컴퓨터 비전에서의 린 제조

산업 시대 이후 제조업 부문의 주요 동인은 낭비를 줄이면서 생산량을 늘리려는 노력이었습니다. 이러한 초점은 현재 린 생산 또는 린 생산으로 알려진 것의 토대를 마련했습니다.

이는 더 적은 것으로 더 많은 것을 달성하는 것을 목표로 하는 제품 생산 방식입니다. 여기에는 생산 시간 단축, 폐기물 감소, 더 적은 자원 사용이 포함되며, 동시에 고객이 필요로 하는 것을 정확하게 제공합니다. 

기존의 린 제조 시스템은 효율성을 제공하지만 한계도 있습니다. 작업자가 수동으로 작업을 모니터링하고 경험을 바탕으로 결정을 내리는 데 의존하는 경우가 많으며, 이로 인해 오류가 발생할 수 있습니다. 잘못 놓인 부품과 같은 작은 실수라도 비용이 많이 드는 지연과 자원 낭비를 초래할 수 있습니다. 

이 문제를 해결하기 위해 많은 제조업체들이 인공 지능(AI)으로 전환하고 있습니다. 예를 들어, 기계가 시각 정보를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전을 채택하고 있습니다.

Vision AI 시스템은 대량의 데이터를 처리하여 간과할 수 있는 문제나 패턴을 감지할 수 있습니다. 이를 통해 공장에서는 지연을 유발하기 전에 문제를 해결하고, 가동 중지 시간을 줄이며, 제품 품질을 향상시킬 수 있습니다. 

이 기사에서는 린 제조에서 컴퓨터 비전과 그 사용 사례를 살펴봅니다. 시작해 보겠습니다!

산업 환경에서 컴퓨터 비전이란 무엇입니까?

산업 환경에서 컴퓨터 비전은 영향력 있는 린 제조 도구가 될 수 있습니다. 카메라와 AI 기술을 활용하여 이러한 시스템은 조립 라인, 장비 및 제품을 모니터링하여 결함을 감지하고 효율성을 개선하며 안전 규정 준수를 보장할 수 있습니다.

컴퓨터 비전 작동 방식: 린 관점

일반적으로 비전 AI 사용은 시각적 데이터 캡처로 시작하며, 제조 공장의 카메라나 센서가 제품 및 장비에 대한 데이터를 수집합니다. 다음은 데이터 처리 단계로, 이미지나 비디오를 정리하고 분석을 위해 준비합니다. 여기에는 이미지 선명화, 크기 조정 또는 시스템이 해석하기 쉽도록 주요 세부 사항 강조가 포함될 수 있습니다.

그 후 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델이 사용됩니다. 이러한 모델은 객체 감지 및 인스턴스 분할과 같은 작업을 지원합니다. 시각적 데이터를 분석하여 결함을 식별하고, 제품 치수를 측정하고, 품목이 품질 표준을 충족하는지 확인할 수 있습니다. 

예를 들어, 컴퓨터 비전 솔루션을 사용하여 제품의 치수가 올바른지 또는 올바른 수의 품목이 제조되었는지 확인할 수 있습니다. 시스템에서 이상을 감지하면 경보를 울리거나 중앙 대시보드에 업데이트를 보낼 수 있습니다. 이러한 자동화된 응답은 공장에서 문제를 조기에 발견하고 낭비를 줄이며 효율적인 린 생산을 유지하는 데 도움이 됩니다.

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산업용 컴퓨터 비전을 주도하는 핵심 기술 

린 제조에서 산업용 컴퓨터 비전 시스템을 주도하는 주요 기술은 다음과 같습니다: 

• 고급 이미징 하드웨어(Advanced imaging hardware): 산업용 컴퓨터 비전은 고품질 카메라와 센서를 사용하여 실시간으로 명확한 데이터를 캡처합니다. 대부분의 경우 에지 장치도 현장에서 시각적 데이터를 사전 처리하고 저장하는 데 사용되어 대기 시간과 대역폭 요구 사항을 줄입니다.
  
  
• Image preprocessing methods: 분석 전에 필터링 및 에지 감지와 같은 기술을 사용하여 원시 이미지를 향상시키고 정규화하여 이미지 선명도를 향상시킵니다.

• 딥러닝 아키텍처: CNN(Convolutional neural networks)은 컴퓨터 비전의 근간입니다. 대규모 데이터 세트로 학습된 이러한 모델은 시각적 패턴을 학습하여 객체를 분류하고, 이상 징후를 감지하거나, 높은 정확도로 특징을 측정합니다. YOLO11과 같은 CNN 기반 아키텍처는 실시간 속도와 정밀도 때문에 제조 분야에서 특히 유용합니다.

• 컴퓨터 비전 기능: YOLO11과 같은 모델은 여러 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다. 여기에는 객체 탐지(항목을 찾고 위치를 파악), 이미지 분류(항목이 무엇인지 식별), 인스턴스 분할(특정 부분 또는 구성 요소의 윤곽을 표시) 및 객체 추적(항목이 이동함에 따라 추적)이 포함됩니다. 이러한 기능은 공장 현장과 창고에서 실시간 검사, 품질 관리 및 재고 관리를 더욱 효율적으로 만들어 줍니다.

컴퓨터 비전 애플리케이션을 활용한 린 제조 원칙

이제 린 제조와 이를 주도하는 핵심 기술에 대한 이해도가 높아졌으므로 컴퓨터 비전을 적용하는 린 제조 사례를 자세히 살펴보겠습니다.

자동화된 품질 관리 및 결함 감지

YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 제품의 표면 결함(예: 균열 또는 기타 결함)을 자동으로 감지하도록 훈련할 수 있습니다. 이를 통해 결함 감지는 린 제조의 품질 관리에서 핵심적인 부분이 됩니다. 

느리고 오류가 발생하기 쉬운 기존의 수동 검사와 달리 이러한 시스템은 제품이 컨베이어 벨트를 따라 이동할 때 이미지를 실시간으로 분석할 수 있습니다. 결함을 표시하고, 품질별로 품목을 정렬하고, 포장 및 배송 전에 제품(예: 알약)을 계산할 수도 있습니다.

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생산 흐름 최적화 및 사이클 시간 단축

린 제조의 공정 개선은 종종 수동 관찰, 스톱워치를 이용한 작업 시간 측정 또는 보고서 검토에 의존합니다. 이러한 방법은 오류와 편향이 발생하기 쉬우며, 이는 생산 흐름을 방해할 수 있습니다. 

컴퓨터 비전은 작업 완료를 정확하게 추적하고, 속도 저하나 병목 현상을 식별하며, 공장 전체에서 진행 중인 작업을 모니터링하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. YOLOv8과 같은 모델은 창고 작업자와 그들이 수행하는 작업을 추적하여 작업량 균형을 맞추는 데 도움이 되는 통찰력을 제공할 수도 있습니다. 예를 들어, 완료하는 데 더 오래 걸리는 작업에 더 많은 작업자를 할당할 수 있습니다.

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스마트 재고 관리 및 물류

물류 워크플로는 수년 동안 바코드 및 RFID 태그와 같은 기술을 사용해 왔습니다. 그러나 최근에는 컴퓨터 비전이 공급망 관리에서 린 제조를 위한 핵심 도구로 부상하여 실시간 추적, 라벨 인식 및 자동 재고 계산을 가능하게 합니다. 흥미롭게도 Amazon과 같은 회사는 이미 물류 부서에서 컴퓨터 비전을 사용하여 패키지를 이동하고 창고 운영을 간소화하고 있습니다.

향상된 가동 시간을 위한 예측 유지보수

기계를 모든 제조 시설의 근육이라고 생각할 수 있습니다. 기계가 없으면 생산이 중단됩니다. 따라서 유지 보수는 린 제조의 중요한 부분입니다. 

기존 방식은 일반적으로 기계 고장 후 수리하거나 필요 여부에 관계없이 고정된 일정에 따라 서비스를 제공하는 두 가지 범주로 나뉩니다. 두 가지 접근 방식 모두 예기치 않은 고장, 불필요한 노력 및 더 높은 비용으로 이어질 수 있습니다.

그러나 컴퓨터 비전은 장비를 실시간으로 모니터링하고 주요 고장이 발생하기 전에 문제를 조기에 감지할 수 있습니다. Vision AI 모델은 균열, 누출 및 기타 조기 경고 신호를 식별하여 유지 관리 팀이 신속하게 대응할 수 있도록 합니다. 그 결과 가동 중지 시간이 줄어들고 비용이 많이 드는 수리가 줄어들며 기계 수명이 연장됩니다.

안전 및 시각적 관리 강화

제조 공장에서 작업자 안전은 종종 감독자, 가끔씩 이루어지는 점검, 그리고 직원들이 스스로 규칙을 따르는 것에 의존합니다. 이로 인해 안전 장비가 항상 착용되었는지 또는 지침이 일관되게 준수되는지 확인하기 어렵습니다.

전통적으로 Andon 시스템(생산 라인의 문제를 신속하게 강조 표시하는 시각적 신호 도구)과 같은 도구가 이러한 문제를 보고하는 데 사용되었습니다. 그러나 종종 사람이 버튼을 누르거나 문제를 기록해야 합니다. 컴퓨터 비전 시스템은 이를 위한 훌륭한 제조 자동화 솔루션이 될 수 있습니다. 

예를 들어, YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델을 학습시켜 안전모, 장갑 및 안전 조끼와 같은 안전 장비를 감지할 수 있습니다. 또한 허가 없이 제한되거나 위험한 구역에 들어가는 사람을 감지하는 데 사용할 수 있으므로 더 안전하고 위험 없는 작업장을 유지하는 데 도움이 됩니다.

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린 제조에서 컴퓨터 비전의 ROI

다음으로, 컴퓨터 비전과 통합된 린 제조 프로세스의 주요 이점 중 일부를 살펴보겠습니다.

향상된 품질 및 재작업 감소 

컴퓨터 비전은 결함이 조기에 일관되게 감지되도록 하여 제품 품질을 향상시킵니다. 제품이 라인을 떠나기 전에 결함을 식별함으로써 결함이 있는 품목이 포장되어 배송되는 것을 방지합니다. 이는 재작업을 줄이고 스크랩을 최소화하며 린 생산에서 결함으로 인한 낭비를 직접적으로 해결합니다.

효율성 및 처리량 증가 

Vision AI는 느린 수동 검사를 빠르고 자동화된 검사로 대체하여 생산 속도를 향상시킵니다. 또한, 병목 현상을 식별하고 생산 라인 전체에서 프로세스가 더욱 원활하게 진행되도록 합니다. 결과적으로 스마트 팩토리는 품질 저하 없이 더 높은 처리량과 생산성을 달성할 수 있습니다.

상당한 비용 절감 

낭비, 가동 중지 시간 및 재작업을 줄이면 인건비와 재료비에서 큰 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 또한 컴퓨터 비전은 결함이 있는 제품이 고객에게 도달하는 것을 방지하여 보증 청구를 줄입니다. 시간이 지남에 따라 이러한 효율성은 자원 활용도를 향상시키고 운영 비용을 절감합니다.

향상된 안전 및 인체 공학 

컴퓨터 비전으로 위험하거나 반복적인 작업을 자동화하면 작업자가 위험으로부터 벗어날 수 있습니다. 또한 비전 시스템은 안전 장비 및 제한 구역 준수를 모니터링할 수 있습니다. 이러한 조치들을 통해 사고를 줄이고, 부담을 최소화하며, 사람을 우선시하는 린 제조 원칙을 강화합니다.

지속적인 개선을 위한 데이터 기반 통찰력 

Vision AI 솔루션은 분석을 통해 통찰력을 얻을 수 있는 영향력 있는 시각적 데이터를 생성합니다. 제조업체는 이 데이터를 사용하여 성과를 추적하고, KPI를 모니터링하며, 비효율성을 발견할 수 있습니다. 이는 장기적으로 큰 이점을 가져다주는 작고 점진적인 변화를 통해 지속적인 개선을 강조하는 카이젠 철학을 지원합니다.

컴퓨터 비전을 활용한 린 제조의 미래

기술이 발전함에 따라 컴퓨터 비전이 중심적인 역할을 하는 더 많은 AI 애플리케이션이 제조 전반에 걸쳐 채택될 것으로 예상됩니다. 주요 개발 사항 중 하나는 센서 데이터와 비전 시스템을 사용하여 실시간 추적, 예측 분석 및 시나리오 테스트를 위해 라이브 생산 환경을 재현하는 디지털 트윈 기술입니다. 

또 다른 하나는 3D, 열화상 및 초분광 카메라와 같은 고급 이미징 시스템을 사용하는 것으로, 인간의 눈에 보이지 않는 문제를 식별하여 결함 감지 및 품질 관리를 향상시킵니다. AI 알고리즘과 결합된 이러한 기술은 마모의 초기 징후를 감지하고, 고장을 방지하고, 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄여 더 큰 효율성과 신뢰성을 추진하기 위한 린 제조 원칙을 지원합니다.

주요 내용

컴퓨터 비전은 린 제조 시설이 문제를 조기에 식별하고, 낭비를 줄이고, 작업자 안전을 개선하고, 생산 속도를 높일 수 있도록 합니다. Vision AI 기술이 계속 발전함에 따라 린 제조를 더욱 안정적이고 쉽게 만드는 데 훨씬 더 큰 역할을 할 것입니다.

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