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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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  • 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

  • SAIGE VISION, 제품을 만드는 공정에서 가장 중요한 단계는 무엇일까요?

    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 […]

    고객사례 2024-02-15

  • SAIGE VIMS, 이차전지 제조 현장에서 치명적인 설비 오류를 발견하다

    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 […]

    고객사례 2024-02-15

  • SAIGE SAFETY, 건설 현장을 실시간으로 모니터링하다

    스마트한 작업 환경을 만들기 위해서는 공정이 운영되는 방식도 개선될 필요가 있습니다. 무엇보다 산업 안전 측면에서 작업자와 현장의 안전 모두를 확보해야 합니다. 공장이나 현장에서 사고가 발생할 경우 막대한 손실은 물론 인명 사고로까지 이어질 수 있기 때문에 철저한 관리가 필요합니다. SAIGE SAFETY는 작업 현장의 안전을 확보하기 위한 인공지능 기반 모니터링 솔루션입니다. SAIGE VIMS가 공정의 세부 과정을 모니터링하는 […]

    고객사례 2024-02-15

  • A peak into Automatic Data Augmentation by Policy Searching

    기계학습(machine-learning, ML) 혹은 딥러닝(Deep-learning, DL) 기반으로 모델을 학습할 때 데이터 증강(data augmentation, DA)은 모델의 일반화(generalization) 성능과 좋은 Representation 학습에 있어 매우 중요한 기술입니다. 그러나 이는 주로 사람의 경험이나 직관에 크게 의존합니다. ML/DL community에서도 이러한 문제를 인식하고 효과적으로 Data augmentation을 자동으로 수행하기 위한 방법에 대해 고민해 왔습니다. 이번 글에서는 사람에 대한 의존성을 낮추고 Data augmentation을 보다 […]

    테크 2021-07-20

  • 산업 비전 검사를 위한 전이 학습 (Transfer Learning for Industrial Visual Inspection)

    전이 학습 이란 2012년 Alex Krizhevsky가 AlexNet11이라는 Convolutional neural network(CNN)으로 ImageNet 데이터 세트에서 기존 비전 알고리즘을 모두 압도하는 성능을 발표한 이후, CNN은 비전 검사에서 매우 광범위하게 적용되고 있습니다. 그러나 기존 비전 알고리즘과 비교했을 때 CNN의 치명적인 단점은 매우 많은 데이터가 필요하다는 것입니다. 이러한 문제로 초창기 CNN은 주로 ImageNet과 같이 매우 많은 이미지들로 구성된 데이터 세트에만 […]

    테크 2021-07-08