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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