고객
해당 고객사는 전 세계 다양한 대륙에 고객을 보유한 기계 장비 제조 및 공급업체입니다.
사례
부품 재고 관리
자전거는 교통 수단 및 레저 활동으로서 전 세계적으로 점점 더 인기를 끌고 있습니다.이러한 트렌드를 활용하기 위해, 자전거 제조업체들은 생산량을 늘리고 공급망을 최적화해야 합니다.자전거 제조업체에 부품을 공급하는 고객사는 클라이언트가 부품 부족 문제를 겪지 않도록 정확한 재고를 유지할 수 있는 솔루션이 필요했습니다.
도전 과제
다양한 부품의 양과 종류로 인해 복잡해지는 재고 관리 프로세스
기계 부품 공급업체인 고객사는 다양한 형태와 크기의 강관 및 기타 자전거 부품을 대량으로 보유하고 있습니다.재고 조사를 위해 고객사는 기본적인 수작업 계수 시스템을 사용해왔지만, 이는 비효율적이고 오류가 발생하기 쉬웠습니다. 특히, 육안으로 크기가 다른 파이프 직경을 구별하는 것이 어려워 계수 오류와 부정확성이 발생했습니다.또한, 자재의 복잡성으로 인해 자동 계수 솔루션을 도입하는 것이 현실적으로 어려웠습니다.
솔루션
META-aivi를 활용한 빠르고 정확한 계수
META-aivi는 인공지능(AI)을 활용하여 파이프의 크기 변화를 즉각적으로 정확히 식별합니다.빠른 계수 기능을 사용하여 다양한 부품을 몇 초 내에 분류 및 계수하며, 그 결과가 즉시 작업자의 태블릿 화면에 표시됩니다.이러한 데이터는 회사의 제조 실행 시스템(MES)에 업로드되어 생산 효율성을 향상시키는 데 기여합니다.
META-aivi 검사 결과
AI 검사 이전:
금속 파이프의 형태 및 부피로 인해 수작업 계수가 어려움
