META-aivi사례 연구
AI를 활용한 자동차 부품 품질 검사
고객
해당 고객사는 글로벌 자동차 브랜드에 LED 조명을 공급하는 자동차 조명 제조업체입니다.제품군은 전조등, 후미등, 방향지시등, 측면등, 후진등, 번호판 조명 등을 포함하며, 승용차, 트럭, 오토바이, ATV 등 다양한 차량에 적용됩니다.
사례
조립 완료 후 전조등 품질 검사 최적화
The customer sought to optimize the quality control process for car headlights after assembly, ensuring the presence and correctness of all fixtures on individual headlight units.
도전 과제
검사 과정 중 인간의 실수 및 피로 위험
조립 후 전조등을 수작업으로 검사할 경우, 복잡한 부품의 식별 오류나 색상 오류 감지 실패 등 다양한 인적 오류가 발생할 수 있습니다.반복적인 작업 특성과 많은 검사량은 작업자의 피로 누적을 유발해 누락 오류 가능성을 더욱 높입니다.이러한 문제를 해결하는 것은 품질 검사 정확도를 높이고 오류를 줄이는 데 필수적입니다.
솔루션
META-aivi를 통한 품질 검사 고도화
Solomon의 AR + AI 비전 시스템인 META-aivi는 고정형 IP 카메라와 함께 검사 워크스테이션에 통합되어 조립 후 품질 검사 과정을 AI 기반으로 자동 감시합니다.META-aivi는 AI의 정밀함과 효율성으로 부품의 유무를 감지하고, 올바른 색상의 부품이 장착되었는지를 확인하며, 검사 과정을 디지털화합니다.이를 통해 검사 시간은 크게 줄어들고 인적 오류의 위험도 감소하며, 보다 간편하고 신뢰성 높은 품질 관리가 실현됩니다.