불량 라벨 기준이 사람마다 다름
AI 품질검사는 이미지보다 라벨 기준이 먼저입니다. 불량 유형, 허용 범위, 최종 판정 기준이 정리되어야 합니다.
MANUFACTURING QUALITY AI
AI 사전진단이 아니라, 불량을 줄이는 현장형 품질검사 PoC입니다.
제조업 AI 품질검사는 일반 AI 사전진단과 다릅니다. 제품, 불량 유형, 이미지 품질, 라벨 기준, 검사 환경, 현장 판정 흐름을 실제 데이터 기준으로 점검하고 한 라인에서 검증합니다.
WHO NEEDS THIS
이런 기업에게 맞습니다
- 육안 검사 편차와 누락을 줄이고 싶은 제조기업
- 불량 이미지와 검사 이력은 있지만 AI 학습 기준이 없는 품질팀
- 스마트공장·설비 개선과 함께 품질검사 자동화를 검토하는 중소기업
WHY IT STOPS
도입이 멈추는 지점부터 봅니다
검색으로 들어온 사용자가 바로 자기 문제를 찾을 수 있도록, 페이지마다 하나의 의도를 중심으로 구성했습니다.
카메라·조명·각도가 일정하지 않음
같은 제품도 촬영 조건이 다르면 모델 성능이 흔들립니다. 현장 장비 조건과 수집 환경을 같이 봐야 합니다.
검사 결과가 생산·정비 데이터와 연결되지 않음
불량 검출만으로는 부족합니다. 발생 시점, 생산 조건, 설비 상태와 연결되어야 품질 개선으로 이어집니다.
HOW MARUAI WORKS
진행 방식
불량 유형과 검사 기준 정리
제품군, 불량명, 양품·불량 샘플, 판정 기준, 검사자 간 편차를 먼저 정리합니다.
이미지·라벨 데이터 점검
이미지 수량, 해상도, 촬영 조건, 라벨 정확도, 클래스 불균형을 확인해 PoC 가능 범위를 판단합니다.
비전 AI PoC와 운영 흐름 설계
한 제품 또는 한 공정에서 AI 보조 검사를 적용하고, 사람이 최종 승인하는 운영 흐름을 만듭니다.
OUTPUT
상담 후 남겨야 하는 것
- 불량 유형·라벨 기준표
- 이미지 데이터 준비도 진단
- 비전 AI 품질검사 PoC 범위
- 작업자 확인·승인 운영 흐름
FAQ
자주 묻는 질문
AI 사전진단과 무엇이 다른가요?
AI 사전진단은 전사 AI 도입 준비도를 빠르게 보는 1차 리포트입니다. 제조업 AI 품질검사는 실제 불량 이미지, 라벨, 검사 환경을 기준으로 특정 라인의 PoC 가능성을 판단합니다.
이미지가 많지 않아도 가능한가요?
가능 여부는 불량 유형 수, 이미지 품질, 클래스 균형, 촬영 조건에 따라 다릅니다. 데이터가 부족하면 먼저 수집·라벨링 기준을 만드는 것부터 시작합니다.
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