품질 관리에서 완벽을 추구하는 것은 끝없는 여정이다. 기술이 계속 발전함에 따라 디지털 트윈의 통합이 계측 분야의 판도를 바꾸는 요소로 떠오르고 있다. 디지털 트윈은 물리적 자산, 프로세스 또는 시스템의 가상 복제본으로, 결함을 식별하고 실시간 품질 관리를 촉진하는 데 적용하면 혁신적일 수 있다. 계측 분야의 디지털 트윈 이해 계측 분야의 디지털 트윈은 물리적 물체, 기계 또는 프로세스의 가상 표현을 만드는 것을 포함한다. 이 가상의 대응 물체는 모든 세부 사항에서 실제 개체를 반영하여 포괄적인 이해와 분석을 가능하게 한다. 이 개념은 완전히 새로운 것은 아니지만 최근 센서 기술, 데이터 분석 및 컴퓨팅 성능의 발전으로 디지털 트윈의 기능이 새로운 차원으로 향상되었다. 결함 식별 계측 분야에서 디지털 트윈의 주요 역할 중 하나는 제조 공정의 결함을 정확하게 식별하는 것이다. 기존의 품질 관리 방법은 주기적인 검사, 샘플링, 생산 후 분석에 의존하는 경우가 많기 때문에 결함을 실시간으로 또는 조기에 포착하지 못할 수 있다. 반면 디지털 트윈은 지속적인 모니터링과 분석을 제공하므로 사양에서 벗어난 부분을 즉시 감지할 수 있다. 실시간 모니터링: 디지털 트윈은 제
“고객사의 검사를 더욱 가치 있게 만드는 일, 그것이 비투에스가 제품개발에 매진하는 이유다.” 비투에스는 머신비전 검사의 핵심인 광학 솔루션과 제품을 제공하여 고객이 원하는 최고·최적·최상의 이미지를 만드는 일을 하고 있다. 최근에는 AI에 최적화된 머신비전 하드웨어 솔루션을 통해 룰베이스의 한계로 인해 도입이 어려웠던 애플리케이션까지 사업을 확장하고 있다고 한다. 비투에스의 김대엽 이사는 “머신비전을 더 가치 있는 기술로 만드는 것이 목표”라며, “그리하여 5년 내에 1000억 매출, 100개의 핵심 고객사, 10개의 독보적 솔루션을 가진 회사로 성장해 나가겠다”고 말했다. Q. 비투에스의 주력사업은. A. 비투에스는 머신비전에 필요한 조명, 카메라(렌즈+센서) 등 하드웨어 솔루션을 공급하며, AI 알고리즘을 활용한 AI CCTV 솔루션 및 AI 데이터 분석·피드백을 통한 불량·문제·이상·사고 사전방지 지원 솔루션까지 제공한다. 또한 품질관리에 고민을 갖고 있는 2차전지, PCB, 반도체 등의 다양한 양산설비, 특히 검사설비 제조사에 차별화된 문제 해결력을 바탕으로 머신비전 광학 솔루션과 제품을 제공하여 고객이 원하는 최고·최적·최상의 이미지를 만드는 일을
전 세계 산업 성장을 이끌 것으로 평가되는 이차전지는 2025년 1400GWh 규모로 성장할 것으로 전망된다. 이에 따라 국제에너지기구(IEA)는 이차전지 활용에 대부분의 점유율 차지하는 전기차 시장도 같은 해 전 세계 판매량 최대 약 2000만 대에 도달한다는 예측을 내놨다. 이렇게 잠재력이 확보된 이차전지는 안전성, 효율성, 사용성 등과 관련된 숙제를 동반하고 있다. 폭발부터 주행거리까지 이슈를 극복해야 하는데, 이는 이차전지 제조 영역에서의 혁신을 요구한다. 업계는 공정 설비의 자동화와 고도화를 실현해 배터리 수율 및 안전성을 높이겠다는 품질관리 전략을 내세운다. 주로 각형·원통형·파우치형 등으로 구성되는 배터리는 전극·조립·화성 등으로 제조 공정이 세분화되며, 여기에는 양극재·음극재·전해질·분리막 등 소재가 활용된다. 배터리 품질관리 솔루션 업계는 이런 공정 및 소재를 활용한 배터리 제조 공정의 혁신에 지속 다가가는 중이다. 내달 8일 ‘2024 배터리 품질관리 세미나’가 서울 삼성동 소재 전시장 코엑스(Coex)에서 열린다. 해당 세미나는 코그넥스코리아·이스라비젼코리아·뉴로클·LMI테크놀로지스 등 배터리 품질관리 영역에서 활약하는 업체 관계자가 연사
전 세계 산업 성장을 이끌 것으로 평가되는 이차전지는 2025년 1400GWh 규모로 성장할 것으로 전망된다. 이에 따라 국제에너지기구(IEA)는 이차전지 활용에 대부분의 점유율 차지하는 전기차 시장도 같은 해 전 세계 판매량 최대 약 2000만 대에 도달한다는 예측을 내놨다. 이렇게 잠재력이 확보된 이차전지는 안전성, 효율성, 사용성 등과 관련된 숙제를 동반하고 있다. 폭발부터 주행거리까지 이슈를 극복해야 하는데, 이는 이차전지 제조 영역에서의 혁신을 요구한다. 업계는 공정 설비의 자동화와 고도화를 실현해 배터리 수율 및 안전성을 높이겠다는 품질관리 전략을 내세운다. 주로 각형·원통형·파우치형 등으로 구성되는 배터리는 전극·조립·화성 등으로 제조 공정이 세분화되며, 여기에는 양극재·음극재·전해질·분리막 등 소재가 활용된다. 배터리 품질관리 솔루션 업계는 이런 공정 및 소재를 활용한 배터리 제조 공정의 혁신에 지속 다가가는 중이다. 내달 8일 ‘2024 배터리 품질관리 세미나’가 서울 삼성동 소재 전시장 코엑스(Coex)에서 열린다. 해당 세미나는 코그넥스코리아·이스라비젼코리아·뉴로클·LMI테크놀로지스 등 배터리 품질관리 영역에서 활약하는 업체 관계자가 연사
반도체, 제약, 이차전지 분야에서 제품의 품질과 안전은 매우 중요하다. 머신비전은 사람의 육안 검사를 대체해 정밀하고 정확하게 검사할 수 있어 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 파아일랜드는 'SmartPC-Ai1' 솔루션을 통해 토탈 산업 품질관리를 수행하고 있다. 산업 검사용 머신비전 혁신을 이끌고 있는 (주) 파아일랜드의 마르코 카루소 CEO를 만났다. Q. 파아일랜드에 대한 회사 소개 부탁드립니다. A. 파아일랜드는 혁신적인 스타트업을 위한 NVIDIA Inception Program의 회원이며, 딥러닝 기반의 산업 검사용 All-in-One 컴퓨터 비젼 솔루션을 개발 및 제공하고 있는 기업입니다. 파아일랜드의 대표 제품 'SmartPC-Ai1' 시리즈는 광학계, 딥러닝 소프트웨어, 하드웨어를 일체형으로 통합한 토탈 Edge 솔루션입니다. 해당 솔루션은 복잡한 설치 및 시스템통합 과정을 단 한 명의 System Integrator가 확장 및 반복 가능하게 고안했으며, End-User가 간단한 GUI로 Microsoft MLOps 작업완성도 4단계 모델 기반의 전체 자동화된 산업 품질관리를 No-Code로 수행할 수 있습니다. 또한 파아일랜드는 광학계, 비
2024 스마트제조 대전망 온라인 컨퍼런스 3일차 ‘스마트매니지먼트, 스마트퀄리티’ 개최 AI, 로봇, 디지털트윈, 클라우드 등 첨단 기술의 발전과 함께 스마트제조에 대한 업계의 관심이 어느 때보다 높다. 스마트한 제조현장을 구현하기 위한 다양한 솔루션들이 쏟아져 나오고 있는 가운데, 많은 제조업체들이 데이터 기반의 통찰력을 활용해 지속 가능하고 효율적인 제조 프로세스를 구축하기 위해 나서고 있다. 그중에서도 특히 스마트한 현장 솔루션과 제품 품질 관리는 스마트제조 프로세스 구축에선 필수적이라고 할 수 있다. 이를 위한 다양한 현장, 품질 관리 솔루션과 적용 사례를 확인해 볼 수 있는 자리가 마련됐다. 2024 스마트제조 대전망 온라인 컨퍼런스가 20일부터 사흘간 개최된다. 컨퍼런스 3일차에는 스마트매니지먼트, 스마트퀄리티 세션이 각각 오전 오후로 나뉘어 진행될 예정이다. 스마트매니지먼트세션에서는 최근 스마트제조 혁신기술로 주목받고 있는 AR/VR, 빅데이터/AI 분야의 트렌드와 전망을 살펴본다. 아울러 스마트제조의 새로운 도전과제로 떠오른 보안과 산업용 IoT 동향도 집중 조명한다. 먼저 엠아이큐브솔루션 박양호 연구소장이 나와 '디지털 트윈 기반 APS 적
올해 스마트제조 현장 및 품질 관리 솔루션 트렌드는? AI, 로봇, 디지털트윈, 클라우드 등 첨단 기술의 발전과 함께 스마트제조에 대한 업계의 관심이 어느 때보다 높다. 스마트한 제조현장을 구현하기 위한 다양한 솔루션들이 쏟아져 나오고 있는 가운데, 많은 제조업체들이 데이터 기반의 통찰력을 활용해 지속 가능하고 효율적인 제조 프로세스를 구축하기 위해 나서고 있다. 그중에서도 특히 스마트한 현장 솔루션과 제품 품질 관리는 스마트제조 프로세스 구축에선 필수적이라고 할 수 있다. 이를 위한 다양한 현장, 품질 관리 솔루션과 적용 사례를 확인해 볼 수 있는 자리가 마련됐다. 2024 스마트 제조 대전망 온라인 컨퍼런스가 20일부터 사흘간 개최된다. 컨퍼런스 3일차에는 스마트매니지먼트, 스마트퀄리티 세션이 각각 오전 오후로 나뉘어 진행될 예정이다. 스마트매니지먼트세션에서는 최근 스마트제조 혁신기술로 주목받고 있는 AR/VR, 빅데이터/AI 분야의 트렌드와 전망을 살펴본다. 아울러 스마트제조의 새로운 도전과제로 떠오른 보안과 산업용 IoT 동향도 집중 조명한다. 먼저 엠아이큐브솔루션 박양호 연구소장이 나와 '디지털 트윈 기반 APS 적용 사례 및 구축 방안'을 주제로
ZEISS Korea가 2월 23일 Low-kV imaging 웨비나 저전압 이미징 솔루션 ZEISS GeminiSEM을 진행한다. 비전 검사에서 가장 중요한 것은 결함이나 손상을 정확하고 빠르게 감지하는 것이다. 저전압 이미징은 더 높은 감도, 더 낮은 노이즈를 제공하기 때문에 비전 검사에 효과적이다. 이런 장점으로 저전압 이미징은 반도체 제조, 자동차 제조, 제조 공정 등에 쓰이면서 품질 관리 및 생산성 향상에 기여하고 있다. 이번 웨비나에서는 ZEISS Gemini 3 column의 Beam booster와 Nano-twin 렌즈가 어떻게 시너지를 발휘하여 저전압 및 초저전압 조건에서도 sub-nm 분해능을 갖는지 소개한다. ZEISS Korea 관계자는 "비전도성 시료를 전도성 코팅 없이 샘플 표면 그대로의 형태를 분석하고 싶은 경우, 스테이지 바이어스나 이멀전 렌즈로 인해 stage tilting이나 working distance의 제약이 생긴 경우 특히 도움이 될 것"이라고 밝혔다. 2월 23일 오후 2시부터 3시까지 진행하는 이번 웨비나는 두비즈 홈페이지(https://dubiz.co.kr/Event/219)에서 사전등록을 통해 참여할 수 있다.
토마토시스템은 AI 기반 테스트 및 소스관리 자동화 솔루션 ‘아이큐봇’을 한국사회보장정보원에 공급, 5년간 구독서비스 형태로 제공한다고 밝혔다. 차세대 사회보장정보시스템은 사회복지 관련 시스템 5개를 통합해 전산망을 구축하는 장기 프로젝트로, 357여 개의 복지제도와 2600여 개의 연계 정보를 통합 관리하고 있어, 안정적 유지관리를 위해선 다양한 문제점을 예측/대비할 수 있는 관리체계가 필요한 상황이다. 이를 위해 도입된 토마토시스템의 ‘아이큐봇’은 프로젝트 표준 준수 및 소스 구현 여부를 실시간으로 체크하는 정적 테스트 기능과 테스트케이스를 자동생성해 테스트 커버리지를 확대하는 등 다양한 환경에서 테스트를 실행하는 동적테스트 기능을 제공한다. 실시간으로 소스 및 DB 변경을 감시하여 산출물을 현행화 시켜주는 산출물 자동 생성 기능과 프로젝트의 품질을 한눈에 파악할 수 있는 통합 대시보드 기능, 기본 품질에 대한 체크 결과를 개발 점수로 제공해 자동 진척률을 제공하는 스케줄 관리 기능, 소스 변경에 대한 실시간 영향도를 분석하는 기능 등을 제공해 시스템을 안정적으로 유지할 수 있다. 토마토시스템은 2020년 사회보장정보시스템 행복e음 구축 사업에 자사 UI
각형·파우치형·21mm 원통형 이은 차세대 이차전지용 폼팩터 갖춰 스마트 팩토리 솔루션 업체 피아이이는 전기차에 탑재되는 차세대 46파이 원통형 이차전지 전용 비전검사 솔루션’을 개발했다고 알렸다. 피아이이가 이번에 론칭한 이 기술은 피아이이가 보유한 각형·파우치형·21mm 원통형에 이은 차세대 기술이다. 이번 개발로 이차전지 비전검사 확장성이 확보됐다는 평가다. 이는 지난 2020년 개발돼 현재 각종 전기차 모델에 탑재되는 직경 46mm, 높이 80mm 규모 원통형 배터리 ‘4680’의 비전검사에 활용된다. 최정일 피아이이 대표는 “피아이이는 그동안 이차전지 전 폼팩터 및 공정에 적용 가능한 AI 기반 비전검사 솔루션 개발과 관련 현장 경험을 축적했다”면서 “앞으로도 차세대 배터리에 적용 가능한 솔루션을 지속 개발해 시장을 선도할 것”이라고 말했다. 헬로티 최재규 기자 |
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,
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,
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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,
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,