고객사 개요
고객사명: 국내 정밀 부품 제조기업
업종/제품: 반도체·자동차용 고정밀 부품 제조
현장 규모: 공정라인 3개, 일일 생산량 약 5,000개
업종/제품: 반도체·자동차용 고정밀 부품 제조
현장 규모: 공정라인 3개, 일일 생산량 약 5,000개
프로젝트 상세정보
고객의 고민
“불량 검사가 사람이 직접 눈으로 하나하나 확인하는 방식이다 보니, 놓치는 것도 많고 너무 비효율적이더라고요.”
- 검사 공정이 수작업 중심으로 진행되어 작업자별 편차가 큼
- 불량 판별 기준이 복잡하고 숙련자 의존도 높음
- 검사 결과를 엑셀로 수기 입력, 보고서 작성에 하루 3시간 이상 소요
- 품질 이슈 발생 시 추적 어려움 (불량 사진 미비 등)
구축 솔루션
“AI가 불량을 바로 식별하고 결과까지 자동 저장되도록 만들 수 없을까?”
| 항목 | 구성 설명 |
|---|---|
| 고해상도 카메라 설치 | 검사라인 상단 설치, 자동 트리거 방식 |
| AI 이미지 인식 모델 | 부품 이미지로부터 실시간 불량 여부 판별 (CNN 기반) |
| 클래스 분류 모델 | 불량 종류 자동 분류 (스크래치, 크랙, 오염 등) |
| 검사 결과 DB 저장 | 시간, 부품번호, 불량유형 등 메타데이터 자동 저장 |
| 품질 리포트 자동화 | Power BI 연동으로 실시간 리포트 자동 생성 및 저장 |
도입 기술 요약
- AI 모델: CNN 기반 Defect Detection (TensorFlow 기반 커스텀 학습)
- 하드웨어: NVIDIA Jetson Xavier + 고속 라인스캔 카메라
- 시스템 연동: 사내 MES 실시간 연동
- 리포팅: Power BI 자동화, 이메일 전송 포함
도입 효과
| 항목 | 도입 전 | 도입 후 | 개선폭 |
|---|---|---|---|
| 검사 정확도 | 약 85% | 98% 이상 | ▲13% |
| 검사 시간 | 1개당 평균 15초 | 3초 이내 | ▼80% |
| 리포트 작성 시간 | 1일 3시간 | 0분 (자동화) | ▲100% 자동화 |
| 품질 이슈 추적 | 불가능 | AI 이미지 기록 및 검색 가능 | 추적 가능성 확보 |
고객 피드백
“숙련자 퇴사 걱정 없이도 일관된 검사가 가능해졌어요. 특히 불량 이미지가 남아서, 책임소재 파악에도 도움이 됩니다.”
생산관리부장 김○○님
요약 카드
- 고객사: 정밀 부품 제조업체 A사
- 문제: 수작업 검사로 인한 오류 및 리포트 부담
- 도입 기술: AI 이미지 분석 + 자동화 리포트
- 성과: 검사 속도 5배 향상, 정확도 98%, 리포트 자동화
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이용후기
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