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.
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.
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.
1단계: 찾기
웨이파인더를 통해 기술자를 각 단계를 수행해야 하는 위치로 바로 보냅니다. 단계 위치에 도달하면 무엇을 확인하거나 검사할지 기술자에게 지시가 내려집니다. 현재 상태가 올바른지 AI가 기술자에게 자동으로 알려줍니다. 오류를 예방할 수 있도록 AI가 명확하게 통과/실패를 시각적으로 알려주고 기술자는 부품을 빠르게 찾아 다음 단계를 트리거할 수 있습니다.
2단계: 수행
단계별 지침을 통해 기술자가 무엇을 확인해야 하는지 정확하게 보여줍니다. 기존 문서에 있는 동영상, 이미지, 텍스트를 활용하여 도움을 받을 수 있습니다. 따라서 기술자는 올바른 순서로 단계를 빠르게 수행하고 단계 상태가 문서화된 후에 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다.
3단계: 검증
AI 학습은 단계가 수행될 때마다 개선되어 자동 단계 검증을 향상시킵니다. 지표를 통해 현재의 통과/실패 상태를 기술자에게 명확하게 보여줍니다. 이 과정은 검사를 수행하는 가장 빠르고도 정확한 방법 중 하나입니다.
4단계: 문서화
자동 문서화로 모든 검사 데이터를 수집 및 저장하여 액세스하기 쉽습니다. 프로토콜에는 모든 통과/실패 단계와 함께 타임스탬프, 이미지 피드백이 포함되어 보고가 용이합니다. 따라서 품질 인증이 자동화되고 수동으로 여러 시스템의 문서에 입력하는 방법보다 보고서에 오류가 적습니다.