제조 효율성 위한 상호 보완 기술, 디지털화와 컴퓨터 비전의 차이점
디지털화와 컴퓨터 비전은 제조 효율성을 달성하기위해 함께 사용할 수 있는 상호보완적인 기술이지만, 이 둘의 차이점은 무엇이며 둘 다 필요한 이유는 무엇일까? 디지털화란 아날로그 정보를 디지털 형식으로 변환하여 데이터를 쉽게 전송, 조작, 저장할수 있도록 하는 과정을 말한다.
종이문서를 전자 파일로 변환하는 것과 같이 물리적 데이터를 디지털 데이터로 변환하는 기술을 활용한다. 반면 컴퓨터 비전은 기계가 주변 세계의 시각 정보를 해석할 수 있도록 하는 기술 사용을 의미한다. 여기에는 사물, 패턴 및 이미지를 인식하기 위한 알고리즘, 머신 러닝 및 딥 러닝의 조합이 포함된다.
제조 기업은 두 기술을 함께 사용하여 디지털화된 데이터에 컴퓨터 비전 알고리즘을 배포해 품질 관리, 결함 감지, 예측 유지보수 등 다양한 제조 공정의 패턴, 이상 징후, 추세를 파악할 수 있다. 또한 디지털 데이터는 지속적인 개선 이니셔티브를 위해 시간이 지남에 따라 컴퓨터 비전 알고리즘의 정확도를 훈련하고 개선하는 데 사용될 수 있다.
컴퓨터 비전 기술과 결합하여 디지털화하면 어떤 이점이 있나?
• 제조 엔지니어는 비전 시스템에서 생성된 실시간 데이터를 사용하여 생산 공정을 최적화하고 품질 관리를 개선하며 폐기물을 줄일 수 있다.
• 품질관리 관리자는 생성된 시각적 데이터를 사용하여 제조 결함을 감지 및 진단하고 근본 원인 분석을 가속화하여 제품이 요구되는 품질 표준을 충족하도록 보장한다.
• 공장 관리자는 비전 시스템에서 생성된 데이터를 통해 생산 공정 모니터링, 실시간 오류 감지, 효율성 최적화 등의 이점을 누릴 수 있다.
• 연구 개발 전문가들은 비전 시스템에서 생성된 데이터를 분석해 신제품 개발, 제조 공정 개선에 활용할 수 있다.
• 시스템 통합업체는 하드웨어 및 소프트 웨어 솔루션을 활용하여 고객을 위한 맞춤형 비전 시스템을 구축하고 리소스 계획 데이터베이스, 이미징 장치, 센서, 처리 도구 및 PLC를 통해 운영을 간소화한다.
기존 컴퓨터 비전 기술의 한계
1. 기존의 컴퓨터 비전은 머신러닝 모델을 학습시키기 위해 대량의 고품질 데이터에 의존하며, 데이터의 정확성과 애플리케이션과의 관련성을 보장하는 데 중점을 둔다.
2. 기존 컴퓨터 비전 기술에 사용되는 알고리즘은 조명, 카메라 각도 및 시스템의 정확도에 영향을 줄 수 있는 기타 환경 요인의 변화를 처리할 수 있을 만큼 견고해야 한다.
3. 시스템은 카메라, 센서 및 기타 장치를 포함하여 사용되는 하드웨어와 호환되어야 하며, 종종 종속성으로 인해 배포가 제한되는 경우가 있다.
4. 기존 시스템은 생산 프로세스를 중단시키지 않고 기존 제조 시스템 및 워크플로와 통합되어야 하며, 이로 인해 복잡성이 가중될 수 있다.
5. 기존의 컴퓨터 비전 솔루션도 머신러닝, 컴퓨터 비전에 대한 강력한 전문성을 필요로 할 수 있다. 많은 경우, 이는 시스템개발, 배포 및 유지 관리에 필요한 기술과 경험을 갖춘 팀을 영입하는 것을 의미한다.
6. 합리적인 투자 수익률은 핵심 지표이며, 최종 솔루션 결과물은 비용 효율적이어야 한다
기존 머신 비전 시스템의 설계 및 배포와 관련된 요구 사항과 복잡성이 방대한 상황에서 로우코드 및 노코드(LCNC) 앱을 도입하면 비용 효율성을 유지하면서 고급 컴퓨터 비전 기술을 가속화할 수 있을까? 앱 기반 솔루션은 개발 프로세스를 간소화하고 비전문 사용자도 쉽게 접근할 수 있도록 함으로써 제조업체가 기존의 컴퓨터 비전 기술을 채택할 수 있도록 지원한다.
이러한 플랫 폼은 사전 구축된 모듈, 드래그 앤드롭 인터페이스, 사용하기 쉬운 시각적 도구를 제공하여 품질 관리자, 운영자 및 최종 사용자가 깊은 기술 지식 없이도 맞춤형 컴퓨터 비전 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원한다.
제조 기업은 디지털화와 LCNC 컴퓨터 비전을 결합하여 가시성을 개선하고 데이터 블랙홀을 방지하여 품질을 개선하고 지속적으로 개선할 수 있다. 또 외부 전문가에 의존하지 않고도 사내에서 컴퓨터 비전 애플리케이션을 신속하게 구축하고 배포하여 비용, 지연 및 품질 문제로 이어지는 오류를 줄일 수 있다.
뿐만 아니라 로우코드 및 노코드 플랫폼은 제조업체가 프로세스를 중단하지 않고도 다양한 애플리케이션을 빠르고 쉽게 실험하고 배포할 수 있는 위험부담이 적은 공간을 제공한다.
자료제공: Pleora(www.pleora.com)
