제조 사례 [성공 사례] 한화푸드테크, 초정밀 비전 AI로 피자 조리 공정 자동화와 품질 혁신 한화푸드테크는 '스텔라 피자'의 완전 무인화 조리 공정을 위해 슈퍼브에이아이의 맞춤형 비전 AI 솔루션을 도입했습니다. 비정형 식품의 품질 기준을 객관적인 데이터로 수치화해 불량률을 낮추고 전 세계 매장의 맛과 일관성을 확보한 푸드테크 자동화 혁신 사례를 소개합니다.
성공사례 [성공 사례] 조선업 인력난, '스마트 야드'와 비전 AI 로봇 자동화로 돌파 극심한 인력난에 직면한 조선업계의 생존 전략, '스마트 야드'. 글로벌 조선소가 슈퍼브에이아이의 비전 AI와 고품질 데이터 파이프라인을 도입하여 자율 용접·도장 로봇 자동화를 구축하고 혁신을 이뤄낸 성공 사례를 확인해 보세요.
저널 제조업 AI 도입, '현장 노하우'가 반영 안 되면 실패합니다: HITL 도입 가이드 제조업 AI, 무인화가 정답일까요? 현장 전문가의 노하우를 AI에 이식하여 '안전한 자동화'를 만드는 HITL(Human-in-the-Loop) 전략을 소개합니다. 정확도 경쟁을 넘어, 실제 운영 가능한 AI를 설계하는 슈퍼브에이아이의 노하우를 확인해보세요.
성공사례 CS WIND, 슈퍼브에이아이와 NVIDIA 기술로 풍력 타워 제조 공정의 AI 혁신 세계 1위 풍력 타워 제조사 CS WIND가 슈퍼브에이아이와 NVIDIA 기술을 도입해 자재 식별 정확도 99.9%를 달성했습니다. 생성형 OCR과 NVIDIA VSS 블루프린트를 활용하여 수동 공정의 한계를 극복하고 완전한 디지털 제조 환경을 구축한 혁신 사례를 확인해 보세요.
성공사례 [성공 사례] 수동 계측 5분→AI 2초, I사 '수십억' 재고 손실 해결 국내 대표 금속 부품 제조사 I사가 슈퍼브에이아이의 비전 AI 기반 객체 카운팅 시스템으로 고질적인 재고 손실 문제를 해결한 과정을 소개합니다. 수동 계측 5분을 '2초 이내' 자동 카운팅으로 단축하고, 99.7%의 정확도를 달성한 제조 B2B AI 도입 사례를 확인하세요.
제조 사례 [성공 사례] AI 비전 검사로 수율 극대화: 글로벌 소재 기업의 스마트 제조 혁신 육안 검사와 룰 기반 머신 비전의 한계를 넘어, 글로벌 소재 기업은 슈퍼브에이아이의 AI 비전 검사 솔루션을 도입해 미세 변색을 실시간으로 감지하고 수율을 극대화했습니다. 데이터 기반 품질 관리와 생산성 향상이 어떻게 이루어졌는지, 실제 도입 과정과 비즈니스 성과를 소개합니다.
성공사례 [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.
프로젝트 사례 [CCTV·보안] 제조 현장 안전을 위한 맞춤형 AI의 신속한 도입과 지속적 고도화 방법 중대재해처벌법 대응을 위한 CCTV 보안 AI 구축 데모 사례입니다. 사무실 데이터로 10일 만에 1차 모델을 만들고, 현장 데이터를 추가 학습해 3일 만에 감지 정확도를 69%에서 99.99%로 끌어올렸습니다.
프로젝트 사례 [제조업] 품질 검수 AI : 검수 정확도 98.8% 제조 품질 검수 AI가 이미지당 230ms 속도로 OK/NG를 판정해 작업자 간 판단 편차를 없애고 검수 정확도 98.8%를 달성한 사례입니다.
프로젝트 사례 [제조업] 제품 결함 분류 AI : 모델 성능 96.1% 달성 작업자마다 다르던 결함 등급 기준을 초미세 결점 데이터셋 기반의 결함 분류 AI로 표준화해, 모델 성능 96.1%와 품질 기준의 일관성을 확보한 제조 사례입니다.
프로젝트 사례 [제조업] 생산 품질 외관 비전 검사 AI : 생산품 불량률 13.2 % 감소 생산품 외관 검사에 비전 AI를 도입해 공정별 스크래치 패턴을 학습하고, 일관성 없던 육안 검사 기준을 표준화해 제품 불량률을 13.2% 줄인 제조 현장 사례입니다.
프로젝트 사례 [제조업] PoC : 슈퍼브 플랫폼을 통한 제품 품질 분류 자동화 대형 제조·화학 기업 A사와 진행한 품질 분류 자동화 AI PoC 기록입니다. 현장 문제를 구체화하고 분류 기준을 정립해 이미지 분류 모델의 실효성을 검증했습니다.