특수가스 실린더 밸브는 연결부의 미세한 스크래치, 나사산 찍힘, 표면 변색이 품질과 안전에 직결되는 검사 항목입니다. 하지만 광택이 있는 금속 재질 특성상 보는 각도에 따라 결함 식별이 달라져 육안 검수의 편차가 컸고, 작업자 간 판정 기준도 일치하지 않았습니다. 검수 결과가 근거 자료로 남지 않아 고객 문의 발생 시 대응할 수 있는 이력도 부족했습니다.
검수 자동화 설비와 AI 검사 솔루션을 함께 구축했습니다. 여러 대의 카메라로 밸브를 다각도 촬영해 보는 각도에 따라 놓치던 사각지대를 최소화했고, 여러 국제 규격의 밸브 유형별로 판정 모델을 적용했습니다. 검사 이미지와 판정 결과는 개별 용기 단위로 자동 기록되도록 구성했습니다.
설비 제작 기간에는 별도 광학 모듈을 먼저 제작해 데이터를 사전 확보함으로써 AI 모델 개발을 병행했고, 현장 판정 데이터를 반영하는 재학습·모델 업데이트 체계와 검사 현황판까지 함께 구축했습니다.
운영 데이터 기반 검증에서 밸브 유형별 목표 성능을 달성했습니다. 육안 검수에 의존하던 공정이 AI 실시간 판정 체계로 전환되면서, 작업자별 편차 없이 일관된 기준으로 검사가 이뤄지고 모든 판정에 이미지 근거가 남게 됐습니다.
나아가 고객사가 새로운 밸브 유형이나 불량 유형을 자체적으로 라벨링·학습할 수 있도록 통합 솔루션 Hubble Engine을 제공해, 프로젝트 범위를 넘어 지속 확장 가능한 운영 구조를 마련했습니다.
주요 변화는 다음과 같습니다.
이번 사례의 핵심은 사람의 숙련도에 의존하던 판정 기준이 데이터와 이미지 근거를 갖춘 시스템으로 옮겨갔다는 점입니다. 알티엠(RTM)은 검사 자동화 설비부터 AI 판정, 그리고 고객이 직접 운영·확장할 수 있는 학습 체계까지 하나의 구조로 구축해, 도입 이후에도 현장 스스로 성장하는 검사 체계를 지원합니다.
육안 검수의 편차와 근거 관리로 고민하고 있다면, 알티엠에 문의해 현재 검수 공정의 적용 가능성을 확인해보세요.
문제와 보유 데이터만 알려주세요. 담당자가 3일 내에 적합한 적용 방식을 안내해드립니다.
