현기모 생산기술 필요역량 (ai 관련 )

요즘 생산 라인의 최종 검사를 비젼 AI를 통해 실시하고 있는 곳이 많습니다. 아무래도 3D 이미지의 대량학습을 통해 최상의 품질 정보를 확보할 수 있어서 사람이 육안으로 판단하는 것에 비해 빠르기도 하고 정확하다고 합니다. 그리고 최종 검차라인에서 실시하는 차량의 고장 진단 역시 AI를 통해 빠르게 처리할 수 있을 것입니다. 실제로 그런 활동을 수행하고 있기도 하고요. 차량 내 장착된 센서와 제어기를 통해 받은 정보를 AI를 통해 처리하고 문제점을 확인합니다. 이와 같이 최종 검사 품질을 확보하기에 AI 활용은 무척 유리할 것으로 보입니다. 또한 모빌리티, SDV, IVI와 같은 기술이 차량에 적용되기 때문에 실시간으로 차량의 이상 유무와 고장 상황을 파악하고 이를 시정하는 기술도 이미 적용 중입니다.

이외에도 체계적 프로세스로 운영되는 생산 라인이다 보니 최적화 효율화 측면에서 개선 방안을 찾는 작업도 AI를 활용하면 효과가 있을 것입니다.

향후 스마트 팩토리가 확대 운영될 것입니다. 이때 티지털 트윈을 통해 만들어진 가상 공장에서 사전 시뮬레이션을 하고 여기서 최적화 라인을 만든 후 실제 공장에 적용할 수 있는 것도 꾸준히 개발 중입니다. 그리고 신입사원이나 비숙련 작업자를 위한 사전 교육에도 활용이 가능합니다. 디지털 트윈을 마치 항공기 조종사를 위한 시뮬레이터와 같이 개발한다면 교육시간의 단축, 안전 등에도 유리할 것이네요.

사실 AI를 활용할 수 있는 곳은 무궁무진할 것이라 판단이 되니 적극적으로 고민하시면 될 것이네요.

이전의 ai를 활용한 프로젝트 경험 및 경력에 대한 점을 어필을 했는데.

생산 공정의 경우에는 열악한 근무 환경인 공간이 꼭 존재를 하고. 

그 부분을 지속적으로 인원이 들어가서 확인하기는 어렵기 때문에.

여러 불량에 대해 객체 탐지 모델을 구성을 해서. 불량 이미지와 실제 검사를 촬영을 지속적으로 일정 기간 반복하도록 진행하여. 불량 발생 시 신호가 발생하는 모델 구성한 점을 어필을 했었습니다.

이 점에 대해서 꽤나 구체적으로 질문을 받기도 했구요.

그래서, 생산 기술 쪽이면 CNN, YOLO 도 추천드립니다.

안녕하세요. 현장에서 많은 데이터를 분석하고 기록하고 있습니다. 공정설비에 대한 트라블과 가동율 최적화가 중요하구요. 기존의 여러가지 데이터를 학습시켜서 데이터의 변화를 갖고 공정의 불안전한 요소를 미리 캐치하고 설비안정화 역할에 연결짓곤 합니다. 

안녕하세요. 궁금하신 점에 대해서 말씀드립니다. 아무래도 캐드/오토캐드 등의 역량이 있으시면 좋습니다. 개인적으로는 생산기술 부서는 ai를 가지고 양산 데이터를 검토하는 부서는 아니라고 생각합니다.

다양한 문서를 ai로 요약하고 이를 통해 ppt 요약 및 엑셀 대시보드 활용 경험이 도움이 되실 수 있습니다.

또한 초기 품질 양산 대응을 해야할 수 있으므로 적절한 코딩 능력이나 데이터 활용 능력은 갖춰놓으면 나쁘지 않을 수 있습니다.

현대차/기아 생산기술을 생각한다면 AI 자체를 깊게 파는 것보다 생산현장의 문제를 AI와 데이터로 해결하는 역량을 만드는 것이 훨씬 중요하다고 생각합니다. 

예를 들면 설비 센서 데이터를 이용한 고장예지, 비전 AI를 활용한 불량검사, 공정조건과 품질 데이터 분석, 생산량/사이클타임 예측, 에너지 사용량 최적화 같은 주제가 생산기술과 직접적으로 연결됩니다. 

전기공학 전공이라면 PLC, 센서, 모터/인버터, 통신 데이터를 Python으로 수집하고 이상상태를 탐지하는 작은 프로젝트 하나를 만들어보는 것을 추천합니다. 

단순히 AI 툴을 사용했다는 것보다 설비 데이터를 수집 → 이상 원인 분석 → 개선안 제시 → 효과 검증까지 보여주면 생산기술 지원에서 훨씬 강한 경험이 될 것 같습니다.

안녕하세요. 멘토 유산소입니다. 개인적으로는 ai를 통한 자동화 검사 등의 시스템이 좋을 것 같습니다. 특히 불량을 찾아내고 진단해서 분류하는 것만해도 큰 도움이 됩니다.