WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO와 Axelera의 AI Accelerator로 안전 위반 사례 28% 절감
WG Tech Solutions가 Ultralytics YOLO와 Axelera의 AI Accelerator를 활용하여 제조 현장의 안전 위반 사례를 28% 감소시킨 방법을 알아보세요.
Problem
수동 모니터링 방식은 제조 현장의 SOP, 안전 및 보안 위반 사례를 적발하는 데 있어 속도가 느리고 신뢰성이 낮았습니다.
Solution
WG Tech Solutions는 Ultralytics YOLO를 활용하여 공장 내 위반 사례를 실시간으로 감지함으로써, 안전 사고를 28% 줄이고 규정 준수 수준을 향상시켰습니다.
산업 제조 공정을 추적하고 개선하는 것은 쉽지 않은 일이며, 특히 많은 공정이 여전히 수동으로 이루어지고 있다는 점에서 더욱 그렇습니다. 공정 운영에 대한 가시성이 부족하면 병목 현상이나 노동력 저활용과 같이 발견하기 어려운 숨겨진 비효율성이 발생하기 쉽습니다.
예를 들어, 작업자가 올바른 개인 보호 장비(PPE)를 착용하고 있는지 확인하거나 자재를 올바르게 취급 및 적재하는지와 같은 안전 및 규정 준수 점검은 주로 수동으로 수행되므로, 빠르게 진행되는 환경에서는 위반 사례를 놓치기 쉽습니다.
이러한 격차를 해소하기 위해 WG Tech Solutions는 지속적인 모니터링을 위한 AI 기반 영상 분석 플랫폼인 WGDeepInsight를 개발했습니다. 컴퓨터 비전 모델인 Ultralytics YOLO 모델을 사용하여 라이브 영상 피드를 분석함으로써, 이 플랫폼은 운영에 대한 실시간 가시성을 제공하여 팀이 제조 공정을 관찰, 분석 및 개선할 수 있도록 돕습니다.
Link to this section비전 AI를 활용한 공장 생산성 및 안전성 향상#
WG Tech Solutions는 실제 환경을 위한 지능형 시스템 구축에 주력하는 엣지 AI 기업입니다. 이들은 맞춤형 하드웨어, AI 모델, 애플리케이션 소프트웨어를 결합한 엔드투엔드 AI 솔루션을 개발하여 기업이 엣지에서 직접 운영 상황을 모니터링, 분석 및 개선할 수 있도록 지원합니다.
인도에 본사를 둔 이 기업은 실시간 인사이트와 현장 인텔리전스가 필수적인 제조, 자동차, 농업, 의료 시스템 등 다양한 산업 분야에서 활동하고 있습니다.
핵심 플랫폼인 WGDeepInsight는 AI 기반 영상 분석을 통해 운영 상황에 대한 실시간 가시성을 제공하도록 설계되었습니다. 보안, 감시, 안전 규정 준수 및 품질 검사에 이르는 다양한 사례를 지원하며, 사용자가 엣지 환경에서 직접 활동을 모니터링하고 문제를 감지하며 워크플로우를 개선할 수 있게 합니다.
컴퓨터 비전 모델과 사물 지능(AIoT) 역량을 결합한 WGDeepInsight를 통해 제조업체는 공장 환경 전반에서 활동을 추적하고 규정 준수를 모니터링하며 운영 가시성을 향상시킬 수 있습니다.
Link to this section공장 운영 시 가시성이 확보되지 않는 이유#
공장 운영을 대규모로 모니터링하려면 일관된 가시성이 필요하지만, 실제 생산 환경에서는 이를 구현하기가 결코 간단하지 않습니다. 스테이션별로 활동이 다르고, 작업자는 하루 종일 서로 다른 업무를 처리하며, 분산된 공장 환경 전반에 걸쳐 조건이 바뀔 수 있기 때문입니다.
많은 경우 공장 팀은 워크플로우를 추적하기 위해 여전히 수동 관찰과 현장 점검에 의존합니다. 이러한 전통적인 방법은 기본적인 감독은 가능하게 하지만, 실제 작업이 어떻게 수행되는지에 대한 깊은 통찰력을 제공하기에는 한계가 있습니다.
다시 말해, 정확하고 편향되지 않은 시간 및 동작 데이터를 확보하기는 어렵습니다. 안전과 보안이 관련된 경우 이러한 데이터 부족 문제는 더욱 심각해집니다. PPE 미착용, 무단 출입 또는 부적절한 자재 취급과 같은 문제는 쉽게 간과될 수 있으며, 대응이 지연되면 반복되는 위반 사례를 예방하기가 더욱 힘들어집니다.
예를 들어, WG Tech Solutions는 유사한 제약 조건에 직면한 여러 공장 시설을 운영하는 주요 ODM(제조자 개발 생산) 업체와 협력했습니다. 이 ODM 업체의 조립 공정 대부분이 수동으로 이루어지고 있었기 때문에 생산성, 안전 및 규정 준수 모니터링은 시각적 점검에 크게 의존하고 있었습니다.
생산성과 안전 규정 준수를 최적화하기 위해, 해당 ODM 업체는 신뢰할 수 있는 시간 및 동작 데이터를 확보하고 스테이션별 SOP 준수 여부를 추적하며 안전 및 보안 위반 사례를 감지할 수 있는 보다 체계적인 접근 방식이 필요했습니다.
또한 적절한 팀에 실시간 피드백을 제공할 수 있는 보다 효과적인 방법이 필요했습니다. 자동화 없이는 이러한 수준의 가시성을 확장하는 것이 여전히 중요한 고민거리였습니다.
Link to this sectionUltralytics YOLO 모델을 활용한 스마트한 공장 모니터링 및 규정 준수#
WG Tech Solutions는 Ultralytics YOLO 모델을 WGDeepInsight 플랫폼에 통합하여 객체 탐지, 객체 추적 및 인스턴스 세그멘테이션과 같은 주요 컴퓨터 비전 작업을 구현합니다. 이 모델들을 라이브 영상 피드에 적용함으로써, 플랫폼은 팀이 운영 상황을 지속적으로 모니터링하고 정확한 시간 및 동작 데이터를 수집하며 실시간으로 비효율성을 식별할 수 있도록 합니다.
이러한 접근 방식은 앞서 언급한 선도적인 ODM 업체와의 구축 사례에 적용되었습니다. WGDeepInsight는 하이브리드 설정으로 구현되었으며, 워크스테이션과 공장 IT 환경 전반에 Axelera Metis AI 가속기가 배치되고, Voyager SDK를 통해 대규모 엣지 배포가 간소화되었습니다.
Ultralytics YOLO 모델의 비전 역량은 공장 스테이션 전반의 운영을 모니터링하고, SOP 준수 여부를 추적하며, PPE 미착용, 무단 출입, 부적절하게 적재된 자재와 같은 안전 및 보안 위반 사례를 감지하는 데 사용되었습니다.
그림 1. Ultralytics YOLO 모델을 사용하여 불규칙하게 적재된 상자를 탐지하는 예시.
이를 지원하기 위해 3주 동안 여러 워크스테이션에서 영상 데이터를 수집하고 독점 인터페이스를 사용하여 어노테이션을 수행했습니다. 이 데이터 세트는 공장 환경에 최적화된 Ultralytics YOLO11 및 Ultralytics YOLOv8을 포함한 Ultralytics YOLO 모델을 학습 및 미세 조정하는 데 사용되었습니다.
모델들은 추가적인 추론 로직, 파라미터 튜닝 및 최적화 기법을 통해 보완되어 실제 환경에서도 신뢰할 수 있는 성능을 발휘하도록 강화되었습니다. 배포 후, 이 플랫폼은 실시간 모니터링과 자동화된 위반 감지를 가능하게 하여 데이터 기반의 일관된 운영 가시성을 제공했습니다.
Link to this section왜 Ultralytics YOLO 모델인가?#
WG Tech Solutions에게 Ultralytics YOLO 모델은 다양한 공장 사용 사례에 빠르게 적응할 수 있는 컴퓨터 비전 솔루션을 구축하기 위한 강력한 토대를 제공했습니다. 엣지 환경에서 고성능 추론을 제공하는 능력 덕분에 저지연성과 지속적인 모니터링이 필수적인 대규모 제조 환경에 최적의 선택이 되었습니다.
또한 Ultralytics YOLO 모델은 ONNX, PyTorch, NCNN을 포함하여 배포를 위한 다양한 내보내기 형식을 지원하는 유연성을 제공했습니다. 이를 통해 엣지 디바이스와 중앙 시스템 모두에 쉽게 통합하여 하이브리드 아키텍처를 구현할 수 있었습니다.
전반적으로 WG Tech Solutions는 Ultralytics YOLO 모델을 사용하여 대규모 공장 환경 전반에서 신뢰할 수 있는 성능을 유지하면서 맞춤형 솔루션을 더 빠르게 제공할 수 있었습니다.
Link to this sectionWGDeepInsight는 Ultralytics YOLO를 통해 작업자 위반 사례를 28% 감소시켰습니다.#
Ultralytics YOLO 모델을 활용한 WG Tech Solutions의 WGDeepInsight 플랫폼은 공장 운영에 대한 지속적인 모니터링과 분석을 제공하여 안전성, 규정 준수 및 운영 가시성을 향상시킵니다.
선도적인 ODM 업체의 경우, 작업자 안전 위반 사례가 28% 감소했습니다. 저지연 환경에서 온디바이스로 처리되는 실시간 알림은 대응 시간을 단축시키고 반복되는 문제를 줄여, 공장 현장 전반에서 안전 프로토콜을 더욱 일관되게 집행할 수 있게 했습니다.
이 플랫폼은 스테이션별 SOP 준수 여부를 추적하고 위반 발생 시 즉시 이를 알렸습니다. 또한 잘못된 PPE 착용, 무단 출입, 과밀 현상, 누락되거나 잘못된 공정 단계와 같은 문제도 식별했습니다.
예를 들어 트레이 취급 워크플로우에서 항목이 올바르게 픽업 및 배치되었는지, 각 단계가 필수 순서를 따랐는지 검증하고, 도중에 발생하는 모든 편차를 표시했습니다.
그림 2. 한 손 트레이 취급을 감지하는 Ultralytics YOLO 모델.
이 외에도 다른 운영 및 보안 워크플로우까지 확대되었습니다. CCTV 모니터링실에서 시스템은 실시간으로 인력 존재 여부를 추적하고, 인력이 요구되는 기준치 아래로 떨어지면 알림을 트리거했습니다.
한편, 품질 검사 워크플로우에서는 공정 순서를 검증하고 지정된 도구 사용을 강화하며 작업당 소요 시간을 모니터링하여, 일관된 표준을 유지하기 위해 모든 편차를 플래그 처리했습니다.
시간이 지남에 따라 이러한 비전 인사이트는 공정의 문제점을 더욱 명확하게 보여주었으며, 목표 지향적인 교육을 통해 시정 조치를 지원했습니다.
알림 및 피드백 메커니즘은 고객의 요구 사항에 맞춰 조정되었으며, 기존 공장 워크플로우와 유연하게 통합되었습니다. 알림은 이메일, 메시징 시스템 및 역할 기반 대시보드와 같은 채널을 통해 전달되어 관련 인사이트가 적절한 팀에 실시간으로 도달할 수 있도록 했습니다.
이는 또한 올바른 도구 사용 및 통제 구역 내 최소 인원 유지와 같은 중요한 절차가 일관되게 준수되도록 보장했습니다. 궁극적으로 일상 운영이 더욱 일관되어 공장 현장 전반의 규정 준수가 강화되었습니다.
Link to this section공장 환경 전반으로 실시간 모니터링 확대#
산업 자동화가 발전함에 따라 컴퓨터 비전은 수동 작업의 가시성과 일관성을 개선하는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다. WG Tech Solutions는 Ultralytics YOLO 모델을 사용자 정의하여 WGDeepInsight 플랫폼을 새로운 공장 환경과 워크플로우로 확장할 계획입니다.
이는 안전 및 보안 모니터링부터 공장 현장의 공정별 점검까지 다양한 사용 사례를 지원합니다. 엣지 기반 배포, 실시간 분석 및 Axelera Metis 엣지 AI 가속기와 결합하여 제조 환경 전반에 걸쳐 확장 가능한 모니터링과 일관된 운영 인사이트를 제공합니다.
운영 워크플로우를 위한 비전 AI를 탐색 중이신가요? GitHub 저장소와 라이선스 옵션을 확인하여 Ultralytics YOLO 모델을 시작해 보십시오. 의료 분야 AI 및 제조업 분야 비전 AI와 같은 응용 분야, 그리고 Axelera AI 내보내기 및 배포 | Ultralytics Docs와 같은 엣지 AI 가속기에 대해 알아보십시오.
