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 -
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 -
HACCP 대응 전략 : 식품이물검사 기준과 체크리스트 확인하세요!
HACCP 인증, 왜 어렵고 까다로울까? “음식에서 이물질이 나왔어요.” 식품 업계에 이보다 더 무서운 말이 있을까요? 소비자의 불신은 한순간입니다. 단 하나의 이물 혼입 사고로 브랜드 이미지가 흔들리고, 매출은 물론 거래처 신뢰까지 흔들릴 수 있죠. 실제로 HACCP 인증 심사에서 반복적으로 지적되는 항목 중 하나가 바로 ‘이물관리’입니다. 식약처에 따르면 2017년부터 2022년 상반기까지 발생한 이물 혼입 사고는 총 2,692건으로, […]
2025-07-09 -
풀무원은 이미 도입 완료! 식품 품질관리에 비전AI를 활용하는 가장 효과적인 방법
유통기한 누락, 라벨 오류… 자동 검사로도 놓치는 이유 출하 직전, 유통기한이 누락된 제품이 발견되거나 수백 개 제품에서 라벨 위치가 틀어져 있는 상황, 식품업계 실무자라면 아찔할 상황입니다. 유통기한 및 성분 표기 오류는 납품 거절이나 클레임으로 이어질 수 있는, 실무자에게 민감한 사안이죠. 따라서 OCR(Optical Character Recognition·광학문자인식) 시스템을 이미 도입한 기업도 납품 전, 최종 검토는 사람이 다시 해야 […]
2025-07-08 -
불량률을 낮추는 PCB 품질관리 기법 4가지
PCB(Printed Circuit Board·인쇄회로기판) 제조는 수율이 곧 생산성과 연결되는 공정입니다. 특히 SMT(Surface Mount Technology·표면 실장기술) 기반 조립은 0.1mm 단위의 미세 오차로도 납땜 불량이나 부품 오장착이 발생할 수 있어 사소한 결함 하나가 전 공정에 영향을 줄 수 있죠. 대부분의 공정에서 PCB 품질관리 및 불량 검출을 위해 AOI(Automated Optical Inspection·자동 광학 검사)를 사용하지만 AOI만으로는 감지하지 못하는 시각 불량과 […]
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 -
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 -
영상) AI 비전 검사의 성공적 도입을 위한 방향성 제안
<AW2025 베스트 솔루션 데이> 에서 진행한, AI 비전 검사의 성공적인 도입 방향에 대한 세이지 홍영석 대표의 제안입니다.
2024-12-05