대한민국화학·소재2020 – 진행 중조선내화
KAMP 활용 AI 엑스레이 불량 판정
내화물 업체가 정부 AI 플랫폼으로 만든 모델로 엑스레이 판정 시간을 1.5분에서 0.5분으로 줄였다
문제
1947년 설립된 내화물 제조사 조선내화는 완제품 내부의 균열과 이물질을 작업자가 엑스레이 영상을 눈으로 보며 검사했다. 제품 형태가 다양해지고 검사자가 고령화하면서 판정 신뢰도가 떨어졌고, 피로를 덜기 위해 인력을 더 배치하면서 제조원가가 올랐다.
접근 방식
회사는 중소벤처기업부가 운영하는 인공지능 제조 플랫폼(KAMP)을 통해 완제품 엑스레이 영상을 이미지로 추출하고 정상과 불량으로 표시했다. 플랫폼의 AI·공정 전문가 지원을 받아 새 이미지를 정상과 불량으로 분류하는 분석 모델을 만들었다. 이 사례는 2021년 1월 KAMP가 본격 가동될 때 대표 성과로 소개됐다.
주요 수치
시사점
회사는 이미 영상을 확보하고 정상·불량 기준을 명확히 정한 검사 공정에서 시간을 줄였다. 자체 데이터 조직이 없는 중견 제조사는 인력을 새로 뽑지 않고 공공 플랫폼의 저장·연산 자원과 전문가 지원을 받았다.
분류
출처
출처 요약
이데일리는 중소벤처기업부 인공지능 제조 플랫폼의 본격 가동과 함께 조선내화 사례를 보도했다. 작업자가 엑스레이 영상을 육안으로 보던 공정에서 영상을 정상·불량으로 표시해 분류 모델을 학습시켰다. 중기부 발표에 따르면 판정 신뢰도는 90%에서 96%로 올랐고 검사 시간은 1.5분에서 0.5분으로 줄었다.
조선내화는 균열과 이물질을 사람이 검사했지만 제품 형태가 다양해지고 검사자가 고령화하는 문제를 겪었다. FA저널에 따르면 판정 신뢰도는 90%에서 96%로 올랐고 검사 시간은 1.5분에서 0.5분으로 줄었다. 모델이 기존에 보지 못한 불량 유형도 더 잘 잡아낸다고 전했다.
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