WG Tech Solutions는 Ultralytics YOLO를 활용해 공장 내 위반 사항을 실시간으로 탐지하여 안전 사고를 28% 줄이고 규정 준수 수준을 높입니다.
산업 제조 운영을 추적하고 개선하는 일은 어려울 수 있으며, 특히 많은 공정이 여전히 수작업으로 이루어진다는 점에서 더욱 그렇습니다. 운영 현황이 보이지 않으면 병목 현상이나 인력의 비효율적 활용과 같은 숨은 비효율성이 발생하는 경우가 많아 이를 파악하기 어렵습니다.
예를 들어 작업자가 적절한 개인 보호 장비(PPE)를 착용하는지, 자재를 올바르게 취급하고 적재하는지 확인하는 안전 및 규정 준수 점검은 수작업으로 수행되는 경우가 많으므로 빠르게 진행되는 현장에서는 위반 사항을 놓치기 쉽습니다.
이러한 격차를 해소하기 위해 WG Tech Solutions는 지속적인 모니터링을 위한 AI 기반 비디오 분석 플랫폼 WGDeepInsight를 개발했습니다. 컴퓨터 비전 모델과 Ultralytics YOLO 모델 등을 사용해 실시간 비디오 스트림을 분석함으로써 이 플랫폼은 운영 현황을 실시간으로 파악할 수 있게 하며, 팀이 제조 공정을 관찰하고 분석하며 개선하도록 지원합니다.
비전 AI를 활용한 공장 생산성과 안전성 향상#
WG Tech Solutions는 실제 환경을 위한 지능형 시스템 구축에 주력하는 엣지 AI 기업입니다. 맞춤형 하드웨어, AI 모델, 애플리케이션 소프트웨어를 결합한 엔드투엔드 AI 솔루션을 개발하여 조직이 엣지에서 직접 운영을 모니터링하고 분석하며 개선할 수 있도록 합니다.
인도에 기반을 둔 이 회사는 제조, 자동차, 농업, 의료 시스템 등 여러 산업 분야에서 사업을 운영하며, 이 분야에서는 실시간 인사이트와 현장 인텔리전스가 핵심적입니다.
핵심 플랫폼 WGDeepInsight는 AI 기반 비디오 분석을 통해 운영 현황을 실시간으로 파악하도록 설계되었습니다. 보안, 감시, 안전 규정 준수, 품질 검사 등 다양한 활용 사례를 지원하여 사용자가 엣지에서 직접 활동을 모니터링하고 문제를 탐지하며 워크플로를 개선할 수 있도록 합니다.
WGDeepInsight는 컴퓨터 비전 모델과 사물 인공지능(AIoT) 기능을 결합하여 제조업체가 공장 환경 전반의 활동을 추적하고 규정 준수를 모니터링하며 운영 현황을 더 잘 파악할 수 있도록 합니다.
공장 운영에서 가시성이 저하되는 이유#
대규모 공장 운영을 모니터링하려면 일관된 가시성이 필요하지만 실제 생산 환경에서는 이를 간단히 구현하기 어렵습니다. 작업은 작업 구역마다 다를 수 있고, 작업자는 일반적으로 하루 동안 여러 업무를 처리하며, 분산된 공장 환경에서는 조건이 달라질 수 있습니다.
많은 경우 공장 팀은 여전히 워크플로를 추적하기 위해 수동 관찰과 현장 점검에 의존합니다. 이러한 기존 방식은 기본적인 감독을 제공할 수 있지만 실제로 작업이 수행되는 방식에 대한 인사이트를 제한합니다.
다시 말해 정확하고 편향 없는 시간·동작 데이터를 확보하기란 어렵습니다. 안전과 보안이 관련되면 이러한 데이터 부족은 더 큰 문제가 됩니다. PPE 미준수, 무단 접근, 부적절한 자재 취급과 같은 문제를 쉽게 놓칠 수 있으며, 대응이 늦어지면 위반의 재발을 방지하기가 더 어려워집니다.
예를 들어 WG Tech Solutions는 비슷한 제약을 겪는 여러 공장을 운영하는 선도적인 주문자 설계 제조업체(ODM)와 협력했습니다. 해당 ODM의 조립 공정 대부분은 여전히 수작업으로 이루어져 생산성, 안전, 규정 준수 모니터링이 주로 육안 점검에 의존했습니다.
생산성과 안전 규정 준수를 최적화하기 위해 해당 ODM은 신뢰할 수 있는 시간·동작 데이터를 수집하고, 작업 구역 전반에서 표준 운영 절차(SOP) 준수를 추적하며, 안전 및 보안 위반을 탐지할 보다 체계적인 접근 방식이 필요했습니다.
또한 적절한 팀에 실시간 피드백을 더 효과적으로 전달할 방법도 필요했습니다. 자동화 없이는 이러한 수준의 가시성을 확장하는 일이 여전히 주요 과제로 남아 있었습니다.
Ultralytics YOLO 모델로 더 스마트한 공장 모니터링 및 규정 준수 구현#
WG Tech Solutions는 컴퓨터 비전 작업의 핵심인 객체 탐지, 객체 추적, 인스턴스 세그멘테이션을 지원하기 위해 Ultralytics YOLO 모델을 WGDeepInsight 플랫폼에 통합합니다. 플랫폼은 이러한 모델을 실시간 비디오 스트림에 적용하여 팀이 운영을 지속적으로 모니터링하고 정확한 시간·동작 데이터를 수집하며 비효율성을 실시간으로 파악하도록 합니다.
이 접근 방식은 앞서 언급한 선도적인 ODM과의 배포에 적용되었습니다. WGDeepInsight는 워크스테이션과 공장 IT 환경 전반에 Axelera Metis AI 가속기를 배포하는 하이브리드 구성으로 구현되었으며, Voyager SDK는 대규모 엣지 배포를 간소화했습니다.
Ultralytics YOLO 모델의 비전 기능을 활용해 공장 작업 구역 전반의 운영을 모니터링하고, SOP 준수 여부를 추적하며, PPE 미착용, 무단 출입, 부적절하게 적재된 자재와 같은 안전 및 보안 위반을 감지했습니다.
그림 1. Ultralytics YOLO 모델을 사용해 불규칙하게 쌓인 상자를 감지하는 예시입니다.
이를 지원하기 위해 3주 동안 여러 작업대에서 동영상 데이터를 수집하고 자체 인터페이스를 사용해 어노테이션했습니다. 이 데이터셋으로 공장 환경에 맞게 조정한 Ultralytics YOLO11 및 Ultralytics YOLOv8을 비롯한 Ultralytics YOLO 모델을 학습하고 파인 튜닝했습니다.
실제 환경에서 안정적인 성능을 보장하기 위해 추가 추론 로직, 파라미터 튜닝, 최적화 기법을 적용해 모델을 더욱 개선했습니다. 플랫폼을 배포한 후에는 실시간 모니터링과 위반 자동 감지가 가능해졌으며, 데이터에 기반한 일관된 운영 현황을 파악할 수 있었습니다.
Ultralytics YOLO 모델을 선택한 이유#
WG Tech Solutions는 Ultralytics YOLO 모델을 기반으로 다양한 공장 활용 사례에 빠르게 적용할 수 있는 컴퓨터 비전 솔루션을 구축했습니다. 엣지에서 고성능 추론을 제공하는 Ultralytics YOLO 모델은 지연 시간이 짧고 지속적인 모니터링이 중요한 대규모 제조 환경에 적합했습니다.
Ultralytics YOLO 모델은 배포를 위한 다양한 내보내기 형식도 지원하며, 여기에는 ONNX, PyTorch, NCNN이 포함됩니다. 덕분에 엣지 디바이스와 중앙 집중식 시스템 모두에 쉽게 통합해 하이브리드 아키텍처를 구성할 수 있었습니다.
전반적으로 WG Tech Solutions는 Ultralytics YOLO 모델을 활용해 대규모 공장 환경 전반에서 안정적인 성능을 유지하면서 맞춤형 솔루션을 더 빠르게 제공할 수 있었습니다.
WGDeepInsight, Ultralytics YOLO로 작업자 위반 사례 28% 감소#
Ultralytics YOLO 모델을 기반으로 하는 WG Tech Solutions의 WGDeepInsight 플랫폼은 공장 운영을 지속적으로 모니터링하고 분석해 안전, 규정 준수, 운영 가시성을 향상합니다.
주요 ODM의 경우 작업자 안전 위반 사례가 28% 감소했습니다. 디바이스에서 낮은 지연 시간으로 처리되는 실시간 알림 덕분에 대응 속도가 빨라지고 반복 문제는 줄어들어, 공장 현장 전반에서 안전 프로토콜을 더 일관되게 시행할 수 있었습니다.
플랫폼은 각 작업 구역의 SOP 준수 여부를 추적하고 위반이 발생하면 이를 표시했습니다. 또한 PPE의 부적절한 착용, 무단 출입, 과밀, 누락되거나 잘못 수행된 공정 단계와 같은 문제를 식별했습니다.
예를 들어 트레이 취급 작업에서는 물품을 올바르게 집어 배치했는지, 각 단계가 필수 순서에 따라 진행됐는지 확인하고, 과정 중 발생한 모든 편차를 표시했습니다.
그림 2. 한 손으로 트레이를 취급하는 작업을 감지하는 Ultralytics YOLO 모델입니다.
이 시스템은 여기에서 나아가 다른 운영 및 보안 작업에도 적용됐습니다. CCTV 모니터링실에서는 직원의 재실 여부를 실시간으로 추적하고 인원수가 필수 기준보다 낮아지면 알림을 발생시켰습니다.
한편 품질 검사 작업에서는 공정 순서를 확인하고 지정된 도구의 사용을 관리했으며, 작업별 소요 시간을 모니터링하고 편차가 있으면 표시해 일관된 기준을 유지했습니다.
시간이 지나면서 이러한 비전 인사이트는 공정에 문제가 발생하는 지점을 더욱 명확히 보여주었으며, 맞춤형 교육을 통한 시정 조치를 지원했습니다.
알림 및 피드백 메커니즘은 고객 요구사항에 맞게 구성했으며, 기존 공장 작업 흐름에 유연하게 통합했습니다. 이메일, 메시징 시스템, 역할 기반 대시보드 등의 채널을 통해 알림을 전달해 관련 인사이트가 적절한 팀에 실시간으로 도달하도록 했습니다.
또한 올바른 도구를 사용하고 통제 구역에서 최소 인원수를 유지하는 등 중요한 절차를 일관되게 준수할 수 있었습니다. 그 결과 일상적인 운영의 일관성이 향상되고 공장 현장 전반의 규정 준수가 강화됐습니다.
공장 환경 전반으로 실시간 모니터링 확대#
산업 자동화가 발전하면서 컴퓨터 비전은 수작업 운영의 가시성과 일관성을 높이는 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. WG Tech Solutions는 Ultralytics YOLO 모델을 맞춤화해 WGDeepInsight 플랫폼을 새로운 공장 환경과 작업 흐름으로 확대할 계획입니다.
이를 통해 공장 현장의 안전 및 보안 모니터링부터 공정 단계별 검사까지 다양한 활용 사례를 지원합니다. 엣지 기반 배포, 실시간 분석, Axelera Metis 엣지 AI 가속기를 결합하면 제조 환경 전반에서 확장 가능한 모니터링과 일관된 운영 인사이트를 제공할 수 있습니다.
운영 작업 흐름에 비전 AI를 적용하는 방법을 알아보고 계신가요? Ultralytics YOLO 모델을 시작하려면 GitHub 리포지토리와 라이선스 옵션을 확인해 보세요. 의료 분야의 AI 및 제조 분야의 비전 AI와 같은 애플리케이션과 Axelera AI 내보내기 및 배포 | Ultralytics 문서와 같은 엣지 AI 가속기에 대해 알아보세요.
