COGNEX(코그넥스) 생산능력을 높이는 인공지능

내용

수 십년 동안 머신 비전을 이용하는 자동화는 생산업체들이 마진을 증가시키는 가장 보편적인 방법 중 하나였습니다.

현재 인공지능(AI) 기술을 이용하는 자동화는 사업 활동을 개선하고 새로운 고객을 확보하기 위한 제조업의 역량을

새로운 차원으로 전환시키고 있습니다. 공급망 관리, 품질 테스트 및 검사, 장비 예측 유지관리 등 다양한 분야에 AI를

활용할 수 있습니다. AI는 제조업체들이 전반적인 운영에 대해 생각하는 방식을 재조명할 수 있는 진정한 힘을 가지고 있습니다. 그러나 이러한 판도를 바꾸는 기술이 발전하고 사용자 친화적이 되더라도, 많은 제조업체들은 여전히

비용, 착수 시간, 필요한 전문 지식 및 결과의 신뢰성에 어려움이 있을 것으로 인식하여 이 기술을 완전히 활용하는데

있어 어려움을 겪고 있습니다.

 

결함 포착, 오류로 인한 불량 판단 회피, 시간 절약 등 검사 자동화 전략의 일부로 AI, 특히 딥러닝 기반 애플리케이션을

채택한 제조업체는 결함 포착, 오검 방지, 시간 절약 등 성능에 대한 기대치를 다시 정의함으로써 경제적, 실질적으로

상당한 이익을 확보할 수 있습니다.

 

세 가지 장점

1. 비용 절감 및 간접 비용 절감

제조업체들은 오래된 작업 방식 특히 머신비전으로는 너무 힘든 수작업 검사을 대체하는 위험을 감수하면서 간접 비용

감소 효과를 볼 수 있습니다. 수작업 검사와 관련된 비용에서는, 매년 발생하면서도 공정 단계 및 재교육 비용까지

포함되는 인건비가 대부분 차지합니다. 대부분의 작업자는 겨우 15~20분만 집중할 수 있기 때문에 작업 교체나 생산

라인들 사이에서 차이가 발생하고, 여러 제조업체들은 AI 프로젝트에 대한 효과를 계산할 때 생산량과 처리량이 얼마나 빨리 향상되는지 깨닫고 감탄합니다.

 

2. 신속한 구현

인간의 판단 능력을 가지고 있는 복잡한 머신 비전 애플리케이션을 정확하게 프로그래밍하고 유지 보수하는데 필요한

시간과 노력을 고려해야 합니다. 결함 라이브러리, 예외 처리, 필터 설계 등 시간이 지남에 따라 이러한 시간과 노력은

엄청날 수 있습니다. AI는 알고리즘을 코딩하거나 복잡한 규칙을 프로그래밍하는 대신 동일한 시스템이 데이터 세트를

통해 학습하고 이러한 예제에 기초해서 결정을 내리도록 합니다. 몇 명의 우수한 품질 관리 엔지니어와 수 백 장 내지

수 천 장 정도의 학습 이미지만을 통해 몇 주만에 AI 애플리켕션을 구현, 테스트하고, 개선할 수 있습니다.

 

3. 분석 개선 및 업스트림 공정 통제

검사 결과를 문서화하는 AI솔루션은 사용자에게 확신을 제공할 뿐만 아니라 향후 오류가 발생했을 때에도 나중에 검사 이미지와 의사 결정을 검토할 수 있도록 합니다. 최종 검사 공정 단계를 성공적으로 자동화되면 종종 인라인 검사로

검사 단계를 상향 이전시킬 수 있습닏. 이렇게 하면 불량 부품에 시간을 더 소비하거나 추가 비용이 발생하기 전에 보다

신속하게 결함을 파악함으로써 비용을 절감합니다.

 

출처 : 코그넥스

COGNEX 제품 적용 솔루션 참조 : www.xvision.co.kr
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