Highlights
품질 분석을 통한 보정 자동화는 기업 운영의 필수입니다
품질 평가와 보정 자동화는 제조 산업에서 핵심적인 역할을 합니다. 이는 제품의 품질이 고객 만족도, 브랜드 평판, 비용 효율성, 안전성, 규제 준수, 경쟁력 등 다양한 측면에 영향을 미치기 때문입니다. 이 기술은 불량률을 최소화하고 공정제어를 통해 고객 만족도를 높이고 비용을 절감하며 안전성 강화 및 규제 준수를 보장하여 경쟁력을 강화합니다. 이러한 자동화 시스템은 품질을 일관되게 유지하고 개선하여 고객과 기업 모두에게 혜택을 제공합니다. 따라서 현대 기업들은 품질 검사 및 보정 자동화를 적극적으로 도입하여 품질을 최적화하고 불량률을 최소화하는 데 중요한 역할을 부여하고 있습니다.
품질 분석 및 보정 자동화로 불량률을 최소화합니다
제품 품질 분석 및 보정 자동화는 AI/ML 기술을 활용하여 제조업에서 품질 향상과 불량률 최소화를 위한 핵심 전략으로써 데이터 수집, 전처리, 분석, 품질 예측, 보정, 피드백 루프를 거치는 과정으로 구성됩니다. 생산 라인에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집하고 정제하여 AI/ML 모델로 분석합니다. 품질 문제를 빠르게 감지하고 자동으로 조치를 취하여 품질을 관리 및 개선하며, 지속적인 품질 향상을 위한 피드백 루프가 적용됩니다. 이를 통해 효율적이고 정확한 품질 관리를 실현하고 불량률을 최소화하여 고객 만족도를 높이는 핵심 전략적 도구로 작용합니다.
품질 개선을 위한 데이터 기반 계획을 수립합니다
SK AX는 품질 분석과 모니터링, DMAIC를 활용한 프로세스 개선, 자동화와 기술 도입, 그리고 통계적 프로세스 제어와 같은 전략을 통해 제품 품질을 향상을 목표로 합니다. 생산과정에서 발생하는 데이터를 분석하고 모니터링하여 품질 문제를 파악하고 실시간으로 공정을 관리합니다. SIXSIGMA, DMAIC 방법론을 활용하여 공정을 개선하고 품질을 지속적으로 향상시키며, 자동화와 최신 기술을 도입하여 제품 검사와 불량 감지를 자동화하며 일관성 있는 품질을 유지합니다. 또한, 통계적 기술을 활용하여 생산 과정의 변동성을 모니터링하고 제어하여 제품 품질을 유지하며 향상시킵니다. 이러한 데이터 활용 방안은 고객 만족도를 높이고 불량률을 감소시키며, 일관된 높은 품질을 유지하는 데 기여합니다.
Features
공정이상 발생 감지 및 설비 자동 보정
산업 및 공정에 특화된 AI 기반 머신 비전 알고리즘을 활용하여 제품의 외관, 크기, 무게, 재질, 색상, 결함 등 다양한 품질 지표를 자동으로 검사하며, 이를 통해 제품의 품질 수준을 정확하게 판별합니다. 이러한 기술은 생산 공정, 저장 및 운송과 같은 과정에서 품질을 최적화하여 생산성을 향상하고 비용을 절감하는데 도움을 줍니다. 이를 통해 일관된 품질 보증을 실현하며 시간과 자원을 효율적으로 관리하는 경제적인 생산환경을 구축합니다.
출하 전 최종 제품 검사 자동화
생산과정에서 생성되는 데이터를 센서 및 IoT 기기와 같은 수단으로 실시간으로 수집하고 모니터링합니다. 이 데이터는 패턴, 변동성 및 불규칙성과 같은 요소를 분석하여 품질 문제의 원인을 식별하는 데 활용됩니다. 이를 통해 인공지능, 머신러닝(AI/ML)과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 제품의 불량을 자동으로 감지하고 분류함으로써 결함이나 이상 탐지하고 유관된 설비를 자동으로 보정/제어할 수 있습니다.
