제조 사례 - 슈퍼브 블로그 : AI 및 MLOps, DataOps 에 대한 인사이트를 전합니다

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제조 사례

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[고객 사례] 포천일동막걸리의 고품질 유지를 위한 AI 기반 품질 관리 시스템 도입

[고객 사례] 포천일동막걸리의 고품질 유지를 위한 AI 기반 품질 관리 시스템 도입

포천일동막걸리는 기존 수작업 검수 과정에서 뚜껑 불량, 라벨 불량, 내용물 규격 편차 등의 문제를 완벽하게 잡아내기 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 슈퍼브에이아이와 협력해 AI 기반 품질 관리 시스템을 도입하게 됐습니다. 실제 생산라인에 카메라와 센서를 설치하고 실시간 데이터를 AI 모델이 추론해 바로 불량품을 배출하는 통합 솔루션입니다.

[CCTV·보안] 제조 현장 안전을 위한 맞춤형 AI의 신속한 도입과 지속적 고도화 방법

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[CCTV·보안] 제조 현장 안전을 위한 맞춤형 AI의 신속한 도입과 지속적 고도화 방법

🔍핵심 내용 미리 보기 - 페인포인트 : 중대재해를 대응하는 AI 모델 필요, 오픈소스 AI 모델 활용으로 인한 낮은 성능, 기업 고유의 객체/제품을 이해하지 못하는 AI로 인한 업무 효율성 저하 - 솔루션 : 빠르게 1차 모델(PoC) 생성 후, 슈퍼브 큐레이트를 활용해 AI 모델의 취약점 파악, AI 성능을 보완할 데이터를 슈퍼브 모델로

[제조업] 품질 검수 AI : 검수 정확도 98.8%

프로젝트 사례

[제조업] 품질 검수 AI : 검수 정확도 98.8%

- 페인 포인트 : 인력 검수 속도의 한계 직면, 작업자 간의 상이한 판단 기준으로 인한 Tact time 증가 - Vision AI 활용 : 이미지당 OK/NG 검수 판단 속도 230ms 달성 - 결과 : 검수 정확도 98.8%, 검수 품질 일관성 달성, 검수 속도 향상과 높은 정밀도 제공 품질 검수 AI 란? 제품의

[제조업] 제품 결함 분류 AI : 모델 성능 96.1% 달성

프로젝트 사례

[제조업] 제품 결함 분류 AI : 모델 성능 96.1% 달성

- 페인 포인트 : 작업자별 상이한 등급 기준으로 인한 기준의 모호성, 검사 품질 및 작업속도 의 편차 - Vision AI 활용 : 초미세 결점 데이터셋 및 AI 알고리즘 구축 - 결과 : 결함 요인 발견을 통한 품질 기준의 일관성 확보, 모델 성능 96.1%, 제품 결함 등급화 제품 결함 분류 AI 란? 제품

[제조업] 생산 품질 외관 비전 검사 AI : 생산품 불량률 13.2 % 감소

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[제조업] 생산 품질 외관 비전 검사 AI : 생산품 불량률 13.2 % 감소

- 페인 포인트 : 일관성 없는 검사 기준과 예측 불가한 생산량 - Vision AI 활용 : 생산 공정별로 발생한 스크래치 패턴 파악 - 결과 : 체계적인 생산라인 통제와 수량 안정성 확보, 제품 불량률 13.2% 감소 생산 품질 외관 비전 검사 AI 란? 생산 품질 외관 검사 비전 AI는 육안 검사와 기존 Rule

[제조업] PoC : 슈퍼브 플랫폼을 통한 제품 품질 분류 자동화

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[제조업] PoC : 슈퍼브 플랫폼을 통한 제품 품질 분류 자동화

대형 제조/화학 기업인 ‘A’사의 제조 공장에서는 대량의 제품들을 품질에 따라 분류하는 작업이 수행됩니다. 이 작업은 모두 수동으로 진행되었기에 분류 작업에서 많은 오류가 있습니다. A사는 품질 분류를 자동화하기 위한 AI/ML 모델을 개발하여 검수 과정에서 생기는 비효율을 잡고자 합니다. A사의 자동화 모델을 위해 AI PoC를 진행했습니다. PoC 구축을 진행하며