개요 경기도 대규모 주거단지 건설 현장의 고소 작업 추락·중장비 충돌·인양물 적재 불량 등 건설 특화 위험 유형 감지를 위해 세이지 세이프티를 도입한 사례입니다. Challenge 💡건설 현장 AI 안전관리, 기존 솔루션의 한계 Solution 3차원 지능형 공간 인식 기술 기반, 건설 특화 AI 감지 체계 적용 Impact 오탐 없는 건설 특화 위험 감지, 현장 안전 관리 체계 […]
위험물 적재구역이 밀집한 민간 항만 터미널의 화재·연기 실시간 자동 감지 및 24시간 무인 모니터링 체계 구축을 위한 SAIGE SAFETY AI 솔루션 도입 한 사례입니다. Challenge 💡광대한 항만 터미널, 화재 감시가 어려운 이유 Solution 위험물 밀집 구역 중심 AI 자동 화재 감지 체계 구축 Impact 광범위한 터미널 전체를 실효성 있게 보호 도입 시기: 2025년 3분기 적용 […]
자동차 부품 제조 현장의 작업자-로봇 충돌 방지 및 위험구역 관리를 위해 세이지가 기존 CCTV를 활용한 AI 기반 안전 모니터링 시스템 도입 사례입니다. Challenge 로봇 작업 현장, 안전관리가 어려운 이유 Solution 기존 CCTV + AI로 사고를 미리 막는 예방 체계 위험구역 침입 감지 및 알림 작업자 쓰러짐 감지 및 알림 Impact 로봇 운영 현장에서도 작업자 안전 […]
제품을 만드는 공정에서 가장 중요한 단계는 무엇일까요? 모든 과정이 중요하겠지만, 최종 완성품의 품질을 검사하는 QC(quality control)는 불량품을 걸러내는 마지막 관문이라고 볼 수 있습니다. 그중에서도 외관 결함을 찾아내는 비전검사(vision inspection)는 제품의 양불을 결정하는 단계로, 여전히 사람이 직접 보고 불량 여부를 판단하는 경우가 많습니다. 육안검사의 단점을 보완하고 비전검사 고도화를 위해 룰 기반(rule-based) 검사인 머신비전(machine vision)이 제조업 여러 […]
제품의 품질을 높이기 위한 노력으로 납품 전 불량품을 찾아내는 검사를 수행하는 것도 중요하지만, 결함이 발생하는 원인을 찾아 해결하는 것도 중요합니다. 그래서 많은 제조업 공정에는 설비 모니터링 시스템이 도입되어 있습니다. 설비에서 문제가 발생했다면 이를 빠르게 인지하고 즉각적으로 조치해 더 많은 불량품 생산을 사전에 방지하는 것이 중요하기 때문이죠. 일반적인 공정 모니터링 시스템은 단순합니다. 특정 공정을 촬영하고 있는 […]
