산업화 시대 이후 제조업 부문의 원동력은 낭비를 줄이면서 생산량을 늘리려는 노력이었습니다. 이러한 노력은 현재 우리가 린 제조 또는 린 생산으로 알고 있는 개념의 토대를 마련했습니다.
더 적은 자원으로 더 많은 일을 하는 것을 목표로 하는 상품 생산 방식입니다. 여기에는 생산 시간을 단축하고, 폐기물을 줄이고, 더 적은 자원을 사용하면서도 고객이 필요로 하는 것을 정확하게 제공하는 것이 포함됩니다.
기존의 린 제조 시스템은 효율성이 뛰어나지만 한계도 있습니다. 작업자가 수동으로 작업을 모니터링하고 경험을 바탕으로 의사 결정을 내리는 경우가 많기 때문에 오류가 발생할 수 있습니다. 부품을 잘못 배치하는 등 사소한 실수라도 비용이 많이 드는 지연과 리소스 낭비를 초래할 수 있습니다.
이 문제를 해결하기 위해 많은 제조업체들이 인공지능(AI)에 눈을 돌리고 있습니다. 예를 들어, 기계가 시각 정보를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전을 도입하고 있습니다.
비전 AI 시스템은 대량의 데이터를 처리하여 눈에 띄지 않을 수 있는 문제나 패턴을 감지할 수 있습니다. 이를 통해 공장은 지연이 발생하기 전에 문제를 해결하고 가동 중단 시간을 줄이며 제품 품질을 개선할 수 있습니다.
이 문서에서는 린 제조에서의 컴퓨터 비전과 그 사용 사례에 대해 살펴봅니다. 시작해 보겠습니다!
산업 환경에서 컴퓨터 비전은 영향력 있는 린 제조 도구가 될 수 있습니다. 이러한 시스템은 카메라와 AI 기술을 활용하여 조립 라인, 장비 및 제품을 모니터링하여 결함을 감지하고 효율성을 개선하며 안전 규정 준수를 보장할 수 있습니다.
비전 AI 사용은 일반적으로 제조 공장의 카메라나 센서가 제품 및 장비의 데이터를 수집하는 시각적 데이터 캡처로 시작됩니다. 다음으로 이미지나 비디오를 정리하고 분석할 수 있도록 준비하는 데이터 처리 단계가 이어집니다. 여기에는 이미지의 선명도를 높이거나 크기를 조정하거나 주요 세부 사항을 강조하여 시스템이 해석하기 쉽도록 하는 작업이 포함될 수 있습니다.
그 다음에는 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델이 등장합니다. 이러한 모델은 물체 감지 및 인스턴스 세분화와 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 정확한지 또는 올바른 개수의 제품이 제조되었는지 확인할 수 있습니다. 시스템이 이상 징후를 감지하면 알람을 트리거하거나 중앙 대시보드에 업데이트를 전송할 수 있습니다. 이러한 자동화된 대응을 통해 공장은 문제를 조기에 발견하고 낭비를 줄이며 효율적인 린 생산을 유지할 수 있습니다.
린 제조에서 산업용 컴퓨터 비전 시스템을 구동하는 몇 가지 핵심 기술은 다음과 같습니다:
이제 린 제조와 린 제조를 이끄는 핵심 기술에 대해 더 잘 이해했으니 컴퓨터 비전을 적용한 몇 가지 린 제조 사례를 자세히 살펴보겠습니다.
YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 균열이나 기타 결함 등 제품의 표면 결함을 자동으로 감지하도록 학습시킬 수 있습니다. 따라서 결함 감지는 린 제조에서 품질 관리의 핵심적인 부분이 됩니다.
느리고 오류가 발생하기 쉬운 기존의 수동 검사와 달리 이 시스템은 제품이 컨베이어 벨트를 따라 이동하는 동안 실시간으로 이미지를 분석할 수 있습니다. 결함을 표시하고, 품질별로 품목을 분류하고, 포장 및 배송 전에 제품(예: 알약)의 개수를 세어볼 수도 있습니다.
린 제조의 프로세스 개선은 종종 수동 관찰, 스톱워치로 작업 시간을 측정하거나 보고서를 검토하는 방식에 의존합니다. 이러한 방법은 오류와 편견이 발생하기 쉬우므로 생산 흐름을 방해할 수 있습니다.
컴퓨터 비전은 작업 완료를 정확하게 추적하고, 속도 저하 또는 병목 현상을 파악하고, 공장 전체에서 진행 중인 작업을 모니터링하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 YOLO11과 같은 모델은 창고 작업자와 이들이 수행하는 작업을 추적하여 작업량 균형을 맞추는 데 도움이 되는 인사이트를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 완료하는 데 시간이 오래 걸리는 작업에 더 많은 작업자를 배정할 수 있습니다.
물류 워크플로에는 수년 동안 바코드와 RFID 태그와 같은 기술이 사용되어 왔습니다. 그러나 최근에는 컴퓨터 비전이 공급망 관리에서 린 제조를 위한 핵심 도구로 부상하면서 실시간 추적, 라벨 인식, 자동 재고 계산을 가능하게 합니다. 흥미롭게도 Amazon과 같은 기업에서는 이미 물류 부서에서 컴퓨터 비전을 사용하여 패키지를 이동하고 창고 운영을 간소화하고 있습니다.
기계는 모든 제조 시설의 근육이라고 생각할 수 있습니다. 기계가 없으면 생산이 중단됩니다. 따라서 유지보수는 린 제조에서 매우 중요한 부분입니다.
기존의 방법은 일반적으로 기계가 고장난 후 수리하거나 필요 여부에 관계없이 정해진 일정에 따라 서비스를 제공하는 두 가지 범주로 나뉩니다. 두 가지 방식 모두 예기치 않은 고장과 노력 낭비, 비용 증가로 이어질 수 있습니다.
하지만 컴퓨터 비전은 장비를 실시간으로 모니터링하고 큰 장애를 일으키기 전에 문제를 조기에 감지할 수 있습니다. 비전 AI 모델은 균열, 누수 및 기타 조기 경고 징후를 발견하여 유지보수 팀이 신속하게 대응할 수 있도록 합니다. 그 결과 다운타임이 줄어들고 수리 비용이 절감되며 장비의 수명이 연장됩니다.
제조 공장에서 작업자의 안전은 감독자, 수시 점검, 직원 스스로의 규칙 준수에 의존하는 경우가 많습니다. 따라서 안전 장비를 항상 착용하거나 지침을 일관되게 따르는지 확인하기가 어렵습니다.
전통적으로 이러한 문제를 보고하는 데는 안돈 시스템(생산 라인의 문제를 강조 표시하여 신속하게 대응할 수 있도록 하는 시각적 신호 도구)과 같은 도구가 사용되어 왔습니다. 하지만 버튼을 누르거나 문제를 기록하는 데 사람이 의존하는 경우가 많았습니다. 컴퓨터 비전 시스템은 이를 위한 훌륭한 제조 자동화 솔루션이 될 수 있습니다.
예를 들어 YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 안전모, 장갑, 안전 조끼와 같은 안전 장비를 감지하도록 학습시킬 수 있습니다. 또한 누군가 제한 구역이나 위험 구역에 허가 없이 들어오는 것을 감지하는 데 사용할 수 있어 보다 안전하고 위험 없는 작업장을 유지하는 데 도움이 됩니다.
다음으로 컴퓨터 비전과 통합된 린 제조 프로세스의 주요 이점 몇 가지를 살펴보겠습니다.
컴퓨터 비전은 결함을 조기에 일관되게 감지하여 제품 품질을 향상시킵니다. 제품이 생산 라인을 떠나기 전에 결함을 식별함으로써 결함이 있는 제품이 포장 및 배송되는 것을 방지합니다. 이를 통해 재작업을 줄이고, 불량품을 최소화하며, 린 생산에서 결함으로 인한 낭비를 직접적으로 해결합니다.
비전 AI는 느린 수동 검사를 빠르고 자동화된 검사로 대체하여 생산 속도를 높입니다. 병목 현상을 파악하고 생산 라인 전체에서 프로세스가 더 원활하게 흐르도록 합니다. 결과적으로 스마트 팩토리는 품질 저하 없이 더 높은 처리량과 생산성을 달성할 수 있습니다.
낭비, 다운타임, 재작업을 줄이면 인건비와 자재를 크게 절약할 수 있습니다. 또한 컴퓨터 비전은 결함이 있는 제품이 고객에게 전달되는 것을 방지하여 보증 클레임을 줄여줍니다. 시간이 지남에 따라 이러한 효율성은 리소스 활용도를 개선하고 운영 비용을 절감합니다.
컴퓨터 비전으로 위험하거나 반복적인 작업을 자동화하면 작업자가 위험에 처하지 않도록 보호할 수 있습니다. 비전 시스템은 안전 장비 및 제한 구역 준수 여부도 모니터링할 수 있습니다. 이러한 조치를 통해 사고를 줄이고 업무 부담을 최소화하며 사람을 우선시하는 린 제조 원칙을 강화할 수 있습니다.
비전 AI 솔루션은 인사이트를 얻기 위해 분석할 수 있는 영향력 있는 시각적 데이터를 생성합니다. 제조업체는 이 데이터를 사용하여 성과를 추적하고, KPI를 모니터링하고, 비효율적인 부분을 파악할 수 있습니다. 이는 작고 점진적인 변화를 통해 지속적인 개선을 강조하는 카이젠의 철학을 뒷받침하며 장기적으로 큰 이점을 가져다줍니다.
기술이 발전함에 따라 컴퓨터 비전이 중심적인 역할을 하면서 제조업 전반에 걸쳐 더 많은 AI 애플리케이션이 채택될 것으로 보입니다. 한 가지 주요 발전은 센서 데이터와 비전 시스템을 사용하여 실시간 추적, 예측 분석 및 시나리오 테스트를 위해 라이브 프로덕션 환경을 재현하는 디지털 트윈 기술입니다.
또 다른 방법은 3D, 열화상 및 초분광 카메라와 같은 첨단 이미징 시스템을 사용하여 육안으로 보이지 않는 문제를 식별함으로써 결함 감지 및 품질 관리를 강화하는 것입니다. 이러한 기술은 AI 알고리즘과 결합하여 마모의 조기 징후를 감지하고 고장을 예방하며 예기치 않은 가동 중단 시간을 줄여 린 제조 원칙을 지원하여 효율성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
컴퓨터 비전은 린 제조 시설에서 문제를 조기에 파악하고, 낭비를 줄이고, 작업자 안전을 개선하고, 생산 속도를 높일 수 있게 해줍니다. 비전 AI 기술이 계속 발전함에 따라 린 제조를 더욱 안정적이고 쉽게 만드는 데 더 큰 역할을 할 수 있을 것입니다.
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