품질 관리 방법은 산업별로 다르며 각 제조업체와 제품에 특화되어 있습니다. 하지만 실제 제품 검사를 할 때 대부분의 제조 품질 프로세스는 비슷한 모습을 보입니다. 숙련된 검사원이 각 단위를 육안으로 평가하여 합격 또는 불합격을 결정합니다.
물론 사람은 업무 효율이 뛰어나지만, 반복적인 작업을 수행할 때 의도치 않은 실수를 하거나 피로와 산만함에 빠지기 쉽습니다. 게다가 휴식을 취하거나 휴가를 가고 심지어는 퇴직하기도 합니다.
그래서 제조업체들은 수십 년 동안 품질 관리 프로세스를 자동화하고 카메라, 조명, 머신 비전 시스템으로 검사원을 보조해왔습니다. 많은 기계 보조 기술이 검사 속도 및 처리량을 향상시키지만 그 한계도 존재합니다.
그 결과, 제조업체들은 품질 검사 과정을 개선하기 위해 FactoryTalk® Analytics™ VisionAI™와 같은 차세대 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 도구를 찾고 있습니다.
로크웰 오토메이션의 선임 제품 관리자 칼 루이스(Carl Lewis)는 “우리의 AI 기반 품질 관리 솔루션은 제조업체가 그동안 놓쳤던 부분을 볼 수 있게 해줍니다. 비전 검사를 위한 코드 작성이 필요 없는(no-code) 접근 방식을 구축해 품질을 향상시키고 수율을 극대화하며 실시간 생산 데이터에서 중요한 인사이트를 얻도록 돕습니다.”라고 말합니다. AI 비전 검사 시스템은 더 나은 품질의 제품 생산에 직접 도움을 주는 데이터를 제공합니다. 루이스는 “이를 통해 제조업체는 제품 결함과 폐기물, 생산 중단 및 운영 비용을 줄일 수 있습니다.”라고 덧붙였습니다.
이 새로운 세대의 AI 기반 비전 검사 및 머신러닝 시스템은 변화하는 조건에 학습하고 동적으로 적응할 수 있으며, 품질 데이터를 항시 수집, 정리, 전달합니다.
이 데이터는 품질 담당자와 공장 운영자가 생산 문제를 신속히 이해하고 해결하는 데 도움을 줍니다. “그 영향력은 상당합니다. 자동차 조립 라인 결함부터 소비재 결함까지 식별해 리콜 문제를 예방할 수 있습니다. 또한 치수 결함, 포장 이상 혹은 출하 전에 발생하는 기타 품질 문제를 식별하는 등 수많은 산업적 활용 사례가 있습니다. 이 AI 및 머신러닝 비전 검사 도구는 엄청난 가치를 제공합니다.”라고 루이스는 말합니다.
