META-aivi사례 연구
지능형 원격 시설 관리
고객
해당 고객사는 글로벌 반도체 업계에서 운영하는 기업입니다.
사례
공장 관리 효율성의 핵심: 계측 값의 지능적 해석
반도체 제조 공장에서 효과적인 검사 및 유지보수는 생산 효율성과 안전성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.전자기계 장비 관리에 대한 수요 증가에 대응하기 위해, 계측 값을 유지보수 관리 시스템에 통합하는 것이 공장 시설의 지능형 관리에서 중요한 과정이 되었습니다.이 과정은 검사 규정 준수, 공정 효율성, 이상 보고 등의 요소를 면밀히 모니터링하고 관리하는 데 기여합니다.
도전 과제
기계 데이터 자동 식별 시스템의 부재
기존의 기계 데이터 기록 방식은 수작업 해석 및 종이 문서화에 의존하여 오류 발생 가능성이 높고 표준화가 부족해 검사 준수율이 낮아질 수 있습니다.또한 기존 검사 방식은 이상을 감지하는 자동 경보 시스템이 없으며, 관리자에게 제공되는 데이터가 부족하여 위험 요소를 감지하기 어렵고 기계 오작동이 발생하여 생산 효율성이 저하될 가능성이 높습니다.자동화 시스템을 도입하고 검사 절차를 표준화하면 준수율을 높이고 생산 관리의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
솔루션
META-aivi를 활용한 시설 검사 스마트 업그레이드
META-aivi를 활용한 지능형 시설 검사 시스템을 도입하면, 머신 비전을 사용하여 광학 문자 인식(OCR)을 수행할 수 있습니다.AI 모델은 다양한 형태 및 숫자 이미지 샘플을 학습하며, 이를 통해 기계 데이터를 감지하고 AI가 인식한 값을 자동으로 디지털 정보로 변환합니다.변환된 데이터는 클라우드로 전송되어 검사 보고서를 생성하며, 이를 통해 공장 운영자는 모바일 기기를 통해 시설 검사를 손쉽게 모니터링할 수 있습니다.또한, 기계 값의 안전 범위를 설정할 수 있으며, AI가 안전 범위를 벗어난 값을 감지하면 즉시 경보를 발송하여 작업자에게 이상을 알리고 신속한 대응이 가능하도록 합니다.
META-aivi 검사 결과
META-aivi의 OCR 기술을 활용한 기계 계측 값 AI 검사
보고 및 데이터 관리를 위한 디지털 검사 기록 생성
