Tag Archive
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스마트 건설에서 AI 안전관리가 만들어내는 3가지 변화
최근 건설 현장에서는 BIM(Building Information Modeling), 디지털 트윈, 자동화 장비 등 스마트건설에 대한 관심이 그 어느 때보다 뜨겁습니다. AI 기술 역시 활발히 주목받고 있는데요. 실제로 최근 조사에 따르면, 한국을 포함한 아시아태평양 지역에서는 건설사의 약 30%가 AI 기술을 도입했거나 도입을 준비 중이라 답했고, 글로벌 설문에서는 94%의 건설 기업이 AI나 머신러닝의 도입을 고려하고 있다고 합니다. 이처럼 스마트건설이 […]
2025-07-08 -
제약바이오 AI는 어떻게 품질 관리를 혁신할까?
2025년 경제전망 설문조사에 따르면, 응답 기업의 과반인 52%가 이미 업무에 AI를 도입해 활용 중인 것으로 나타났습니다. 또한, 향후 도입 계획이 있다고 밝힌 기업이 39%에 달했는데요. 이처럼, AI는 더이상 특정 산업의 기술이 아닌, 전 산업의 필수 기술로 자리잡고 있습니다. 그렇다면 정교한 공정과 엄격한 품질 관리가 요구되는 제약·바이오 산업에서는 AI 기술이 어떻게 활용되고 있을까요? 이번 글에서는 실제 […]
2025-07-08 -
부산 리조트 건설현장부터 화성 공장까지… 잇따른 산업현장 화재의 원인은?
리조트 화재, 물류창고 폭발… 왜 참사는 계속될까? 건설현장 화재 사고는 매년 끊임없이 발생합니다. 소방청에 따르면 최근 5년간 총 3,790건에 달하는 사고로 인해 56명이 사망하고 279명이 부상을 입었으며 약 1,100억 원의 재산 피해가 발생했다고 합니다. 대표적으로 대표적인 사례를 보면 다음과 같습니다. 이 사건들엔 공통점이 있습니다. 화재는 예고 없이 터지는 것처럼 보이지만 사실 대부분은 예측할 수 있는 […]
2025-07-08 -
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 […]
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 […]
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. […]
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. […]
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 […]
2025-07-03