Tag Archive
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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 […]
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 […]
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 […]
2025-07-24 -
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 […]
2025-07-16 -
장마철 제조업 안전사고, 우리 현장은 어떻게 준비해야 할까?
장마철은 제조업 현장에서 감전, 화재 같은 전기 사고가 가장 많이 발생하는 시기입니다. 특히 습기와 열기가 동시에 작용하는 여름철에는 평소보다 훨씬 복합적인 위험이 쌓이게 됩니다. 실제로 고용노동부 발표에 따르면, 최근 5년간 장마철(6~7월) 제조업 산재 사망사고는 지속적으로 증가해 왔습니다. 기계 내부에 찬 수분, 전선 주변의 결로, 고온에 따른 온도 상승이 겹치면서 전기설비나 장비 고장을 유발하고, 이로 인해 […]
2025-07-16 -
바이오 품질관리, 어떻게 하고 있나요? 제약 품질관리 담당자가 꼭 지켜야 할 첨단바이오의약품 가이드라인 요약
첨단바이오의약품 시장이 급성장하면서 규제 당국의 관리 기준도 점점 세밀해지고 있습니다. 식품의약품안전처는 2024년 ‘첨단바이오의약품 제조 및 품질관리 기준’을 발표하며 원자재와 장비, 무균 조건 관리까지 모든 공정에서 철저한 문서화와 실시간 모니터링을 요구하고 있는데요. 문제는 이런 복잡한 가이드라인을 현장에서 완벽히 준수하기가 쉽지 않다는 점입니다. 이번 글에서는 첨단바이오의약품 가이드라인의 핵심 내용을 살펴보고, 현장에서 지키기 어려운 대표적인 항목들과 그에 대한 […]
2025-07-16 -
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 -
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 -
제조 현장의 AI, 성과로 이어지게 만드는 법: 세이지 홍영석 대표가 말하는 제조업 AI의 본질
이제는 많은 사람들이 공감할 ‘자동화의 중요성’. 그런데 왜 우리 공장은 여전히 사람이 결함을 직접 보고, 만지고, 결정할까요? AI를 도입해야 한다는 건 다들 체감하고 있지만 막상 적용해 보면 “생각보다 만족스럽지 않다”는 말이 먼저 나옵니다. AI는 이제 선택이 아닙니다. 경쟁력을 높이려면 빠를수록 좋습니다. 불량 검출의 정확도가 기대에 미치지 못하고 오탐(과검)·미탐(누락)으로 생산성에 차질이 생기고 시스템은 설치했지만 현장의 환경 […]
2025-07-07