AI 기반 디스크 품질 검사 및 분류 시스템 구축 사례

도입 배경 및 주요 과제

고객사는 생산 비용 절감과 기존 품질 검사 시스템의 정확도 개선을 목표로, IoT 및 AI 등 고급 기술 도입을 요청했습니다. 특히, 고정확도의 AI 탐지기를 구축하고 추정 AI를 통해 이슈 원인을 효과적으로 조사하는 것이 핵심 요구사항이었습니다.

시스템 구축 및 핵심 기술

본 시스템은 광학 계측(Light measurement)을 통해 원시 데이터를 수집하고 분류하는 것부터 시작합니다. 이후 AI 정밀 판정(Precision judgment) 및 딥마이닝 기법을 활용하여 디스크 결함을 자동으로 클러스터링하고 계층적으로 분류하는 프로세스를 구축했습니다. 시스템은 클라우드와 온프레미스 환경 양쪽에서 안정적으로 동작하도록 구현되었습니다.

주요 성과 및 특징

• 고성능 처리: 일일 120만 건 이상의 데이터를 처리할 수 있는 고성능을 달성했습니다.

• 고정확도: 90% 이상의 높은 정확도로 디스크 결함을 판정합니다.

• 자동화된 결함 분석: 과거 데이터 기반 결함 패턴을 자동으로 탐지 및 집계하며, 이에 대한 계층적 분류 체계를 자동으로 제시합니다.

적용 분야

본 시스템은 디스크(저장매체) 제조 공정에서 자동 품질 구분에 성공적으로 적용되었습니다. 이를 통해 품질 관리 효율성을 높이고 생산성을 향상하는 데 기여했습니다.