솔루션 · 제조
제조 AI 솔루션
불량품이 라인을 떠나기 전에 포착합니다. 수 주 안에 배포되는 비주얼 검사, 오프라인으로 실행되는 엣지 추론, 모든 라인에서 재현 가능한 프로세스 — 귀사 공장 현장에 임베드된 엔지니어들이 제공합니다.
품질 검사를 인간 눈의 한계에서 라인 속도로 끌어올리십시오
공장 현장의 대부분의 품질 문제는 '아무도 확인하지 않아서'가 아닙니다. 인간 검사가 생산 속도를 따라잡지 못한다는 사실 때문입니다. 교대 간 기준이 흔들리고, 피로로 불량품이 빠져나가며, 고객 반품이 아무도 특정할 수 없는 근본 원인으로 귀결됩니다. 검사원을 더 늘려도 이 중 어느 것도 해결되지 않습니다. 한편, 기성품 AI 비전 도구는 신뢰할 수 있는 네트워크, 깨끗한 레이블 데이터, 자유롭게 멈출 수 있는 라인이 있다고 가정합니다. 실제 생산 현장에서는 거의 해당하지 않습니다.
Tenten AI의 접근 방식은 엔지니어를 현장에 배치하는 것입니다. 귀사의 실제 조명, 실제 지그, 실제 불량 샘플로 이미지를 촬영하고 모델을 학습시킨 후, 라인 바로 옆 엣지 장치에서 추론을 실행합니다. 외부 연결이 없고 건물 밖으로 이미지가 나가지 않습니다. 공장 네트워크가 끊겨도 검사는 계속 실행됩니다. 결과가 기존 PLC I/O와 MES 통합을 통해 라인 제어 로직을 건드리지 않고 불량 신호를 촉발하거나 기록을 남깁니다.
저희가 제공하는 것은 데모 장비가 아닙니다. 재현 가능한 프로세스입니다. 첫 번째 라인이 검증되면 모델, 레이블링 사양, 배포 스크립트가 두 번째, 세 번째 라인으로 이동하여 품질 리더가 감사나 고객 민원에 일관적이고 추적 가능하며 설명 가능한 판단을 가지고 임할 수 있습니다.
역량
01
라인 속도 비주얼 불량 검사
귀사의 실제 라인 조명과 택트 타임으로 학습된 모델이 스크래치, 버, 오삽입 부품, 누락 부품, 납땜 조인트, 표면 결함에 대해 실시간으로 판정합니다. 조정 가능한 임계값으로 고객 사양에 따라 품질 기준을 조이거나 풀 수 있습니다.
02
오프라인으로 실행되는 엣지 배포
추론이 라인 옆 엣지 장치(NVIDIA Jetson 클래스 하드웨어 포함)에서 외부 네트워크 의존 없이 실행됩니다. 공장 연결이 끊겨도 검사가 계속 작동하며, 보안 및 영업 기밀 요건을 충족하기 위해 이미지와 결과를 전적으로 온프레미스에 유지할 수 있습니다.
03
MES/PLC 네이티브 통합
라인 제어 로직 변경 없이 PLC I/O, OPC UA, 또는 기존 MES API를 통해 불량 신호를 촉발하고 검사 기록을 기록하여 AI 판정이 현재 프로세스 흐름에 매끄럽게 통합됩니다.
04
통제된 오탐 및 유출 비율
귀사가 허용할 유출 비율을 목표로 튜닝하고, 혼동 행렬과 임계값 곡선을 제공하여 제품 및 고객 요건에 따라 오탐과 유출 간에 방어 가능한 트레이드오프를 할 수 있습니다.
05
장비 유지보수 지식 베이스
SOP, 장비 매뉴얼, 유지보수 로그, 숙련 기술자의 노하우에 분산된 수리 지식을 검색 가능한 지식 베이스로 변환합니다. 현장 직원이 '이 경보 코드를 어떻게 해제합니까?'를 자연어로 물으면 출처가 인용된 답변을 받습니다.
06
일정 계획 및 배차 지원
기존 ERP/MES 데이터를 기반으로 설비 변경, 급주문 투입, 인력 배치 옵션을 모델링하고 추천합니다. 시니어 일정 계획 담당자의 직관에 의존했던 결정을 재현 가능하고 검토 가능한 계획으로 전환합니다.
활용 사례
금속 프레스의 표면 불량 검사
프레스 출구의 산업용 카메라가 스크래치, 찌그러짐, 버에 대해 실시간으로 판정합니다. 불량 부품은 PLC 트리거 에어 이젝터에 의해 배출되어 샘플 검사 유출과 후속 민원을 대체합니다.
PCB/SMT 납땜 조인트 및 오삽입 부품 검사
배치 및 리플로우 후 추가된 비주얼 검사가 오픈 조인트, 오삽입 부품, 역극성, 누락 부품을 포착합니다. 규칙 기반 AOI가 어려움을 겪는 외관 불량을 커버하고 기판 수준 재작업을 줄입니다.
포장 라인의 라벨 및 씰 검사
기울어진 라벨, 흐릿한 인쇄, 잘못된 로트 코드, 불량 씰을 출하 전에 감지하여 전체 배치 반품과 후속 채널 패널티를 방지합니다.
기계 경보의 빠른 문제 해결
현장 기술자가 경보 코드나 오류 증상에 대해 유지보수 지식 베이스에 문의하면 매뉴얼과 과거 작업 지시를 인용한 단계별 해결 방법을 받아 다운타임을 단축합니다.
급주문에 대한 설비 변경 일정
영업팀이 급주문을 투입할 때, 일정 계획 어시스턴트가 현재 WIP, 공구, 인력을 대상으로 여러 설비 변경 옵션을 모델링하고, 납기 영향을 표시하며, 일정 계획 담당자가 신속하게 결정할 수 있게 합니다.
딜리버리 일정
1주차
현장 조사 및 데이터 수집
엔지니어들이 귀사 라인에 임베드하여 조명, 지그, 카메라 마운팅을 확정하고, 실제 양품 및 불량 샘플을 수집하며, MES/PLC 통합 지점과 허용 가능한 유출 상한을 확인합니다.
2–3주차
모델 학습 및 단일 라인 검증
실제 데이터로 모델을 학습하고 튜닝하며, 라인 옆 엣지 장치에 배포하고, PLC/MES 트리거 및 로깅을 연결하며, 판정 기준이 정렬된 상태에서 한 라인에서 입증합니다.
4주차
시험 운행 및 임계값 보정
라이브 출력에서 인간 검사와 비교하여 벤치마크하고, 오탐과 유출을 보정하며, 임계값을 확정하고, 품질팀이 일상 운영할 수 있도록 운영 및 유지보수 인계 문서를 완성합니다.
5주차 이후
라인 간 복제 및 규모 확장
검증된 모델, 레이블링 사양, 배포 스크립트를 다른 라인과 공장으로 복제하여 검사 커버리지를 확장하고 모델 재학습 및 모니터링을 구축합니다.
수 주
첫 번째 라인 가동까지, 수 개월이 아닌
오프라인
엣지 추론, 네트워크 없이 실행
MES/PLC
네이티브 통합, 제어 로직 변경 없음
FAQ
네트워크가 끊기거나 공장에 안정적인 연결이 없어도 작동합니까?
네. 추론이 라인 옆 엣지 장치에서 외부 연결에 의존하지 않고 완전히 실행됩니다. 공장 네트워크가 끊겨도 검사가 계속 작동합니다. 이미지와 결과를 건물 내에서만 처리하고 저장하도록 설정할 수 있어 보안 및 영업 기밀 요건을 충족합니다.
오탐 비율이 높아 라인 속도가 느려지지 않습니까?
귀사가 허용할 유출 상한을 목표로 튜닝하고 실제 생산 데이터에서 임계값을 보정하여 오탐을 허용 가능한 범위 내로 유지합니다. 임계값을 조정할 수 있습니다. 품질팀이 고정된 블랙박스 판정을 수용하는 것이 아니라 제품 및 고객 사양에 따라 오탐과 유출 간에 방어 가능한 트레이드오프를 할 수 있습니다.
기존 MES 및 PLC와 어떻게 통합합니까?
라인 제어 로직을 변경하지 않고 PLC I/O, OPC UA, 또는 기존 MES API를 통해 불량 신호를 촉발하고 검사 기록을 작성합니다. 1주차에 귀사의 자동화 및 IT팀과 함께 통합 지점을 현장에서 확인하여 AI 판정이 현재 프로세스에 매끄럽게 통합됩니다.
다른 배포에 수 개월이 걸리는데 왜 수 주입니까?
엔지니어들이 현장에 임베드하여 귀사의 실제 조명, 지그, 불량 샘플로 데이터를 수집하고 학습시키기 때문입니다. 원격 추측이나 왔다 갔다 하는 과정이 없습니다. 첫 번째 라인은 일반적으로 수 주 내에 검증을 위해 가동됩니다. 라인 간 규모 확장이라는 느린 작업은 이미 입증된 프로세스에 기반하여 복제 비용이 크게 줄어듭니다.
레이블된 불량 데이터 세트가 없으면 어떻게 합니까?
대부분의 공장은 깨끗한 레이블 데이터 없이 시작하며 이는 정상입니다. 저희가 현장에서 실제 불량 샘플을 수집하고 레이블하는 것을 도와주며, 제한된 데이터에 적합한 모델 전략을 사용하여 첫 번째 라인을 작동시킵니다. 그런 다음 프로덕션에서 샘플이 축적됨에 따라 정확도를 계속 향상시킵니다.
검증된 솔루션을 다른 라인이나 공장으로 복제할 수 있습니까?
네, 그것이 저희가 제공하는 핵심입니다. 첫 번째 라인이 검증되면 모델, 레이블링 사양, 배포 스크립트를 이식할 수 있어 두 번째, 세 번째 라인이나 다른 공장으로 복제할 때 매번 처음부터 시작할 필요가 없습니다. 판정 기준이 일관되어 감사 및 민원 추적 가능성이 훨씬 쉬워집니다.
