솔루션 · 제조

제조 검사와 운영 AI

검사, 설비 지식, 계획 중 한 작업을 평가하고 속도, 장비, 인터페이스, 품질 기준에 맞춰 구축합니다.

실제 생산 라인에서 검증합니다

조명, 제품 변화, 표본, 라인 속도가 결과에 영향을 줍니다. 생산·품질팀과 한 작업을 선택하고 기준을 정합니다.

모델과 연동을 실제 조건에서 테스트합니다. 연결·데이터 제약으로 엣지 배포를 판단하고 오류 기준과 안전 운영 책임을 합의합니다.

한 작업부터 시작
명확한 범위
중요한 판단에 담당자
사람의 검토
실제 데이터와 인수 기준
현장 평가

역량

실제 표본
대표 양품과 불량 표본으로 검사를 평가합니다.
오류 기준
오탐, 미탐, 처리 시간의 허용 범위를 합의합니다.
라인 연동
MES, PLC 등 인터페이스와 안전한 실패 처리를 평가합니다.
배포와 모니터링
요건에 맞는 로컬·클라우드 배포와 버전 기록을 정합니다.

활용 사례

금속 프레스의 표면 불량 검사
조명, 제품 변화, 표본, 라인 속도가 결과에 영향을 줍니다. 생산·품질팀과 한 작업을 선택하고 기준을 정합니다.
PCB/SMT 납땜 조인트 및 오삽입 부품 검사
대표 양품과 불량 표본으로 검사를 평가합니다.
포장 라인의 라벨 및 씰 검사
MES, PLC 등 인터페이스와 안전한 실패 처리를 평가합니다.

딜리버리 일정

  1. 01 · 범위

    첫 시나리오 선정

    사용자, 정보, 권한, 예외, 인수 기준을 합의합니다.

  2. 02 · 구축

    연결과 테스트

    필요한 연동을 구축하고 정상 작업, 권한, 실패 처리를 테스트합니다.

  3. 03 · 시범 운영

    실제 업무에서 검증

    한정된 사용자가 대표 작업으로 검증하며 수동 처리 경로를 유지합니다.

  4. 04 · 운영

    출시 책임 확인

    모니터링, 지원, 문제 대응 담당자를 정한 뒤 결과에 따라 확장합니다.

FAQ

라벨 데이터가 부족하면 어떻게 하나요?

표본과 결함 정의를 먼저 평가하고 필요하면 수집·라벨링을 진행합니다. 현재 데이터로 검증 가능한 범위를 명시합니다.

데이터는 어떻게 처리하나요?

보안팀과 배포, 접근, 전송, 보관, 모델 제공자의 정책을 확인하고 납품 범위에 기록합니다.

언제 출시할 수 있나요?

정보, 연동, 의사결정, 검증 조건에 따라 달라집니다. 의존성을 확인한 뒤 일정과 출시 조건을 합의합니다.

확장 여부는 어떻게 결정하나요?

기준과 인수 조건을 정하고 작업 시간, 품질, 사용, 실패를 비교합니다. 조건을 충족한 결과를 확인한 뒤 확장합니다.

TENTEN × DIFY

기존 시스템에 AI를 연결하고, 업무 범위를 명확하게

Tenten의 2026년 10월 공개 자료에서 다섯 고객 플랫폼의 AI 통합 흐름, 데이터 출처와 사람의 검토 설계를 소개합니다.

하나의 업무 흐름부터.
다음 단계를 함께 정합니다.

연락처와 문의 유형을 남겨 주세요. 이메일로 현재 상황을 확인하고 업무 흐름, 연동, 개발 범위를 논의합니다.

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