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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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  • 물류창고 화재 원인부터 예방까지, 안전 담당자가 꼭 알아야 할 A to Z

    불과 몇 년 전, 경기도의 한 물류센터에서 발생한 화재는 단 한 번의 사고로 4,743억 원의 재산 피해를 일으키며, 물류업계 전반에 큰 경각심을 안겼습니다. 이처럼 피해 규모가 폭발적으로 커지는 이유는 물류창고라는 공간이 지닌 구조적 취약성 때문인데요. 더 큰 문제는 이런 대형 화재 사고의 상당수가 반복되는 부주의에서 비롯된다는 점입니다. 즉, 예방이 가능했음에도 불구하고, 작은 방심이나 관리 부실이 […]

    안전 인사이트 2025-07-08

  • 우리 회사가 배터리 품질 관리에 실패한 이유 3가지

    이차전지 제조는 공정이 길고 단계 간의 연결성이 매우 강합니다. 슬러리 코팅, 전극 적층, 셀 조립, 충방전 테스트까지 각각의 공정이 연속적으로 이어지기 때문에, 앞단의 작은 이슈 하나가 뒤 공정에 누적되어 전체 생산 효율과 수율에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 코팅 라인에서 이물질이 끼거나 적층 중 미세한 틀어짐이 발생해도, 그 즉시 감지하지 못하면 수십, 수백 셀 […]

    제조 인사이트 2025-07-08

  • 불량률을 낮추는 PCB 품질관리 기법 4가지

    PCB(Printed Circuit Board·인쇄회로기판) 제조는 수율이 곧 생산성과 연결되는 공정입니다. 특히 SMT(Surface Mount Technology·표면 실장기술) 기반 조립은 0.1mm 단위의 미세 오차로도 납땜 불량이나 부품 오장착이 발생할 수 있어 사소한 결함 하나가 전 공정에 영향을 줄 수 있죠. 대부분의 공정에서 PCB 품질관리 및 불량 검출을 위해 AOI(Automated Optical Inspection·자동 광학 검사)를 사용하지만 AOI만으로는 감지하지 못하는 시각 불량과 […]

    제조 인사이트 2025-07-08

  • 제약 공정관리, 생산성을 저해하는 치명적인 실수 4가지

    정제되지 않은 공정은 정제된 제품을 만들 수 없다 의약품 제조는 한 치 오차도 허용되지 않는 정밀한 산업입니다. 현장의 작은 실수 한 번으로 제품 전량 폐기 및 회수, 시장 신뢰 하락으로까지 이어질 수 있죠. 그러나 식품의약품안전처(이하 식약처) 자료에 따르면 최근 3년간 회수·폐기된 의약품 1,504건 중 약 88%(1,322건)가 품질 부적합, 불순물 초과, 절차 미준수 등 사유로 발생했습니다. […]

    제조 인사이트 2025-07-07

  • 제조업 안전사고 주요 유형 5가지, 관리자가 알아야 할 예방 대책은?

    2024년 상반기 제조업 현장에서 발생한 사망 사고는 175건에 달합니다. 특히 50인 이상 제조업 사업장 사망 사고는 전년 대비 무려 35.1% 증가했습니다. 여기서 주목할 점은 비슷한 유형의 사망 사고가 매년 반복되고 있다는 것입니다. 최근 3년간 제조업 사망사고의 주요 원인은 ‘떨어짐’, ‘맞음’, ‘끼임’, ‘부딪힘’, ‘깔림’ 순이었으며, 전체 사망 사고의 80% 이상이 이 다섯 가지 유형에 집중되어 있습니다. […]

    안전 인사이트 2025-07-07

  • 중대재해처벌법 대응 매뉴얼: 담당자가 챙겨야 할 7가지 핵심 포인트

    중대재해처벌법, 아직도 “우리 회사는 괜찮겠지”라고 생각하나요? 이 글에서는 관리자가 바로 적용할 수 있는 중대재해처벌법 대응 매뉴얼을 통해 위험 요소를 어떻게 점검하고 체계를 마련해야 하는지 상세히 안내합니다. 사고를 예방하고 자동화할 수 있는 솔루션까지 고려해야 진짜 ‘리스크 제로’에 가까워집니다. 아래 내용을 따라 한 항목 씩 점검해 보세요! 2024년 1월부터, 중대재해처벌법이 5인 이상 사업장에도 적용됩니다. 이제 중소 규모 […]

    안전 인사이트 2025-07-07

  • 제조AI, 정말 어렵고 비쌀까? 도입을 미루는 4가지 오해

    왜 제조 현장에 AI가 필요할까? 최근 제조 현장은 그야말로 ‘고속·고강도’ 시대에 들어섰습니다. 인력은 부족한데 생산성은 높이고, 불량률은 줄여야 하죠. 안전 담당자와 생산 관리자는 한정적인 인원으로 더욱 정밀하고 반복적인 공정 점검을 해야 하는 부담을 집니다. 현실적으로 이 모든 과업을 완벽히 커버하기란 쉽지 않죠. AI는 제조 현장을 위한 해답이 될 수 있습니다. AI를 활용하면 데이터 자동 분석으로 […]

    제조 인사이트 2025-07-03

  • 영상) AI 비전 검사의 성공적 도입을 위한 방향성 제안

    <AW2025 베스트 솔루션 데이> 에서 진행한, AI 비전 검사의 성공적인 도입 방향에 대한 세이지 홍영석 대표의 제안입니다.

    제조 인사이트 2024-12-05

  • 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