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세이지의 비즈니스 인사이트

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  • 제조업에 특화된 MLOps의 필요성

    제조업에 특화된 MLOps의 필요성 요즘 모든 분야에서 인공지능(AI)이 화제입니다. 제조업도 예외는 아니죠. AI를 도입해 공정을 자동화하려는 시도는 최근 들어 더욱 활발하게 진행되고 있습니다. 그런데 잘 만들어진 AI 모델을 도입하면 모든 문제가 해결될 것 같지만, 현실은 그렇지 않습니다. 아무리 잘 만든 AI 모델이라도 시간이 지나면 성능이 떨어지기 마련입니다. 가장 큰 원인은 새로운 데이터가 지속적으로 유입되면서 데이터의 […]

    테크 2024-05-29

  • 스마트 제조업을 위한 AI 검사 도입의 장애물과 해결책

    2015년 이후 중국을 포함한 글로벌 제조 공장에서 자동화 바람이 거세게 불기 시작하면서 디지털 전환(Digital Transformation)이 대두되었습니다.

    제조 인사이트 2024-05-13

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  • 자동차 품질 관리도 이제 AI로! 현대모비스, 보쉬는 어떻게 하고 있을까?

    자동차 한 대에는 약 2만~3만 개의 부품이 필요합니다. 엔진, 배터리, 모터 같은 핵심 장치는 물론, 볼트나 브래킷처럼 눈에 잘 띄지 않는 부품 하나하나까지 제자리에 정확히 조립되어야 비로소 자동차는 제대로 달릴 수 있죠. 그런데 이 중 단 하나의 부품이라도 불량이 있다면 어떻게 될까요? 차량 전체의 성능 저하는 물론, 치명적인 안전 사고로까지 이어질 수 있습니다. OEM 고객사의 […]

    제조 인사이트 2025-08-14

  • 굴착기 사고 예방을 위한 건설 현장 3단계 안전 점검 가이드

    굴착기 사고는 건설 현장에서 자주 발생하는 대표적인 중대재해입니다. 작업 반경이 넓고, 운전자의 시야가 제한적인 굴착기의 특성상 주변 작업자와의 충돌 위험이 높기 때문인데요. 특히, 한 번 사고가 나면 사망으로 이어질 가능성도 크기 때문에, 현장에서는 보다 엄격하고 체계적인 안전 관리가 요구됩니다. 실제로 지난 2025년 7월, 대구에서 자전거도로 정비 작업 중이던 작업자가 굴착기에 깔려 사망하는 사고가 발생하며,굴착기 운용의 […]

    안전 인사이트 2025-08-14

  • 제조업 비전 AI, 어떻게 도입해야 할까? 꼭 확인해야 할 3가지 포인트

    중소벤처기업부는 2025년 스마트공장 공급기업 역량진단 지원 대상을 950개사로 확대하며, AI 기반 품질검사 기술을 갖춘 솔루션 기업 발굴에 박차를 가하고 있습니다. 이제 비전 AI는 더 이상 선택이 아닌, 스마트공장 고도화를 위한 필수 기술로 자리잡고 있습니다. 막상 도입을 고려하는 기업들은 어디서부터 손을 대야 할지 고민이 많으실 텐데요. 이럴 때는 스마트공장 현장에서 다양한 도입 프로젝트를 수행해온 세이지(SAIGE)의 박종우 […]

    제조 인사이트 2025-08-01

  • 항만 작업자라면 꼭 확인해야 할 태풍 안전수칙 가이드(with. 자가점검표)

    여름이면 어김없이 찾아오는 반갑지 않은 손님, 태풍이 점점 더 강해지고 있다는 사실 알고 계셨나요? 해수면 온도 상승의 영향으로, 전 세계적으로 강풍과 폭우를 동반한 고강도 태풍이 더 자주 발생할 가능성이 높아지고 있습니다. 실제로 2009년부터 2018년까지 10년간 우리나라에 영향을 준 태풍을 분석한 결과, 절반 이상이 초속 44m 이상의 ‘매우 강한’ 태풍이었는데요. 더 주목해야 할 사실은, 태풍 피해의 […]

    안전 인사이트 2025-07-30

  • 이상 탐지(Anomaly Detection) 기술로 완성하는 스마트 제조 혁신

    다품종 소량 생산의 비중이 높아지고, 고속 라인에서 생산되는 제품이 늘어나면서 제조 현장의 관리 업무도 복잡화되고 있습니다. 기존 방식대로 진행하는 육안 검사, 문제가 발생한 이후 진행하는 설비 사후 조치는 현재의 제조 환경을 뒷받침하기 어렵습니다. 따라서 현장에는 보다 정밀하고 효율적인 제조 현장 관리 방법이 필요한데요. 바로 이 지점에서 주목받고 있는 것이 이상 탐지(Anomaly Detection) 기술입니다. 💡 이상 […]

    테크 2025-07-29

  • 용접검사에서 놓치기 쉬운 결함, AI로 어떻게 잡을 수 있을까?

    0.1mm의 오차가 전체 생산성을 흔들 수 있다 눈에 보이지 않을 정도로 미세한 용접 결함 하나가, 수율을 떨어뜨리고 전체 생산 라인을 멈추게 만들 수 있습니다. 배터리 셀의 미세한 기공, 자동차 차체의 미처 닫히지 않은 틈, 조선 블록 사이의 균열까지—대형 구조물의 용접 공정에서는 ‘0.1mm’의 오차도 치명적일 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 지금까지 많은 제조 현장에서는 여전히 육안검사나 단순 […]

    제조 인사이트 2025-07-24

  • 수작업 라벨링의 비효율, AI라벨링과 Auto Labeling으로 어떻게 해결할까?

    수작업 라벨링툴의 한계, 이제 AI라벨링으로 해결하세요 최근 제조업 품질관리 현장에서는 기존 라벨링툴의 한계가 점점 더 뚜렷해지고 있습니다. 제품 이미지 수천 장을 일일이 사람이 분류하고 불량 여부를 판별하다 보면, 시간과 인력은 물론 품질관리 효율까지 희생되는 경우가 많습니다. 하루 종일 집중해도 겨우 몇 백 장밖에 처리하지 못하는 것이 현실이죠. 이러한 문제는 우리만의 고민이 아닙니다. 글로벌 기업들도 라벨링 […]

    제조 인사이트 2025-07-24

  • 스마트팩토리로 건설현장 개선하기, AI가 한 끗 다른 안전관리를 도와주는방법

    지난 6월 현대건설이 스마트건설 시연회를 열고 디지털 트윈, 로보틱스 등 진보된 건설 기술을 선보였습니다. 이처럼 전통적인 건설 산업에도 본격적인 자동화 바람이 불고 있는데요. 그 중 현장에서 유독 자동화가 어려웠던 영역이 바로 ‘안전 관리’ 입니다. 최근 산업안전보건법 개정, 중대재해처벌법이 강화되며 대형 공공현장을 중심으로 데이터 기반의 실시간 안전관리 체계 구축이 필수 과제로 제시되고 있어요. 그만큼 안전 관리도 […]

    안전 인사이트 2025-07-16

  • 품질 엔지니어 전망, 2026년은 어떤 역량을 쌓아야 할까?: 검수자에서 문제 해결자로

    관세부터 지정학적 이슈까지. 불안정한 자재 수급 환경에 더불어 경기 둔화로 각 기업의 비용 절감이 시급한 상황입니다. 지난 6월 대한상공회의소의 기업경기전망지수(BSI) 조사에 따르면, 국내 제조기업은 3분기 경기 전망을 부정적으로 내다보고 있습니다. 따라서 제조업체는 불확실성에 대응하고자, 스마트 제조 기술을 도입하고 있습니다. AI를 도입하는 경우도 늘어났는데요. 생성형 AI와 인과관계 AI에 투자하는 조직은 전년 대비 12% 증가했습니다. 응답자의 50%는 […]

    제조 인사이트 2025-07-16