Tag Archive
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머신비전 업체 순위 완전 정리 | 2026 시장 구조와 선정 기준 7단계
머신비전 업체 순위는 왜 기관마다 다를까요? 밸류체인 4단계로 나눠 정리하고 선정 체크리스트 7단계까지 담았습니다.
2026-09-15 -
스마트비전검사 완벽 가이드 — 딥러닝 불량 검출 원리부터 도입 기준까지
스마트비전검사의 정의·작동 원리·적용 분야·장단점을 정리하고, 도입 전 점검 기준과 SAIGE VISION 활용법까지 안내합니다.
2025-10-29 -
비전 검사기란? 원리·구성부터 도입 체크리스트까지 — 과검·미검 줄이는 AI 판정
비전 검사기의 개념과 구성, 작동 원리, 산업별 검사 항목을 정리하고, 도입할 때 확인할 기준과 AI 판정으로 비정형 결함의 과검·미검을 줄이는 방법까지 안내합니다.
2025-08-26 -
제조업 비전 AI, 어떻게 도입해야 할까? 꼭 확인해야 할 3가지 포인트
중소벤처기업부는 2025년 스마트공장 공급기업 역량진단 지원 대상을 950개사로 확대하며, AI 기반 품질검사 기술을 갖춘 솔루션 기업 발굴에 박차를 가하고 있습니다. 이제 비전 AI는 더 이상 선택이 아닌, 스마트공장 고도화를 위한 필수 기술로 자리잡고 있습니다. 막상 도입을 고려하는 기업들은 어디서부터 손을 대야 할지 고민이 많으실 텐데요. 이럴 때는 스마트공장 현장에서 다양한 도입 프로젝트를 수행해온 세이지(SAIGE)의 박종우 […]
2025-08-01 -
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 -
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 -
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