zero-Defect Manufacturing)을 구현합니다.
구체적 예시로는 엣지 음향 모니터링을 통해 모터의 이상 소음을 분석하여 베어링 마모를 예측하는 기술과, AI 기반 로봇 검사 시스템을 이용해 생산 라인의 모든 제품을 실시간으로 검수하는 솔루션이 있습니다.
이러한 적용 결과, 가동 중단 시간은 30~50% 감소하고, 유지보수 비용은 최적화되며, 작업자의 안전성 또한 향상됩니다. 나아가 제조 현장이 스마트 팩토리로 진화하는 과정에서 엣지 AI는 예측적이고 자율적인 생산 시스템의 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다.
의료 산업 – AI 기반 의료기기와 실시간 진단
엣지 AI는 초저지연성과 높은 정밀도가 요구되는 의료 분야에서도 빠르게 확산되고 있습니다. 현대의 의료 장비들은 휴대용 초음파 기기, AI 보조 수술 로봇 등을 포함하여 장치 자체에서 이미지 인식과 이상 탐지를 수행할 수 있는 인공지능 기능을 탑재하고 있습니다.
특히 최소 침습 수술에서는 엣지 기반 영상 추론(Edge-based Video Inference) 기술이 실시간으로 시각 정보를 분석하여 지연 없이 외과의에게 증강된 시야를 제공합니다. 또한 ECG나 혈당 측정기와 같은 웨어러블 디바이스는 인터넷 연결이 없어도 환자의 생체 데이터를 로컬에서 분석하여 이상 징후를 즉시 감지하고 의료진에게 경고를 보낼 수 있습니다.
대표적 사례로는 엣지 AI 내시경 시스템을 활용한 실시간 용종 탐지 및 분류, 그리고 스마트 웨어러블 기기를 통한 심장 리듬의 지속적 분석과 심정지 예측 기능이 있습니다.
이처럼 엣지 AI는 진단 속도를 향상시키고 병원의 업무 부담을 경감하며, 환자 정보 보호 기준(HIPAA, GDPR 등)을 준수하는 데이터 분석 환경을 제공합니다. 결과적으로 의료 서비스의 개인화와 예방 중심 의료를 실현하는 미래 헬스케어 혁신의 핵심 기술로 평가받고 있습니다.
유통 산업 – 스마트 가상 어시스턴트 및 인텔리전트 매장 분석
소매 유통 산업은 개인화된 비대면 고객 경험을 중심으로 급격히 변화하고 있습니다. 엣지 AI는 이러한 전환의 중심에서 혁신을 주도하고 있습니다. 음성 인식 기반의 스마트 가상 어시스턴트는 기존의 텍스트 검색을 대체하며, 소비자가 음성 명령으로 제품을 탐색하고 주문할 수 있는 자연스러운 쇼핑 경험을 제공합니다.
오프라인 매장에서도 엣지에 배포된 카메라와 센서가 고객 동선, 체류 시간, 진열대 상호작용을 실시간으로 분석합니다. 이러한 데이터는 클라우드로 전송되지 않고 로컬에서 처리되므로, 개인정보 보호를 강화하면서도 즉각적인 매장 운영 개선에 활용됩니다.
엣지 AI를 통해 소매업체는 실시간 동적 가격 조정, 재고 부족 경보, 고객 감정 분석 등을 수행할 수 있으며, 이를 통해 운영 효율성과 전환율을 동시에 향상시킬 수 있습니다.
활용 예시로는 음성 인식 쇼핑 키오스크를 통해 다양한 억양과 방언을 이해하는 로컬 자연어 처리(NLP) 모델, 그리고 엣지 기반 무인 결제 시스템을 통한 제품 자동 인식 및 즉시 결제 기능이 있습니다.
결과적으로 엣지 AI는 속도, 개인화, 보안을 동시에 충족시키며 리테일 산업 전반에서 실시간 고객 경험 혁신과 데이터 기반 경영을 실현하고 있습니다.
에너지, 제조, 의료, 유통 등 각 산업에서 엣지 AI는 데이터가 생성되는 현장에서 즉각적인 의사결정을 가능하게 하며, 보안성과 효율성을 동시에 확보하고 있습니다. 클라우드의 학습 능력과 엣지의 실시간 반응성을 결합함으로써 기업들은 예측형 인텔리전스(Predictive Intelligence)를 기반으로 한 새로운 비즈니스 가치를 창출하고 있습니다.
엣지 AI 시장 규모 및 미래 전망
시장 규모
엣지 AI 시장 규모 (2018-2030) (출처: Grandviewresearch)
Grandview Research 보고서에 따르면 글로벌 엣지 AI 시장은 2024년 207억 8천만 달러 규모로 추정되며, 2030년까지 664억 7천만 달러에 도달하여 2025년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 21.7%라는 높은 성장세를 보일 것으로 전망됩니다. 이러한 큰 성장은 주로 네트워크 엣지에서의 실시간 데이터 처리 및 분석 능력에 대한 수요 증가에 힘입은 것입니다.
아시아 태평양 엣지 AI 시장 동향 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 엣지 AI 시장에서 상당한 매출 성장을 기록할 것으로 예상됩니다. 중국, 인도, 일본을 포함한 많은 아시아 국가들이 정보 집약적인 AI 및 머신러닝(ML) 기술의 이점을 다양한 산업 분야에서 적극적으로 활용하고 있습니다.
특히 중국의 엣지 AI 시장은 인공지능에 대한 막대한 투자와 빠르게 성장하는 가전제품 산업에 힘입어 견고한 성장을 보이고 있습니다. 화웨이, 바이두와 같은 중국 기술 대기업들은 스마트 시티 및 자율주행차 분야에서 엣지 AI 애플리케이션 개발을 주도하고 있습니다.
주요 엣지 AI 기업 분석 엣지 AI 산업에서 활동하는 주요 기업으로는 Amazon.com, Inc.와 Intel Corporation 등이 있습니다.
- 아마존은 AWS Greengrass 및 AI 기반 클라우드 서비스를 통해 엣지 AI 솔루션 분야의 선두 주자로 자리매김했습니다. 아마존의 주요 경쟁 우위는 방대한 클라우드 컴퓨팅 생태계에 있으며, 이는 기업들을 위한 엣지 AI의 원활한 통합을 가능하게 합니다.
- 인텔은 AI 가속기, OpenVINO 툴킷, FPGA 기반 솔루션을 활용하여 NVIDIA 및 AMD와 경쟁하는 엣지 AI 분야의 주요 기업입니다. 인텔의 경쟁력은 AI 처리를 고성능 컴퓨팅과 통합하는 능력에 있으며, 헬스케어, 자동차, 산업 자동화와 같은 산업에 적합한 솔루션을 제공합니다.
- Viso.ai는 실시간 데이터 처리를 위한 AI 비전 플랫폼을 전문으로 하는 엣지 AI 시장의 떠오르는 기업입니다. 이 회사는 클라우드 독립적인 AI 모델 배포 능력으로 기존 AI 기업들과 차별화됩니다. Viso.ai는 AI 기반 비디오 분석 및 IoT 애플리케이션 영역에서 구글, AWS, 마이크로소프트와 경쟁합니다. 개인 정보 보호 중심의 AI와 엣지 기반 딥러닝 솔루션에 중점을 둠으로써 소매, 보안, 헬스케어와 같은 산업에서 경쟁 우위를 확보하고 있습니다.
미래 전망
연합학습(Federated Learning) – 엣지에서 진화하는 분산형 인텔리전스
연합학습(FL)은 개인정보 보호의 수단을 넘어, 분산형 인공지능의 핵심 인프라로 발전하고 있습니다. 향후 5년간 FL은 모델의 적응성, 자율성, 그리고 산업 간 협업 역량을 강화할 것으로 예상됩니다.
AI는 중앙 서버가 아닌 엣지 단에서 학습함으로써, 자율주행차, 분산형 의료 AI, 산업 자동화, 글로벌 IoT 네트워크 전반의 지능을 향상시킵니다.
시장 전망에 따르면, FL 시장은 2030년까지 약 3억 달러 규모로 성장하며 연평균 12.7%의 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다.
산업별 적용 사례
- 자율주행: 차량 간 모델 업데이트를 공유하여 충돌 회피·경로 최적화를 개선하고, V2X 통신 확장과 함께 실시간 교통 예측을 고도화합니다.
- 헬스케어: 병원, 연구기관, 웨어러블 디바이스 간의 협업 학습으로 진단 정확도를 높이며, 동형암호(homomorphic encryption)와 양자 내성 암호(Post-Quantum Cryptography)를 활용해 개인정보를 보호합니다.
- 제조: 각 공정의 로봇들이 모델 개선값을 안전하게 교환해 예지정비와 품질 결함 감축을 자동화합니다.
- 스마트 인프라: FL은 다중 에이전트 강화학습(MARL)과 융합되어 로봇, 물류, 스마트시티에서 자율적 집단 지능(swarm intelligence)을 실현합니다.
엣지 양자컴퓨팅과 양자신경망
양자컴퓨팅은 엣지 AI의 계산 능력을 근본적으로 재정의할 것입니다.
기존의 엣지 AI가 저전력 하드웨어와 최적화된 딥러닝 모델에 의존했다면 양자컴퓨팅은 양자 상태(Quantum States)를 활용해 기존 기술로는 불가능한 속도로 방대한 데이터를 처리하고 최적 결정을 내립니다.
클라우드 기반 QPU(Quantum Processing Unit)가 엣지로 이동함에 따라, 양자-고전 하이브리드 AI 시스템이 등장하여 금융, 의료, 에너지, 제조 산업의 실시간 의사결정 능력을 획기적으로 향상시킬 것입니다.
자율형 휴머노이드 로봇을 위한 엣지 AI
엣지 AI는 로봇이 네트워크 연결에 의존하지 않고 현장에서 데이터를 즉시 처리할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 실시간 의사결정, 자연스러운 상호작용, 자율적 동작이 가능해집니다.
휴머노이드 로봇이 제조, 의료, 리테일 등 비정형 환경에 진입함에 따라, 저지연 AI 추론은 필수 요소로 부상하고 있습니다.
엣지 AI는 로봇이 다음과 같은 능력을 발휘하도록 합니다.
- 창고나 공장에서 인간의 움직임을 실시간 인식하고 적응
- 동적인 공간에서 순간적 경로 판단과 회피 결정 수행
- 행동 인식(HAR, Human Action Recognition) 모델을 통해 인간의 행동을 예측하고 반응
AI 기반 AR/VR의 차세대 진화
차세대 AR/VR 기기는 엣지 AI를 통해 데이터를 로컬에서 처리함으로써, 즉각적인 반응성과 에너지 효율성을 모두 확보합니다.
AI 기반 공간 컴퓨팅(spatial computing)은 AR 글래스와 VR 헤드셋이 사용자의 시야, 깊이 인식, 환경 변화에 따라 실시간으로 오버레이 정보를 조정하도록 지원합니다.
산업 현장에서는 엔지니어가 착용한 AR 디바이스가 AI가 생성한 실시간 작업 지침을 제공하며, 의료 분야에서는 AR 기반 수술 지원 시스템이 의사의 움직임에 따라 밀리초 단위로 시각 정보를 업데이트하여 정밀도를 높입니다.
마무리
조직들이 다음 기술 발전의 물결을 기대하면서 엣지 AI에 대한 전략적 준비는 오늘 이루어져야 합니다. 주요 중점 분야는 인프라 투자, 데이터 프라이버시 및 보안, 그리고 산업 간 협력입니다.
HBLAB은 산업 자동화 AI 분야의 선두 주자로서 글로벌 제조업체를 위한 AI 기반 산업 솔루션을 제공합니다. 5년 이상의 경력을 가진 30%의 시니어급 전문가를 포함한 630명 이상의 전문가들과 함께, HBLAB은 기술력과 비즈니스 통찰력을 결합합니다. CMMI 레벨 3 인증은 프로세스의 우수성을 보장하며, VNU AI 연구소와의 파트너십을 포함한 2017년부터 쌓아온 AI 전문 지식은 혁신을 주도합니다.
HBLAB의 유연한 협력 모델(오프쇼어, 온사이트 또는 전담팀)은 비용 효율적인 AI 자동화를 제공하여 내부 솔루션에 비해 상당한 비용을 절감합니다. 예측 유지보수에서 품질 관리에 이르기까지, 우리의 확장 가능한 AI 솔루션은 기존 시스템과 원활하게 통합되어 GDPR 및 ISO 27001 규정을 준수합니다. 스마트 팩토리를 최적화하든 기존 장비를 개조하든, HBLAB은 귀사의 디지털 전환을 지원합니다.
