Manufacturing

Bolt Fastening Inspection

실시간 결함 감지로 생산 효율성과 품질을 동시에 향상시키세요.

Challenges

Problem

Solution

AI 모델로 현장 상황을 지속적으로 학습하여 새로운 결함에도 즉각 대응합니다.

Solution

즉각적이고 정확한 이상 탐지: 볼트 체결 시 발생하는 시계열 데이터를 분석하여 즉시 이상 여부를 판단합니다.이 솔루션은 반복 작업이 많은 양산 공장에서 발생하는 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. 정상과 비정상 데이터의 경계는 명확하지만, 볼트 혼용이나 사선 체결 같은 유사 패턴의 데이터는 기존 시스템으로 판정하기 어려웠습니다. 이를 극복하기 위해 고급 Feature 추출 기법을 활용하여 복합적인 인자도 정확하게 판별할 수 있는 기능을 제공합니다.
AI를 도입한 이 솔루션은 생산 주기에 영향을 미치지 않으면서도 즉각적인 판정 결과를 제공할 수 있습니다. 특히, Edge App이 디바이스에서 최적의 자원 활용으로 1초 이내에 판정을 완료함으로써, 실시간으로 빠르고 정확한 판정을 가능하게 합니다. Edge App은 디바이스에서 최적의 자원 활용으로 1초 이내에 판정합니다.

확장성: 다양한 공정과 볼트 사양에도 불구하고, AI 모델을 쉽게 관리하고 효율적으로 운영할 수 있습니다.볼트 체결에 대한 모델링 구조가 이미 수립된 AI 솔루션을 통해 각 Edge에서 수집되는 다양한 패턴의 데이터를 Edge Conductor를 사용해 간단하게 Dataset으로 생성하고, 모델을 학습 및 배포할 수 있습니다. 이 솔루션은 복잡한 공정에서도 효율적인 운영이 가능하며, 적용할 포인트가 매우 많아도 사용자가 손쉽게 운영할 수 있습니다.

지속적인 모델 업데이트와 운영: 현장 관리자가 데이터를 보고 정상과 비정상을 라벨링하여 변화에 빠르게 대응합니다.규칙 기반 시스템은 변화에 대응하기 어렵지만, Mellerikat 플랫폼은 이러한 문제를 해결합니다. 자동화된 재학습과 배포 과정을 통해 고객이 직접 AI 모델을 쉽게 업데이트하고 운영할 수 있습니다. Edge Conductor로 여러 현장의 AI 모델을 통합 관리하여 변화에 민첩하게 대응하고 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.

Applicable Industries

제조 현장에서 작업자가 수행하거나 자동화 설비가 생산하는 제품 및 반제품에 대해 정확한 이상 탐지 솔루션을 적용할 수 있습니다. 시계열 데이터 분석으로 품질 관리에 기여하며, 불량률을 낮추고 작업 효율성을 높입니다.

작업자 공정 개선

작업자가 반복적으로 수행하는 시계열 공정 데이터를 분석하여 숙련도 편차를 감소시키고 품질 문제를 사전에 예방합니다.

생산 공정 품질 관리

제조 공정 중 발생하는 다양한 시계열 데이터를 분석하여 공정 품질을 유지하고 불량품 발생을 최소화합니다.

자동화 설비 예지 보전

자동화 설비의 시계열 데이터를 모니터링하여 장비의 이상 징후를 조기에 감지하고, 예방적 유지보수로 다운타임을 최소화합니다.

" 이 솔루션은 다양한 공정에서의 품질 관리와 작업 효율성 향상에 기여하며,
생산 공정의 데이터 분석 및 이상 탐지 수준을 한층 더 높여줍니다. "

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mellerikat AI 서비스의 실제 사용 관련된 내용은 사용 설명서에서 확인하실 수 있습니다.