제조 현장의 안전·품질·공정 혁신: 2026 AWS 컨퍼런스 비전 AI 도입 사례

제조업계의 가장 큰 고민 세 가지를 꼽으라면 단연 '안전 사고 예방', '품질 불량률 감소', 그리고 '공정 효율화'일 것입니다.

고용노동부가 25년 11월에 발표한 ‘2025년 3분기 누적 재해조사 대상 사망사고 발생 현황’에 따르면, 2025년 3분기까지 산업 현장에서 발생한 사고 사망자는 총 457명으로 집계되었습니다. 관련 통계 작성 이후 3년 만에 처음으로 증가세(+3.2%)로 돌아선 안타까운 수치이며, 특히 제조업에서만 119명의 사망자가 발생했습니다. 중대재해 관련 규제가 나날이 강화되고 현장의 피로도가 누적되는 지금, 더 이상 관리자의 '육안'과 '주의'에만 의존해 안전을 지킬 수는 없는 상황입니다.

'2026 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스'에서 슈퍼브에이아이의 이재민 사업본부장은 "제조 현장의 안전·품질·공정, Vision AI로 바꾸는 실전 사례"를 발표했습니다.

단순히 AI 모델을 도입하는 것을 넘어, "AI가 지속적으로 똑똑해지는 '시스템'을 제공"하는 슈퍼브에이아이의 솔루션이 현장에서 어떻게 적용되고 있는지 3가지 핵심 영역(안전, 품질, 공정)으로 나누어 살펴봅니다.

제조 안전관리 Vision AI 적용법

조선소나 건설 현장처럼 넓고 위험 요소가 많은 곳에서는 관리자의 육안 관제만으로는 사각지대를 모두 커버할 수 없습니다.

슈퍼브에이아이의 영상 관제 솔루션(Video Analytics)은 자체 산업용 파운데이션 모델(ZERO)을 기반으로 다음과 같은 중대재해 위험을 실시간으로 감지하고 알림을 전송합니다.

• 중대 안전 수칙 모니터링: 안전모 및 보호 장구(PPE) 미착용, 고소 작업 시 안전고리 미체결, 중장비 주변 위험 구역 진입 등을 정확히 탐지합니다.

[성공 사례] AI 영상 관제로 PPE 규정 준수율 98% 달성

국내 유수의 제조 기업 S사는 수동 감독의 한계와 중대재해처벌법의 압박에 직면했습니다. 슈퍼브에이아이의 ‘학습 없는’ AI 영상 관제 솔루션 도입 후, 어떻게 개인보호장비(PPE) 규정 준수율을 98%까지 끌어올리고, 잠재적 법적 리스크를 획기적으로 줄였는지 그 성공 사례를 자세히 소개합니다.

슈퍼브 블로그 : 현장 데이터로 만드는 기업 맞춤형 AI 및 MLOpsSUPERB AI

• 긴급 상황 실시간 감지: 작업자가 쓰러지거나 현장에 화재(연기)가 발생하는 즉시 파악하여 초기 대응을 돕습니다.

[고객 사례] 전기차 화재 예방을 위한 AI 기반 모니터링 시스템 구축 사례

전기차 화재의 초기대응이 매우 중요함에 따라 연기를 빠르게 감지하고 신속하게 대응하는 시스템 구축이 필수적입니다. 국내 주요 소방 안전 연구기관은 전기차 화재의 특수성을 고려한 AI 기반 화재 감지 시스템을 개발하기 위해 슈퍼브에이아이와 협력했습니다.

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• VLM 기반 스마트 검색 및 지속 학습: 비전언어모델(VLM)을 활용해 "엔진룸에 침입이 일어난 시각은?"과 같이 자연어로 특정 이벤트를 검색하고 분석할 수 있습니다. 관제사가 알람의 오탐/미탐 여부를 피드백하면 이것이 다시 학습 데이터로 자동 변환되는 MLOps 선순환 체계를 갖추어 모델의 성능이 끊임없이 진화합니다.

[성공 사례] “사각지대 0%” 중대재해처벌법 대응, 에너지 기업 E사의 AI 영상 관제

국내 대표 에너지 기업 E사가 중대재해처벌법 대응을 위해 슈퍼브에이아이의 '이동형 AI 영상 관제 솔루션'을 도입했습니다. 이동식 크레인부터 밀폐 공간까지, 넓은 플랜트 현장의 사각지대를 해소하고 데이터 기반의 스마트 안전 관리 체계를 구축한 성공 사례를 확인해보세요.

슈퍼브 블로그 : 현장 데이터로 만드는 기업 맞춤형 AI 및 MLOps슈퍼브 블로그 : 현장 데이터로 만드는 기업 맞춤형 AI 및 MLOps

다품종 소량 생산시대 AI 품질 관리

제품 모델과 불량의 종류는 계속 늘어나는데, 신제품이 출시될 때마다 반복해야 하는 지루한 AI 개발 과정에 지치셨나요?

슈퍼브에이아이는 데이터 관리부터 모델 학습까지 산업 현장에서 직접 사용 가능한 MLOps 플랫폼을 통해 이 문제를 해결합니다.

• 원클릭 자동 데이터 라벨링: 수동 작업 없이 원클릭으로 빠르고 쉽게 데이터 라벨링을 수행합니다.
• 스마트 데이터 검색 및 분류: 수많은 이미지 중 '구멍' 같은 특정 불량 유형의 키워드나 이미지 유사도를 기반으로 데이터를 자동 분류하고 검색해 냅니다.

• 생성형 AI를 통한 불량 데이터 생성: 실제 현장에서 구하기 어려운 희귀한 불량 데이터는 생성형 AI를 활용해 합성하여 학습 데이터를 확보합니다.
• 고성능 사전 학습 모델 제공: YOLO, Mask2Former, DETR 등 고성능의 기본 모델을 제공하여 클릭 몇 번 만으로 현장에 맞는 AI 학습을 완료할 수 있습니다.

제조 AI는 왜 PoC에서 멈출까? 자율제조 3단계 실행 로드맵

2026 AI 자율제조혁신 컨퍼런스에서 슈퍼브에이아이 이현동 부대표는 제조 AI가 현장에서 멈추는 이유를 데이터의 늪, 배포의 벽, 고도화의 절벽이라는 3단계 병목으로 설명했습니다. 이번 발표를 바탕으로 자율제조로 가기 위한 실행 로드맵과 슈퍼브에이아이의 End-to-End 접근법을 살펴봅니다.

슈퍼브 블로그 : 현장 데이터로 만드는 기업 맞춤형 AI 및 MLOps슈퍼브 블로그 : 현장 데이터로 만드는 기업 맞춤형 AI 및 MLOps

공정 최적화 SOP: AI 기반 데이터 자동화

표준공정(SOP) 준수 여부와 생산 이력을 작업자가 일일이 수기로 입력하다 보면 데이터 누락이나 오입력이 발생하기 쉽고, 이는 곧 생산 이력 추적과 분석의 어려움으로 이어집니다.

• 프로세스 모니터링 자동화: 영상을 기반으로 표준 공정 절차를 추출하고, 작업 현황을 자동으로 집계합니다.
• 현장 효율성 극대화: 공정별 처리량, 작업자의 위치, 작업 활성도 등을 대시보드를 통해 정량적인 데이터로 실시간 모니터링할 수 있어 공정 병목 현상을 파악하고 물류 및 생산을 최적화할 수 있습니다.
  

피지컬 AI 시대, 품질·생산성의 새로운 기준을 제시하는 SOP

피지컬 AI 시대, 제조 현장을 넘어 물류 패키징과 리테일 매장 관리까지 확장된 슈퍼브에이아이의 SOP 모니터링 기술을 소개합니다. 비전 AI가 정상 작업 흐름을 스스로 학습하여 미세한 공정 이탈을 실시간으로 감지하고, 기업의 노하우를 데이터 자산화하여 품질 균일화와 생산성 향상을 동시에 달성하는 방법을 확인해 보세요.

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단순한 모델 도입이 아닌, 스스로 진화하는 'AI 시스템'을 구축하세요

제조 현장에서 비전 AI는 생존을 위한 필수 전략입니다. 이번 2026 AWS 컨퍼런스에서 확인했듯, 슈퍼브에이아이의 풀스택 비전 AI는 클라우드, 엣지(Edge), 온프레미스(On-Premise) 환경을 모두 아우르며 맞춤형 AI 모델 개발부터 배포까지 전 과정을 지원합니다.

안전사고 제로, 불량률 최소화, 공정 효율 극대화를 원하신다면 끊임없이 고도화되는 AI 파트너와 함께 시작해 보시기 바랍니다.