About AIVEX

끊김 없이 연동하여, 산업용 Vision AI의 성능과 로봇 자율 제어 측면에서 최고의 성능과 운영 효율성을 모두 제공합니다.
아이벡스는 AI Vision과 Mechatronics의 완한 조합,
그리고 사람의 개입이 최소화된 AI Platform SW를 통해
제조 현장에서 최고의 AI 성능 및운영 효율성을 제공합니다.
산업용 Vision AI는 작업 환경, 대상 객체의 미묘한 변화에도 성능 감소가 발생합니다.
이러한 변화에 대응하여 AI 모델의 추가 학습 및 로봇 모션 제어를 효율적이고 쉽게 하지 못한다면, AI의 성능은 저하되고, 비가동의 증가뿐만 아니라 인력의 재투입이라는 부정적 결과가 생길 수 있습니다.
아이벡스는 AI Inspection과 AI Robotics 분야에서,
비지도 학습 및 생성형 AI 관련 아이벡스의 SOTA (State-of-the-art) AI 모델과 고유의 학습방법론을 통해 세계 최고 수준의 성능을 제공합니다.
AI Inspection에서는 제조 현장의 생산성을 담보할 수 있도록 아이벡스가 개발한 SOTA AI 모델과 광학계뿐만 아니라 제조 도메인 및 고객사별 최적 장비까지 공급하고 있습니다.
제조 현장에서 발생하는 검사 대상 객체의 미세한 변화가 검사 성능에 미치는 영향을 최고의 효율로 대응할 수 있도록 초보자도 사용 가능한 산업용 AI Vision MLOps 플랫폼을 제공합니다.
검사 결과 조회/분석 플랫폼과 MLOps를 연동시켜,
검사 결과를 추가 학습에 반영하는데몇 번의 클릭만이 필요할 뿐입니다.
AI Robotics에서는 3D/2D Vision뿐만 아니라 촉각센서까지 융합하여 사람이 수행하는 정교한 작업을 구현합니다.
LLM 기반의 로봇 정책 수립/제어, 모방학습과 강화학습을 통한 로봇 모션 컨트롤을 제공합니다.
아이벡스는 초보자도 사용할 수 있는 수준의 AI Vision 기반 로봇 모션 제어 플랫폼을 제공함으로써, 셋업 리드타임, 정확성 뿐만 아니라 유지 보수 측면에서도 차원이 다른 AI Robotics를 제조 현장에 적용할 수 있도록 합니다.
아이벡스는 기술뿐만 아니라 고객 지향 서비스가 담보 되어야만, 고객들이 세계 최고 수준의 산업용 AI Vision을 제조 현장에 구축/운영할 수 있다고 믿습니다.
아이벡스가 데이터 레이블링/관리 전담 엔지니어, Field Engineer를 자체 운영하는 이유입니다.
아이벡스는 산업용 AI Vision 분야에서 독보적인 기술력을 보유하고 있으며, 자동차, 2차 전지, 화학, 소비재 등 다양한 산업 군에서 수많은 세계 최초 양산 프로젝트를 성공시키고, 다수의 글로벌 제조사와 함께 수평 전개 프로젝트를 진행해 오고 있습니다.
Evolution
History
History
with AI Robotics Platform (2026 and Onwards)
- AI 비전 기반 로보틱스 자동화 플랫폼 개발 및 양산 적용
- AI Robotics Platform ↔ 로봇 연동을 통한 로봇 셋업, 운영, 성능
관리 체계 구축 및 양산 적용 - AI Robotics Platform ↔ 산업용 AI 비전 MLOps 연동을 통한
지능화 로봇 개발 및 양산 적용 - 고변동성(High Variance) 작업의 대응을 위한 로봇 제어 및 자동화
기술 확보 - 티칭, 룰 중심 자동화가 아닌 인지 기반(Perception-driven) 로봇
자동화 실현 - 검사-판단-동작이 연결된 Industrial Physical AI 구조 완성
for Industrial AI Vision (2025)
- MLOps와 Data Management Platform의 연동 및 양산 적용을 통한 Industrial AI의 운영 효율성 극대화
- 제조/물류 현장에서 데이터 취득부터 AI 모델 학습/검증/배포까지의
전주기 통합 - 검사 결과, 운영 로그, 재학습 데이터를 연결하는 Data Closed-Loop System 운영
- 현장 데이터 기반 지속적 성능 개선 구조 정착
- 다수 프로젝트에서 모델 성능 속도의 급격한 향상, 유지보수 비용 절감
효과 검증
전시회 참가
AI Vision MLOps Platform (2023~2024)
- 웹서비스 기반 Industrial AI 비전 MLOps 플랫폼 개발 및 양산 적용
- 다중 사용자 동시 접속 가능한 Collaborative Labeling System 구축 및 양산 적용
- 검사 이미지, 메타데이터, 모델 버전 이력을 통합 관리하는 검사 데이터 & 모델 매니지먼트 플랫폼 개발 및 양산 적용
- GenAI 기반 불량 이미지 생성으로 불량 데이터 Scarcity 문제를 구조적으로 해결
- PoC 중심이 아닌 양산 운영을 전제로 한 MLOps 구조 확립
MLOps(machine learning operations) 플랫폼 출시
글로벌 1위 달성
(한국경제신문 및 KT 주최)
논문 2건 발표
글로벌 1위 달성
Vision Inspections (2020~2022)
- AI 기반 검사 Original Neural Network 자체 개발 성공 및 양산 적용
- 자동차 산업 세계 최초 AI 기반 검사 양산 프로젝트 다수 성공
- 로봇 연동 AI 기반 검사 시스템 개발 및 양산 프로젝트 성공
- CMM 정밀도 수준의 정확도를 만족하는 3D Metrology 솔루션 개발 및 양산 Tact Time 달성
- 다양한 산업 현장에서 AI 검사 신뢰성, 재현성 검증
과학기술정보통신부 장관상
COCO-20i 분야 글로벌 1위 달성
전시회 참가
MLOps(machine learning operations) 플랫폼 출시
글로벌 1위 달성
(한국경제신문 및 KT 주최)
논문 2건 발표
글로벌 1위 달성
과학기술정보통신부 장관상
COCO-20i 분야 글로벌 1위 달성
Evolution
with AI Robotics Platform (2026 and Onwards)
- AI 비전 기반 로보틱스 자동화 플랫폼 개발 및 양산 적용
- AI Robotics Platform ↔ 로봇 연동을 통한 로봇 셋업, 운영, 성능
관리 체계 구축 및 양산 적용 - AI Robotics Platform ↔ 산업용 AI 비전 MLOps 연동을 통한
지능화 로봇 개발 및 양산 적용 - 고변동성(High Variance) 작업의 대응을 위한 로봇 제어 및 자동화
기술 확보 - 티칭, 룰 중심 자동화가 아닌 인지 기반(Perception-driven) 로봇
자동화 실현 - 검사-판단-동작이 연결된 Industrial Physical AI 구조 완성
for Industrial AI Vision (2025)
- MLOps와 Data Management Platform의 연동 및 양산 적용을 통한 Industrial AI의 운영 효율성 극대화
- 제조/물류 현장에서 데이터 취득부터 AI 모델 학습/검증/배포까지의
전주기 통합 - 검사 결과, 운영 로그, 재학습 데이터를 연결하는 Data Closed-Loop System 운영
- 현장 데이터 기반 지속적 성능 개선 구조 정착
- 다수 프로젝트에서 모델 성능 속도의 급격한 향상, 유지보수 비용 절감
효과 검증
AI Vision MLOps Platform (2023~2024)
- 웹서비스 기반 Industrial AI 비전 MLOps 플랫폼 개발 및 양산 적용
- 다중 사용자 동시 접속 가능한 Collaborative Labeling System 구축 및 양산 적용
- 검사 이미지, 메타데이터, 모델 버전 이력을 통합 관리하는 검사 데이터 & 모델 매니지먼트 플랫폼 개발 및 양산 적용
- GenAI 기반 불량 이미지 생성으로 불량 데이터 Scarcity 문제를 구조적으로 해결
- PoC 중심이 아닌 양산 운영을 전제로 한 MLOps 구조 확립
Vision Inspections (2020~2022)
- AI 기반 검사 Original Neural Network 자체 개발 성공 및 양산 적용
- 자동차 산업 세계 최초 AI 기반 검사 양산 프로젝트 다수 성공
- 로봇 연동 AI 기반 검사 시스템 개발 및 양산 프로젝트 성공
- CMM 정밀도 수준의 정확도를 만족하는 3D Metrology 솔루션 개발 및 양산 Tact Time 달성
- 다양한 산업 현장에서 AI 검사 신뢰성, 재현성 검증
AiVers
computer vision 기술로 제조업에 가져올 혁신을
극대화하기 위해 오늘도 달리고 있습니다
MinsooCEO
JaehyeongCFO
KibaeCTO
