대만제조2020 – 진행 중FIH 모바일
스마트폰 회로기판 AutoML Vision 불량 검사
FIH 모바일, 머신러닝 외관 검사로 회로기판 불량 검출 누락률을 40%에서 10%로 낮췄다
문제
생산 전 인쇄회로기판을 사람이 검사했는데 불량 기판의 40%가 걸러지지 않고 넘어갔다. 폭스콘 그룹 계열 휴대전화 제조사 FIH 모바일은 더 빠르고 일관된 검사 방식이 필요했다.
접근 방식
FIH 모바일은 구글 클라우드의 AutoML Vision으로 자동 검사 시스템을 만들어 2020년 4월에 도입을 마쳤다. 현미경 2대와 X-Y 테이블을 갖춘 이미지 촬영 장비가 부품 세트를 하나씩 옮기며 검사하고, 모델이 각 부품을 합격 또는 불합격으로 분류한다. 모든 검사 공정이 같은 절차를 쓴다.
주요 수치
10%AutoML Vision 도입 후 불량 유출률(전체 불량 기판 중 찾아내지 못한 비율). 사람 검사 때는 40%, FIH 모바일 관리자 기준
0.3초부품 하나당 검사 시간. 고정 장치 이동을 포함하면 1.3초, FIH 모바일 관리자 기준
시사점
팀이 할 일은 이미지를 준비하고 라벨을 붙이는 것뿐이었고, 같은 모델이 모든 공정에 같은 기준을 적용했다. 검출 누락은 4분의 3 줄었다.
분류
출처
출처 요약
[1]Google Cloud2021년 7월 9일
구글 클라우드의 고객 사례 페이지는 FIH 모바일이 AutoML Vision으로 스마트폰 회로기판 부품의 불량을 검사한 방식을 소개했다. 회사 관리자는 불량 유출률이 40%에서 10%로 떨어졌고 검사에 부품당 0.3초가 걸린다고 밝혔다. 페이지에는 날짜가 없으며, 인터넷 아카이브가 2021년 7월 9일에 처음 저장했다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 4일 · 수정일 2026년 11월 4일