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가동률은 정상인데 생산량 미달? 산업용 로봇 사이클 타임을 확인하세요
산업용 로봇 사이클 타임이란 무엇인가 산업용 로봇 사이클 타임(Cycle Time)이란, 로봇이 하나의 동작을 시작해서 완료하고 다시 시작 위치로 돌아오기까지 걸리는 시간을 말합니다. 반복 공정에서 로봇은 동일한 동작을 수백, 수천 번 반복합니다. 이 사이클 하나하나가 정확하게 이루어져야 생산 계획대로 제품이 나옵니다. 산업용 로봇 사이클 타임이 조금씩 늦어지거나 불규칙해지면, 그 영향은 공정 전체로 퍼집니다. 산업용 로봇 사이클 […]
2026-05-29 -
AI 설비 모니터링 제조업 PoC 신청 방법 – SAIGE VIMS로 우리 공장 먼저 진단받기
AI 설비 모니터링 제조업 PoC 신청 방법 — SAIGE VIMS로 우리 공장 먼저 진단받기 제조업은 빠르게 변화하고 있습니다. AI를 활용한 설비 모니터링 솔루션이 생산 손실 감소와 유지보수 비용 절감의 핵심 도구로 자리 잡고 있습니다. 설비 사이클 이상 감지, 원인 분석 자동화, 열화 징후 조기 포착까지 — 제조 현장의 문제를 데이터로 풀어내는 AI 솔루션들이 속속 등장하고 […]
2026-05-26 -
제조업 생산 손실 원인 분석 — 눈에 안 보이는 손실을 AI 영상으로 잡는 방법
핵심 요약: PLC 알람도 없고 설비도 멀쩡한데 생산 손실이 반복된다면, 문제는 설비가 아니라 데이터 공백입니다. 원인을 분석하려면 먼저 분석의 출발점이 되는 수치가 있어야 합니다. 영상 AI로 설비 사이클을 프레임 단위로 기록하면, 지금까지 보이지 않던 손실의 실체가 수치로 드러납니다. “왜 손실이 나는지 모르겠다” — 가장 흔하고 가장 답답한 상황 생산량 지표가 조금씩 떨어집니다. 불량률이 산발적으로 올라옵니다. […]
2026-05-26 -
설비 보전 뜻과 한계 — 자동화율 90% 공장에서 생산량 원인을 찾지 못하는 이유
한눈에 보는 요약 설비 보전은 생산 설비를 정상 상태로 유지·관리하는 모든 활동을 뜻한다. 스마트팩토리 환경에서 MES·PLC·센서를 모두 갖춰도 해결되지 않는 사각지대가 있다. 자동화율이 높아질수록 사람이 직접 잡던 이상을 아무도 감지하지 못하는 구조가 만들어지기 때문이다. 생산량 원인을 찾지 못하는 공장의 공통점은 데이터가 없는 게 아니라, 공정 동작 수준의 데이터가 없다는 것이다. 설비 보전이란 무엇인가 설비 보전(Equipment […]
2026-04-13 -
제조 자동화의 판이 바뀐다 — M.AX 얼라이언스가 바꾸는 산업단지의 미래
제조 자동화는 세이지가 창업 초기부터 정면으로 마주해온 과제입니다. 지난 7년간 2차전지, 반도체, PCB, 자동차 부품 등 국내 핵심 제조 산업 현장에서 AI 비전 검사, 공정 모니터링, 안전 관리 솔루션을 공급하며 제조 자동화의 최전선에서 고객과 함께해 왔습니다. 그리고 2026년 2월, 정부가 본격적으로 움직이기 시작했습니다. 산업통상자원부 주도의 M.AX(Manufacturing AI Transformation) 얼라이언스가 국내 10대 산업단지의 AI 전환을 전면 […]
2026-02-27 -
우리 공장은 스마트 팩토리 5단계 중 어디일까? — 현장 담당자를 위한 자가진단 체크리스트
스마트 팩토리 5단계란? 지금 확인해야 하는 이유 AI 도입 전에 스마트 팩토리 5단계부터 파악해야 한다 요즘 제조업 현장에서 “스마트 팩토리 구축했다”, “AI 도입했다”는 말을 어렵지 않게 듣습니다. 그런데 정작 “우리 공장이 스마트 팩토리 몇 단계냐”고 물으면 선뜻 답하지 못하는 경우가 많습니다. 바코드와 엑셀로 생산 데이터를 기록하는 공장도, AI 머신비전 검사기를 10대 운영하는 공장도 모두 “스마트 […]
2026-02-27 -
스마트 팩토리 핵심 기술의 진화 — DX를 넘어 AX 시대가 온다
스마트 팩토리 핵심 기술, 지금 어디까지 왔나 AI 도입이 빠르게 확산되는 제조업 현장 “자동화하지 않으면 생존할 수 없다.” 2015년 이후 제조업 현장에 빠르게 퍼진 말입니다. 실제로 2차전지, 반도체, PCB 등 고부가가치 산업을 중심으로 AI 기반 스마트 팩토리 핵심 기술 도입이 빠르게 확산됐습니다. 딥러닝 기반 머신비전 소프트웨어 시장만 봐도 2019년 약 200억 원에서 2023년 약 4,000억 […]
2026-02-27 -
문제의 확장, 운영의 확장 — 스마트 제조 혁신을 이끄는 AW2026 세이지 핵심 솔루션
보이지 않는 손실에서 운영 자율화까지 — 세이지가 그리는 스마트 제조 혁신 스마트 제조 혁신은 거창한 시스템을 한 번에 구축하는 것이 아닙니다. 지금 현장에서 아무도 모르게 쌓이고 있는 손실을 발견하는 것에서 시작해, AI가 스스로 문제를 진단하고 해결하는 자율화 공장으로 나아가는 과정입니다. 세이지는 공정 사이클의 미세 지연을 포착하는 SAIGE VIMS, 제품 외관 결함을 자동 검출하고 AI 모델을 […]
2026-02-27 -
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