단순한 AI 기술만 가지고 이것을 모든 것에 적용하는 것은 이게 성공확률이 높지 않고, 오히려 성공확률을 높이려면 그곳에서 일하던 근로자가 그동안에 가졌던 경험, 그다음에 그 경험을 통해서 얻게 되는 직관을 데이터화하는 것, 이것이 제일 중요하고요.
제가 그걸 설명한 의미는요. 단순한 AI 기술만 가지고 이것을 모든 것에 적용하는 것은 이게 성공확률이 높지 않고, 오히려 성공확률을 높이려면 그곳에서 일하던 근로자가 그동안에 가졌던 경험, 그다음에 그 경험을 통해서 얻게 되는 직관을 데이터화하는 것, 이것이 제일 중요하고요.  그다음에 스마트공장의 성공에 있어서의 가장 중요한 포인트가 뭐냐 하면 전체를 다 스마트화할 수는 없는데 이 길목이 어디인지를 찾아내는 것 이것이 제일 중요합니다.  그러니까 등대공장 1호 같은 경우는 딱 길목이 두 군데입니다. 철광석이 컨베이어벨트로 들어가서 수분함량을 센서를 달아서 측정하는 그 지점 한 군데하고, 그다음에 용광로 안에 보면 노로 현상이라고 해서 안에 검은 그을음 같은 것이 끼는데 그 검은 그을음을 긁어내줘야 그 용광로의 온도가 유지되는데 과거에는 이것도 그냥 경험으로 ‘대충 이 정도가 됐으면 오늘은 검은 그을음을 긁어야 되겠다.’ 이렇게 했는데 지금 스마트공장 포항 등대공장 거기는 용광로 안에 모습, 안에 모습도 센서로 이걸 다 찍었습니다. 다 찍어서 그것을 3년 동안 데이터화해서 ‘이 정도, 거기에 검은 그을음의 정도가 이 정도이면 우리가 이것을 긁어줘야 되는구나.’ 하는 이게 다 데이터화돼 있다는 겁니다.  그런 어떤 근로자의 경험에서 찾을 수 있는 그 포인트를 찾는 것, 이것은 AI 엔지니어 기술만 갖고도 하기 힘들다, 제가 그런 의미로 설명드린 것입니다.