제조업에서 AI·로봇 활용 가장 기대하는 분야는 "품질관리"

현장에서 AI·로봇 도입 시 기대하는 변화는?

제조 기업에 종사하는 의사결정자들은 AI·로봇을 활용해 어떤 변화가 일어나기를 기대하고 있을까요? 가장 기대하는 효과는 품질관리 개선(57.1%)으로 나타났습니다. 생산성 증가(28.6%), 재료비·인건비 절감(14.3%)이 뒤를 이었습니다.

품질관리 개선을 위해 AI·로봇을 활용하는 방향은 크게 두 가지로 살펴볼 수 있습니다.

첫 번째는 검사·선별 자동화입니다. 제품을 반복해서 확인하고 분류하는 업무에 적용할 수 있습니다. AI가 영상에서 결함을 구분하는 판단을 지원하고, 로봇이 판정 결과에 따라 제품을 옮기거나 분리하는 방식입니다. 이 경우 검사 시간과 작업 부담을 줄이면서도 불량을 놓치지 않는지가 중요한 판단 기준이 됩니다.

두 번째는 공정 데이터와 품질 결과를 연결하는 분석입니다. 불량품을 걸러내고 있어도 같은 문제가 반복되는 현장에 필요한 접근입니다. 생산 당시의 설비 설정, 원재료, 공정 상태를 검사 결과와 함께 살펴보고, AI를 활용해 품질 변화와 관련된 패턴을 찾을 수 있습니다. 발견한 관계는 현장에서 검증한 뒤 공정 조정의 근거로 활용해야 합니다.

예를 들어 제품 표면에 스크래치가 반복해서 발생한다고 가정해 보겠습니다.

비전 검사와 자동 선별은 문제가 있는 제품을 찾아 분리하는 데 활용할 수 있습니다. 여기에 생산 이력을 연결하면 특정 설비나 작업 조건에서 흠집이 집중되는지도 살펴볼 수 있습니다. 검사에서 얻은 정보가 불량 발생 원인을 좁히는 단서가 되는 것입니다.

이처럼 불량을 찾아내는 업무와 발생 원인을 추적하는 업무는 필요한 기술과 데이터가 다릅니다. 검사 이미지와 판정 기준이 우선인 경우도 있고 생산 조건과 품질 이력을 연결하는 일이 먼저인 경우도 있습니다.

품질관리를 위해 자동화를 검토한다면 “검사와 선별의 부담을 줄이고 싶은가?”, “반복 불량의 원인을 찾고 싶은가?”부터 확인해 보세요. 기대하는 변화에 따라 우리 현장에 필요한 AI·로봇의 역할도 달라집니다.

크라프 솔루션이 하는 일

현장 데이터 분석과 실시간 센싱, AI를 기반으로 공정 상태를 스스로 판단하고 제어하는 피지컬 AI의 핵심 기술을 개발합니다. 공정 조건을 최적화하고 설비를 자동 제어하며, 예지보전을 통해 설비 이상 징후를 조기에 감지합니다. 이를 통해 제조 현장의 생산성·품질·안전성을 높이고, 현장 종사자가 더 중요한 판단과 업무에 집중할 수 있는 운영 환경을 만듭니다.