스마트제조 구현의 최종 종착지는 품질이다. 품질관리의 중요성이 어느때보다 높아지고 있다. AI, 클라우드, 빅데이터, 딥러닝 등 다양한 혁신기술이 접목 혹은 융합되면서 품질관리 영역에서의 차별화 시도가 많아지고 있다.
스마트 센서를 사용하여 기계 및 장비의 성능을 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 감지할 수 있다. 데이터를 사용하여 유지 보수가 필요한 시점을 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있다.
머신비전은 수십 년 동안 제품 품질을 개선하고 생산 속도를 높이며 제조 및 물류를 최적화하는 데 도움이 되었다. 이제 이 입증된 기술은 인공 지능과 결합하여 Industry 4.0으로의 전환을 이끌고 있다. 특히, 딥러닝, AI, 로봇이 융합되면서 품질검사의 중요한 역할을 하고 있다.
항공 우주, 자동차, 건설 및 엔지니어링, 에너지 및 전력, 중장비와 같은 다양한 산업에서 제품의 품질을 유지하기 위해 3D 계측 장비의 채택이 증가하는 것은 3D 계측 시장 성장의 주요 요인이다. 더욱 가속화되는 산업자동화는 품질의 고도화에 대한 니즈로 이어지며, 궁극적으로는 3D 계측기술의 고도화를 요구하고 있다.
엔드유저는 이러한 설비예지보전, 머신비전, 3D측정/계측 솔루션을 주목하면서, 더나은 방향으로 품질관리를 구현하기 위한 방법을 찾고 있다.
지난 3월 AW 진행되었던 본 세미나를 보다 많은 분들께 다양한 인사이트를 제공하기 위해
현장의 영상과 발표자료를 편집하여 온라인으로 상영합니다.
세션 안내
| TIME | SESSION |
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| 10:00 - 10:30 |
설비상태와 제품 품질 정보의 실시간 동기화를 통한 제조공정분석 시스템 적용 사례
설비데이터(OT Layer)와 제품 품질데이터(IT Layer)의 실시간 동기화를 통한 이상징후 탐지, 잔존수명예측 및 제품생산 이력 추적이 가능한 공정모니터링 솔루션 적용 사례
이동현 전무 마크베이스
발표자료
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| 10:30 - 10:50 |
산업 AI 기반 예지보전 솔루션을 통한 스마트 제조혁신 가속화
스마트팩토리 구축을 위한 국내 제조업이 직면한 과제 및 글로벌 제조업 동향/스마트팩토리 환경에서 산업 AI 솔루션을 통한 공장 효율화/산업AI 기반 GUARDIONE 설비 예지보전 솔루션 소개 및 적용 사례로 보는 스마트팩토리 솔루션
조중근 부장 원프레딕트
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| 10:50 - 11:20 |
스마트제조 품질관리를 위한 지능형 설비 예지보전 기술
국내외적으로 기업간 경쟁이 치열해지면서 스마트공장의 고도화가 요구되고 있으며, 기업의 생산성 향상과 함께 제품의 품질 관리가 매우 중요한 사항으로 대두되고 있다. 지능화된 설비 예지보전 기술은 공정의 변함없이 설비의 열화나 이상 작동에 의한 불량품 발생을 최소화하기 위해, 설비의 결함 유형이나 결함 정도에 따른 불량 발생을 분석해 불량을 미리 예방해 수율을 높인다.
이선휘 대표이사 퓨처메인
발표자료
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| 11:20 - 13:30 |
브레이크 타임
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| 13:30 - 14:00 |
ZEISS 3차원 측정기를 이용한 인라인 시스템 및 Data 통합 솔루션
1)자동화 라인 품질관리(자동화 공정에서 발생할 수 있는 문제점/ZEISS 장비 및 구성품 소개/자동화 공정 3차원 측정기 도입 사례 소개)
2) Data 통합 솔루션 PiWeb(소프트웨어 종류 및 기능 설명/PiWeb 활용 사례) 박태우 대리 칼자이스
발표자료
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| 14:00 - 14:30 |
디지털 품질 혁신을 위한 측정 자동화 및 고객 맞춤형 관리 솔루션
고객의 다양한 사용처와 제품의 특성에 맞는 3D 측정 솔루션을 소개하고 3차원 측정의 자동화 사례 및 디지털 품질관리를 강화하기 위한 고객 맞춤형 솔루션 개발 툴 소개
김건아 본부장 크레아폼 아미텍코리아
발표자료
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| 14:30 - 14:45 |
전기차 배터리 제조 공정을 위한 머신비전 솔루션
센소파트와 배터리 공정별 머신비전 어플리케이션에 대해 소개한다. 센소파트의 비전 센서는 쉬운 사용성과 높은 정확도로 배터리 팩 조립에서 당면하는 모든 문제를 극복할 수 있다.
김성진 지사장 센소파트코리아
발표자료
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| 14:45 - 15:10 |
Vizcam RTU(Ready-To-Use) Solution
머신비전 검사를 위한 프로그램 개발 및 사용자의 편의성을 극대화한 'RTU 솔루션'의 개발 배경과 장점 및 기존 방식의 머신비전 비교 분석
임호범 이사 비즈캠
발표자료
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| 15:10 - 15:30 |
모든 배터리 공정에서 압도적인 검사 정확도를 보장하는 Auto Deep Learnig Vision Software
1)배터리 비전검사의 한계점(배터리 공정에서 딥러닝 기술을 활용한 비전검사가 어려운 이유)
2) 뉴로클의 솔루션(딥러닝 기반의 배터리 비전검사의 한계점을 극복한 뉴로클의 솔루션) 3) Use Case (배터리 검사공정에서의 뉴로클 제품 활용 사례) 이승엽 사업개발 매니저 뉴로클
발표자료
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