AI 기반 품질 관리, 불량을 먼저 잡다

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.

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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

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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.

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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

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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.

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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.

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