현장 주도형 AI 검사 및 로보틱스 MLOps 플랫폼
제조 비전 AI의 학습부터 재학습까지 전 과정을 하나의 운영 흐름으로 통합하여, 전담 AI 인력 의존도를 낮추고 현장에서 지속적으로 모델 성능을 관리할 수 있도록 지원합니다.
현장 운영 병목
검사 AI 도입 후 운영 과정에서 발생하는 3대 단절
현장의 환경 변화와 데이터 부족에 대응하기 위해 핵심 병목을 해결해야 합니다.
데이터셋
학습 파라미터
모델 버전
수작업 위주의 데이터 수집 및 라벨링으로 인한 모델 개선 지연
학습 결과 해석과 파라미터 조절이 전문 담당자 경험에 의존
라인별 모델 배포 현황 및 변경 이력의 파편화
데이터셋, 판정 기준, 검사 이력 통합 관리 및 재학습 후보군 자동 추출
LLM 기반 튜닝 가이드로 성능 병목을 분석하고 다음 학습 파라미터 추천
모델의 버전별 히스토리 및 배포 이력 추적 아키텍처 제공
데이터 전처리 공정의 규격화 및 반복 작업 부하 저감
반복적 학습을 줄이고 비전문가가 모델을 개선
장애 발생 시 롤백 및 원인 규명 시간 단축
수작업 위주의 데이터 수집 및 라벨링으로 인한 모델 개선 지연
데이터셋, 판정 기준, 검사 이력 통합 관리 및 재학습 후보군 자동 추출
데이터 전처리 공정의 규격화 및 반복 작업 부하 저감
단발성 도입을 넘어서는 AI 검사 운영 루프 구축
데이터 수집(AIVData)부터 모델 재학습(AIVOps)까지의 과정을 확장 가능한 아키텍처로 연결하여 중복 투자를 줄입니다.
1데이터 준비
현장 검사 이미지와 판정 기준을 연동하여 재학습용 데이터셋을 규격화합니다.
2모델 학습
비전문가도 AI가 추천하는 자동 모델 탐색으로 현장 목표에 맞는 파라미터 조합으로 학습합니다.
3성능 검증
고객 검증셋 기준의 검출률·미검률·과검률을 측정하고 배포 적합성을 판정합니다.
4배포
모델을 배포하고, 배포 및 롤백 과정을 확인하고, 배포된 모델 기록을 관리합니다.
5피드백 수집
운영 중 발생한 오탐·미탐·데이터 드리프트 신호를 수집하여 지속 개선 사이클로 환류합니다.
1데이터 준비
현장 검사 이미지와 판정 기준을 연동하여 재학습용 데이터셋을 규격화합니다.
2모델 학습
비전문가도 AI가 추천하는 자동 모델 탐색으로 현장 목표에 맞는 파라미터 조합으로 학습합니다.
3성능 검증
고객 검증셋 기준의 검출률·미검률·과검률을 측정하고 배포 적합성을 판정합니다.
4배포
모델을 배포하고, 배포 및 롤백 과정을 확인하고, 배포된 모델 기록을 관리합니다.
5피드백 수집
운영 중 발생한 오탐·미탐·데이터 드리프트 신호를 수집하여 지속 개선 사이클로 환류합니다.
사전 합의된 검증셋 기반의 정량적 성능 측정
일괄적인 수치 약속 대신, 현장 데이터와 검증 조건에 따른 명확한 지표 측정 및 목표 달성 여부를 평가합니다.
*실제 검증 수치는 고객 데이터와 측정 조건에 따라 상이하며, PoC 결과 보고서를 통해 제공합니다.
검출률 (Recall)
실제 불량 중 모델이 불량으로 판정한 비율입니다.
고객 검증셋을 기준으로 측정하며, 미검 사례를 교차 검증합니다.
미검률 (Miss rate)
실제 불량을 양품으로 통과시킨 비율로, 품질 리스크와 직결됩니다.
PoC 착수 전 허용 범위를 합의하고, 해당 조건을 기준으로 합격 여부를 판정합니다.
과검률 (False call rate)
양품을 불량으로 판정한 비율로, 리뷰 부하와 직결됩니다.
라인 속도 및 작업자 투입 리소스를 고려하여 미검률과의 적정 균형점을 찾습니다.
현장 주도 운영을 지원하는 핵심 기능
외부 AI 인력 채용에 따른 비용 부담을 완화하고, 실무진이 중심이 되어 파이프라인을 통제할 수 있도록 설계되었습니다.
- 레이블링
AI 자동 레이블링
이미지 내 결함 영역을 AI가 자동으로 탐지하고 레이블링을 하여 작업 부담을 줄이고 데이터 품질을 높입니다.
- 불량 생성
결함 데이터 생성
부족한 결함 샘플을 AI로 생성해 희소 불량 데이터 확보와 데이터 한계를 보완합니다.
- 분석
데이터 분석
라벨 분포, 위치, 크기, 검사 결과를 시각화해 데이터 편향과 개선 우선순위를 빠르게 확인합니다.
- 모델 추천
모델 및 파라미터 추천
데이터셋과 학습 결과를 분석해 다음 모델과 파라미터를 제안하고, 목표 성능까지 반복 개선을 지원합니다.
제조 검사 도메인에 특화된 도입 효과 및 운영 효율성
범용 도구나 단발성 SI가 유발하는 중복 투자 리스크를 줄이고, 확장 가능한 검사 특화 기능을 제공합니다.
AI 전문 인력
현장 실무진 주도의 운영 아키텍처
직접 채용 및 유지보수 리소스 소요
툴만 제공되며 운영 인력 별도 필요
구축 시점에만 외부 인력 의존
도입 및 연동 관련 사전 확인 사항
자주 묻는 질문을 확인하세요
Q.AI 전문 지식이 없어도 운영할 수 있나요?
자동 모델 탐색 및 규격화된 운영 절차를 제공하여, 전담 AI 인력 부담을 줄이고 품질·생산 실무진이 직접 학습 및 배포를 진행할 수 있습니다. 초기 설정 및 예외 대응은 AIVEX 엔지니어가 지원하여 도입 장벽을 낮춥니다.
Q.기존 학습 파이프라인·시스템과 연동되나요?
확장 가능한 아키텍처를 채택하여 기존 시스템 매몰 비용을 줄입니다. 구체적인 연동 범위는 PoC 단계에서 진단합니다.
Q.온프레미스·폐쇄망에서도 운영할 수 있나요?
현장의 보안 컴플라이언스를 준수하여 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 하이브리드 환경을 지원합니다. 생산망 분리 요건에 맞춰 현장 조건에 맞는 배포 구조를 설계합니다.
Q.데이터 수집 이후 라벨링, AI 학습, 테스트, 배포 등 운영 전 과정을 자동화할 수 있나요?
네, 가능합니다. AIV Ops는 지속적 학습 및 통합/배포(CT/CI/CD) 파이프라인을 구축하여, 특정 주기나 조건에 맞춰 AI 운영 전 과정을 전자동으로 실행합니다. 관리자의 개입을 최소화하면서도 모델의 학습 결과와 투명성을 한눈에 보여주는 자동 리포트(모델 카드)를 제공합니다.