제조에서 검사의 역할은 무엇일까요? 왜 중요할까요?
검사는 제조 분야의 품질 제어 프로세스에서 핵심적인 부분입니다.
품질 검사를 통해 제품 품질과 수행한 작업 단계가 정해진 표준에 부합하는지 확인할 수 있습니다. 원자재와 컴포넌트는 어셈블리 공정 전에 확인되는 경우가 많으며 생산 도중과 후에도 제품을 검사할 수 있습니다. 현장 작업자는 작업 단계를 올바르게 수행했는지, 제품과 컴포넌트가 사양에 따라 조립되고 유지보수되는지 측정, 조사, 테스트합니다.
EOL 검사
AI로 향상된 시각적 검사 솔루션은 잘못된 부품을 탐지하며 AR을 활용하여 작업자가 품질 제어를 개선하도록 안내합니다.
Step Check을 통해 현장 작업자는 라인 종료 시 검사 주기를 더 빠르게 수행할 수 있으며 정확도는 높아지고 오류의 위험은 낮아집니다. Step Check에서는 AR과 AI를 사용하여 부품을 식별하고 객체의 상태를 분류하며 통과/실패 결정으로부터 자동으로 학습합니다.
검사에서 주요 문제를 해결하는 AR
느린 검사 주기가 생산 결과에 영향을 미침
생산 결과를 높이려면 검사 주기가 빨라야 합니다. 현장 작업자가 올바른 도구 없이 교대 근무 시간 내내 부품과 객체를 수동으로 확인하기란 매우 어렵습니다. 부품이 제대로 조립되었는지, 선이 완전히 연결되었는지, 용접 지점이 제대로 되었는지를 작업자가 수동으로 평가해야 합니다. 실제 객체를 종이에 있는 설명서나 2D 이미지와 비교하려면 시간이 많이 들고 검사 주기가 느려지며 납품이 지연됩니다.
수동 품질 확인에는 인적 오류가 발생할 위험이 더 큼
현장 작업자가 맨눈으로 부품을 평가하면서 높은 정확도를 보장해야 합니다. 전통적인 문서를 바탕으로 잘못된 부품을 식별하는 일은 쉽지 않습니다. 작업자들은 반복적인 작업에 익숙해지고 피로해지며 실수를 범하게 됩니다. 검사 결과가 부정확하고 결함이 있는 제품이 납품되며 재작업을 해야 합니다. 그 결과, 수익에 손실이 생기고 고객 만족도는 낮아집니다.
전통적인 품질 평가 솔루션에는 자동화된 프로토콜이 없음
수동으로 검사 결과를 문서화하면 시간이 많이 들고 인적 오류가 발생하기 쉬우며 문서가 손실되기도 합니다. 그뿐 아니라 품질공정에는 이미지 피드백이 필요한 경우가 많으므로 작업자의 일이 하나 더 늘어나는 셈입니다.
품질 검사에 AR을 사용할 때의 이점
Step Check을 통해 현장 작업자는 EOL 검사 주기를 더 빠르게 수행할 수 있으며 정확도는 높아지고 오류의 위험은 낮아집니다. Step Check에서는 AR과 AI를 사용하여 부품을 식별하고 객체의 상태를 분류하며 통과/실패 결정으로부터 자동으로 학습합니다.
AI 기반 평가 및 의사결정은 검사 주기를 가속화함
검사 주기 가속화
통과/실패 그 이상 - 잘못된 상태 식별
검사를 수행할 때마다 학습을 거듭하는 AI
검사 주기 가속화
통과/실패 그 이상 - 잘못된 상태 식별
검사를 수행할 때마다 학습을 거듭하는 AI
시각적 힌트와 경고가 효율성을 높이고 인적 오류를 예방함
오류의 위험이 없는 더 효과적인 의사결정
현장 사용자를 올바르게 안내
다양한 오류 유형을 안정적으로 탐지
오류의 위험이 없는 더 효과적인 의사결정
현장 사용자를 올바르게 안내
다양한 오류 유형을 안정적으로 탐지
자동화된 보고서가 제공되는 모바일 검사는 효율성을 높임
검사 과정을 자동으로 문서화
검사부터 문서화까지 아우르는 하나의 시스템
시간 경과에 따른 품질 변화 인사이트
검사 과정을 자동으로 문서화
검사부터 문서화까지 아우르는 하나의 시스템
시간 경과에 따른 품질 변화 인사이트
작동 방법 - Step Check:
Step Check은 PTC의 시각적 검사 솔루션으로, 인공 지능(AI)과 PTC의 컴퓨터 비전 기술로 구동됩니다. Step Check을 통해 정확도를 높이고 오류를 줄임으로써 품질 검사의 효율성을 높일 수 있습니다.
