품질 관리

AI 기반 품질 관리와 손상 감지의 필요성

글로벌 공급망이 복잡해지고, 소비자의 기대 수준이 높아지면서 물류와 제조 현장에서의 품질 관리와 손상 감지는 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 손상된 제품이 고객에게 전달될 경우, 단순한 반품 비용을 넘어 브랜드 신뢰도 하락, 고객 이탈, 나아가 법적 리스크로 이어질 수 있는데요.

McKinsey의 연구에 따르면, 미국 내 B2C 운송에서 발생하는 마지막 배송(last‑mile) 중 약 1.5%의 물품이 분실 또는 도난되며, 이로 인해 해마다 약 6억 건 이상의 패키지가 손실된다고 분석했습니다. 이러한 손실은 지속 가능한 품질 관리와 추적 시스템의 필요성을 시사합니다​

그러나 기존의 품질 관리 프로세스는 주로 사후 점검과 수작업 중심의 샘플 검사에 의존해, 반복적이고 비효율적인 측면이 있었습니다. 여기서 주목받는 것이 바로 AI 기반의 비디오 및 이미지 분석 기술입니다.

목적

AI 기반 품질 관리 시스템은 영상과 이미지를 자동으로 분석하여, 물품 손상 여부를 실시간으로 감지하고, 규정된 취급 및 포장 기준에 맞는지 자동으로 확인하며, 이상 상황 발생 시 즉시 알림을 보내 빠른 조치를 가능하게 합니다.

📌 이를 통해 기업은

• 일관된 품질을 유지하고

• 손상 및 불량률을 전폭 줄일 수 있으며,

• 고객 만족도와 브랜드 신뢰도를 동시에 향상시킬 수 있습니다.

틱택 솔루션

1. 데이터 수집 및 전처리 수행

• 틱택은 비디오 및 이미지 데이터를 체계적으로 수집하고 전처리하여, 노이즈를 제거하고 포맷을 정형화하는 작업을 수행합니다.

2. 가이드라인 기반 라벨링 수행

사전에 고객사와 정의된 가이드라인 및 기준에 따라

• 패키지의 스크래치, 파손, 누락 등 손상 유형을 구분하고,

• 포장 불량 및 적재 기준 위반 여부를 식별하며,

• 글로벌 크라우드 라벨러 풀을 활용해 고정밀 라벨링 작업을 수행합니다.

3. AI 모델 학습 및 배포

• 전처리된 라벨 데이터를 기반으로 AI 모델을 학습시키고, 다양한 조건에서도 손상을 정확히 감지할 수 있도록 모델을 구성하여 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.

해당 산업 및 분야

물류 및 유통, 제조업, 자동차 산업, 헬스케어, 소매 및 전자상거래, 건설업

결론: AI 기반 품질 관리, 기업 혁신의 핵심

AI 기반 영상·이미지 분석 솔루션은 단순한 기술 도입을 넘어, 조직의 품질 관리 구조를 혁신할 수 있는 핵심 솔루션입니다. 틱택은 이러한 솔루션을 통해, 산업 현장의 품질 일관성과 안전 기준 준수, 나아가 고객 만족 및 브랜드 신뢰도를 동시에 실현하는 데 기여하고자 합니다.

틱택코리아의 차별점은?

틱택은 데이터 수집부터 모델 배포까지 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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