[성공 사례] AI 비전 검사로 수율 극대화: 글로벌 소재 기업의 스마트 제조 혁신

AI 기반 제조 분야 시장 규모는 빠른 속도로 커지고 있습니다. '제조 AI' 시장은 2024년 약 234억 달러에서 2025년 341.8억 달러로 급증할 것으로 전망되고, 2025년부터 2030년까지 연평균 35.3%의 성장세를 보일 것으로 예측됩니다. 또한 'AI 비전 검사' 시장은 2025년 약 316억 달러 규모로 추산되며, 2034년까지 연평균 22.5%의 가파른 성장세가 기대됩니다.

제조 현장에서는 이제 단순한 룰 기반 머신 비전을 넘어, 미세한 결함을 실시간으로 탐지하는 AI 비전 검사 시스템이 새로운 표준으로 자리 잡고 있습니다. 전통적인 육안 검사나 룰 기반(Rule-based) 머신 비전은 복잡하고 비정형적인 불량을 검출하는 데 한계가 있으며, 이로 인한 불량품 유출은 막대한 경제적 손실과 브랜드 신뢰도 하락으로 이어집니다. 실시간으로 생산 라인의 품질을 모니터링하고 문제 발생 시 즉각 대응하는 능력이 제조 현장의 경쟁력으로 직결되고 있습니다.

Challenge – 글로벌 소재 기업의 품질 관리 혁신 과제

글로벌 시장을 선도하는 소재 기업 C사는 자동화된 생산 공정에서 발생하는 품질 문제로 인해 어려움을 겪고 있었습니다. 백색의 핵심 원자재가 건조 과정에서 미세한 이물질로 인해 변색되는 문제가 간헐적으로 발생했기 때문입니다. 이 기업은 품질 경쟁력을 한 단계 높이기 위해 노력했지만, 다음과 같은 문제에 직면했습니다.

• 육안 검사의 한계와 비효율성
  • 생산 완료 후 샘플링 방식의 육안 검사에 의존하다 보니, 불량 제품을 사전에 발견하기 어려웠습니다. 불량 발생 시 전수 재검사를 진행해야 해 막대한 시간과 인력이 소요되었습니다.
• 데이터 기반 관리의 부재
  • 검사원의 주관적 판단에 따라 품질 기준이 달라져 데이터의 일관성과 신뢰도가 부족했습니다. 이로 인해 불량 발생 원인을 추적하고 공정을 개선하는 데 필요한 객관적인 데이터를 확보하기 어려웠습니다.
• 느린 피드백과 사후 대응
  • 생산이 모두 끝난 후에야 불량을 발견할 수 있어, 문제 발생 시 즉각적인 조치가 불가능했습니다. 이는 대규모 손실로 이어졌고, 고객 클레임의 원인이 되기도 했습니다.
• 전 공정 자동화의 딜레마
  • 생산부터 포장까지 전 공정이 자동화되어 있어 중간 단계에서 품질 검사를 추가하기가 구조적으로 어려운 환경이었습니다. 기존에 설치된 카메라는 작업 진행 여부 확인 용도에 그쳐, 미세한 변색을 감지하지 못했습니다.

Solution – 슈퍼브에이아이 엔드투엔드 솔루션을 통한 실시간 불량 검출 AI 구축

C사는 품질 관리 시스템을 혁신하기 위해 슈퍼브에이아이의 통합 솔루션을 도입하여 실시간 불량 검출 AI 시스템을 구축했습니다. 슈퍼브에이아이의 비전 파운데이션 모델 ‘제로’와 MLOps 플랫폼, 그리고 엣지 AI 솔루션을 활용해 PoC(개념 검증)를 진행하고, 성공적으로 현장에 적용했습니다.

프로젝트는 다음과 같이 진행되었습니다.

• 고품질 데이터 수집 및 정제
  • 현장 생산 라인에 고해상도 카메라와 최적화된 조명 환경을 구축하여, 다양한 유형의 불량 데이터를 실시간 영상으로 확보했습니다. 슈퍼브 플랫폼을 통해 수집된 영상 데이터는 이미지 단위로 자동 파싱되었으며, 불필요하거나 중복되는 데이터를 손쉽게 필터링하여 정제했습니다.
• 정확한 라벨링과 품질 관리
  • 슈퍼브 플랫폼의 AI 어시스트 라벨링 기능을 활용해 정상 제품과 변색 불량 영역을 빠르고 정확하게 라벨링했습니다. 다수의 작업자가 협업하는 과정에서도 품질 검수 기능을 통해 일관된 고품질의 학습 데이터를 구축할 수 있었습니다.
• 맞춤형 AI 모델 개발
  • 슈퍼브 플랫폼을 기반으로, 현장에서 수집한 소량의 데이터만으로도 높은 성능의 불량 검출 모델을 신속하게 개발했습니다. 모델 학습, 평가, 배포의 전 과정이 슈퍼브 플랫폼 내에서 자동화되었으며, 지속적인 모니터링을 통해 모델 성능을 개선했습니다.
• 엣지 배포 및 실시간 분석
  • 개발된 AI 모델은 슈퍼브 엣지 솔루션을 통해 현장의 엣지 컴퓨팅 장비에 배포되었습니다. 이를 통해 클라우드 서버를 거치지 않고 현장에서 즉시 영상을 분석하여, 생산 라인의 속도에 맞춰 변색 불량을 실시간으로 검출하고 결과를 모니터링 화면에 시각화했습니다.

Benefit – 데이터 기반 품질 혁신과 생산성 향상

AI 비전 검사 시스템 도입 후, 이 기업은 다음과 같은 성과를 얻을 수 있었습니다.

• 검사 시간 및 비용의 획기적 절감
  • 생산이 끝난 후 수작업으로 진행되던 전수 검사가 생산과 동시에 이뤄지는 실시간 자동 검사로 전환되어, 검사 시간을 획기적으로 단축하고 관련 인력을 고부가가치 업무에 재배치할 수 있었습니다.
• 정확하고 일관된 품질 데이터 확보
  • AI 모델은 95% 이상의 높은 정확도로 사람의 눈으로는 놓치기 쉬운 미세한 변색까지 일관된 기준으로 검출했습니다. 이를 통해 객관적이고 정량적인 품질 데이터를 축적할 수 있게 되었습니다.
• 실시간 불량 감지 및 선제적 대응
  • 생산 라인에서 불량이 발생하는 즉시 시스템이 이를 감지하고 알림을 보내, 문제의 원인을 신속하게 파악하고 조치할 수 있게 되었습니다. 이는 대규모 불량으로 인한 손실을 사전에 차단하고 출하 품질을 크게 향상시켰습니다.
• 데이터 기반 공정 개선
  • 축적된 불량 유형, 발생 빈도, 위치 등의 데이터를 분석하여 어떤 공정 단계에서 문제가 주로 발생하는지 파악하고, 이를 기반으로 근본적인 공정 개선을 추진할 수 있는 기반을 마련했습니다.

확장 가능성 – AI 도입의 다음 단계

이번 프로젝트를 통해 확보한 데이터와 AI 기술은 다음과 같이 다양한 방향으로 확장될 수 있습니다.

• 불량 유형 분류 및 원인 분석
  • 단순 불량 검출을 넘어, 불량 유형을 자동으로 분류하고, 특정 유형의 불량이 자주 발생하는 패턴을 분석하여 근본적인 원인을 찾는 데 활용할 수 있습니다.
• 자동화 시스템 연동
  • 검출된 불량품을 자동으로 선별하는 로봇 팔과 같은 자동화 설비와 연동하여, 사람의 개입 없이 완전한 실시간 품질 관리 자동화를 구현할 수 있습니다.
• 전사적 품질 관리 플랫폼으로 확대
  • 불량 검출에 성공한 AI 모델을 다른 생산 라인이나 유사 공정에도 손쉽게 확장 적용하여 전사적인 품질 관리 체계를 디지털로 전환할 수 있습니다.
• 예지보전 및 수율 예측
  • 예지보전(Predictive Maintenance)  모델은 영상 외에도, 설비의 온도·진동·전류 등 다양한 센서 데이터와 운영 로그를 함께 수집·분석해야 이상 징후를 정확히 포착할 수 있습니다.
    슈퍼브 플랫폼은 비전 데이터뿐 아니라 MES·ERP 등에서 발생하는 구조화된 데이터, 로그·보고서와 같은 텍스트 데이터까지 통합해 처리할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다. 이러한 복합 데이터 기반 분석을 통해 설비 고장을 사전에 예측하고, 특정 조건에서 발생할 수 있는 불량률을 예측해 최적의 생산 조건을 찾는 수율 예측 모델로 확장할 수 있습니다. 

결론 – 제조 경쟁력 확보를 위한 필수 전략, AI 비전 검사

품질 관리의 정확성과 속도는 제조 기업의 경쟁력을 결정하는 핵심입니다. 글로벌 소재 기업 C사는 슈퍼브에이아이와의 협력을 통해 실시간 불량 검출 AI 시스템을 성공적으로 도입함으로써, 데이터 기반으로 품질을 혁신하고 생산성을 올릴 수 있게 되었습니다.

슈퍼브에이아이의 통합 플랫폼은 데이터 준비부터 모델 개발, 배포, 운영까지 AI 도입의 전 과정을 지원하여 기업이 겪는 어려움을 해결하고 AI 기술의 현장 적용 장벽을 낮춥니다. 이번 성공 사례는 AI 비전 검사가 어떻게 제조 현장의 고질적인 문제를 해결하고 새로운 가치를 창출할 수 있는지 명확히 보여줍니다.

AI 비전 검사, 스마트 제조 솔루션이 궁금하시다면 아래 내용을 남겨주세요. 슈퍼브에이아이의 제조 AI 전문가가 바로 연락 드리겠습니다.