AI 기반 품질 관리, 불량을 먼저 잡다
- Korea Tictag
- 8월 8일
- 2분 분량
AI 기반 품질 관리 및 손상 감지, 지금 필요한 이유는?
수작업 검사의 한계: 산업 현장의 수작업 검사는 작업 피로, 환경 영향 등으로 평균 정확도가 약 80% 수준이라는 연구가 있습니다. AI 비전이 이 부분을 자동화하고 보완하여 일관성을 높여줄 수 있습니다.
라스트마일 손실: 미국 B2C 라스트마일(마지막 배송 구간)에서 연 230억 개의 소포 중 약 1.5%(약 6.2억개)가 분실 또는 도난된다는 분석이 있습니다. 이는 포장 손상, 취급 불량 등의 검출 누락이 비용으로 직결됨을 시사합니다.
제조 현장 트렌드: 세계경제포럼 등은 품질관리와 공급망에서 AI 활용이 급증하고 있으며, 보안·거버넌스 기준을 갖춘 체계적 도입(“AI Quality”) 의 필요성을 강조합니다.
목적
일관된 품질 관리로 불량 최소화, 고객 만족 향상
AI 기반 품질 관리 시스템을 구축하면 일관된 품질을 안정적으로 유지하며 불량 및 반품을 줄이고, 고객 만족과 브랜드 신뢰를 함께 끌어올릴 수 있습니다.
결함·손상 감지를 높은 정확도와 일관성으로 수행해 품질을 향상
검사 공정을 자동화·표준화해 효율은 높이고, 비용은 낮춤
포장·취급 기준 준수 여부를 자동 확인, 사전 예방 중심 운영 전환
틱택 솔루션
손상·불량 감지를 위한 데이터 기반 자동 품질 점검 시스템 구축
1. 데이터 수집·전처리:
틱택은 라인 카메라, 창고/허브 CCTV, 모바일 촬영 등 다양한 소스에서 비디오·이미지 데이터를 체계적으로 수집합니다. 수집된 데이터는 해상도·노출 표준화, 노이즈 제거, 포맷 정규화 등 전처리를 거쳐 학습·운영에 적합한 형태로 정리됩니다.
2. 가이드라인 기반 라벨링 (QA 포함): 사전에 합의한 결함 정의·판정 기준에 따라 스크래치, 파손, 누락, 오염/누액 등 손상 유형을 구분하고, 포장 불량·적재 기준 위반을 식별합니다. 글로벌 라벨러 풀과 여러 차례의 QA를 통해 높은 정합성의 라벨 데이터를 제공합니다.
3. AI 모델 학습 및 배포: 전처리된 라벨 데이터를 기반으로 모델을 설계·학습하고, 다양한 현장 조건에서도 안정적으로 손상·불량을 감지하도록 성능을 다듬습니다. 고객의 보안·인프라 요건에 맞춰 클라우드, 내부 시스템으로 유연하게 배포합니다.
4. 시스템 통합 및 실시간 모니터링 수행: 고객 시스템 통합은 초기 연동 및 운영 가이드를 통해 지원하며, 장기 운영은 고객의 선택에 따라 자가 운영 또는 협력 파트너를 통한 유지관리 방식으로 구성됩니다.
적용 가능한 산업 및 분야
산업 분야 | 적용 예시 |
|---|---|
물류/유통 | 파손 상품 자동 감지, 포장 기준 준수 여부 실시간 확인 |
제조업 | 생산 라인의 불량품 자동 분류 및 재작업 트리거 |
자동차 산업 | 부품 누락, 조립 불일치, 표면 결함(스크래치·덴트) 감지 |
헬스케어 | 의료기기 운송·입고 시 손상 여부 확인 및 근거 이미지 기록 |
전자상거래 | 반품 이미지 분석 기반 품질 개선 및 CS 자동 분류 |
건설업 | 자재 손상 상태 자동 분류, 규격·안전 기준 준수 점검 |
결론
AI 기반 품질 관리, 기업 혁신의 핵심
틱틱택은 수작업 검사의 정확도 한계를 AI 비전으로 보완해 일관된 품질 기준을 확보합니다. 또한, 라스트마일·포장 손상 등 다운스트림 손실을 줄이는 데 데이터 기반 근거를 제공합니다.
틱택코리아의 차별점?
틱택은 데이터 수집 - 라벨링 QA - 모델 학습·배포 - 운영까지 AI의 전 과정을 지원하는 End-to-End 솔루션을 제공합니다. 특히, 컴퓨터 비전 기술을 기반으로 한 손상·불량 감지(Defect Detection)에 특화되어 있어, 다양한 산업 현장에서 품질과 신뢰를 동시에 확보할 수 있습니다.
품질 관리, 어떻게 시작해야 할지 고민이신가요? 틱택이 맞춤형 가이드로 도와드립니다. 아래 링크를 눌러 커피챗을 신청해 보세요.
댓글