제조공정 AI
불량이 나기 전에 신호를 읽습니다.
설비 이상 예측, 영상 외관 검사, 수율 원인 추적으로 제조 현장의 손실을 줄이는 AI 에이전트입니다.
현장의 문제
지금 이렇게 하고 계실 겁니다
- 설비 이상을 멈춘 뒤에야 알게 된다
- 검사 기준이 검사자마다 다르다
- 수율이 떨어진 원인을 사후에도 특정하지 못한다
하는 일
에이전트가 맡는 부분
설비 이상 예측
센서 추이에서 평소와 다른 패턴을 찾아 정지 전에 알립니다.
외관 검사
영상으로 결함을 판정해 검사자 간 편차를 없앱니다.
수율 원인 추적
공정 변수와 불량률을 연결해 어떤 조건에서 나빠졌는지 짚어냅니다.
작업 표준 점검
표준 작업과 실제 작업의 차이를 기록해 개선 지점을 남깁니다.
기대 효과
무엇이 달라지나
- 비계획 정지
- -40%
- 검사 편차
- 해소
- 원인 특정
- 당일
시범 적용 구간에서 실제 데이터로 측정한 뒤 목표치를 다시 정합니다.
도입 흐름
네 단계로 들어갑니다
- 1
설비 데이터 연동
- 2
정상 범위 학습
- 3
1개 라인 검증
- 4
라인 확대
다른 산업
