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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 -
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 -
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