불량이 라인을
벗어나기 전에,
AI가 먼저 발견합니다
LineAI는 자체 딥러닝 코어 위에 공정 맞춤 커스터마이징을 더해, 설비 이상·용접 결함·표면 불량을 실시간 탐지하고 공정 제어 자동화로 연결합니다. 여기에 사내 데이터를 잇는 기업용 AI 비서까지 — 공장부터 사무실까지, 평균 4~8주면 도입됩니다.
품질 검사, 이런 고민 있으신가요?
제조 현장에서 가장 자주 듣는 세 가지 문제입니다. LineAI는 각 문제에 대한 명확한 답을 가지고 있습니다.
육안 검사의 한계
검사자의 숙련도와 컨디션에 따라 판정이 달라지고, 미세 결함은 사람 눈으로 잡아내기 어렵습니다.
불량 유출과 리콜 리스크
출하 후 발견되는 불량 하나가 고객 신뢰와 원가에 큰 타격을 줍니다. 사후 대응은 늘 비쌉니다.
불량 데이터가 부족한데요?
"AI를 하려면 불량 샘플이 수천 장 필요하다던데…" 신규 라인이나 저불량 공정은 데이터 확보부터 막힙니다.
우리는 솔루션을 파는 회사가 아니라,
공장의 AI 전환(AX)을 완성하는 회사입니다
진단에서 시작해 PoC로 검증하고, 구축을 넘어 운영 고도화까지 — LineAI는 제조 현장의 AI 전환 전 여정을 하나의 파트너로 책임집니다. 도구가 아니라 결과를 남기는 것, 그것이 AX 전문 기업의 일입니다.
다섯 가지 제품, 현장이 증명한 결과
공장 라인의 이상탐지부터 사무실의 AI 비서까지. 각 제품이 실제 어떤 문제를 어떻게 해결하는지, 대표 적용 사례와 유스케이스로 소개합니다.
멈추기 5일 전에, 공정이 먼저 신호를 보냈습니다
반응기·배관·회전설비의 온도·압력·유량·진동 등 시계열 센서 데이터를 실시간 학습해, 정상 운전 범위를 벗어나는 미세한 변화를 사고나 품질 이탈로 이어지기 전에 포착합니다. 화학·정유처럼 연속 공정 특성상 한 번의 정지가 큰 손실로 이어지는 현장에 특히 효과적입니다.
연속 공정의 원인 모를 이탈
반응 공정의 간헐적 품질 이탈과 설비 트립으로 배치 전체를 폐기하는 일이 반복됐고, 원인 파악에만 평균 4시간이 걸렸습니다. 정기 점검으로는 징후를 잡을 수 없었습니다.
정상 패턴 학습 기반 이상 스코어
- 온도·압력·유량·진동 24채널을 기존 DCS/PLC에서 그대로 수집
- 정상 운전 데이터만으로 2주 만에 모델 학습
- 이상 스코어 임계 초과 시 담당자 즉시 알림
정지는 줄고, 대응은 빨라졌습니다
고장 평균 5.2일 전 사전 경보로 계획 정비가 가능해졌고, 비계획 정지가 37% 감소했습니다. 절감된 다운타임 비용만으로 7개월 만에 투자비를 회수했습니다. 현재는 감지를 넘어 골든 배치 기반 보정 제안(LV.1)으로 확장 운영 중입니다.
6개월간, 유출 불량 0건
배터리 모듈·팩 조립의 레이저 용접부 영상과 공정 신호를 융합 분석해 기공·언더컷·스패터·균열을 실시간 판별합니다. 결함의 위치와 심각도까지 정량화되어 셀 단위 품질 이력으로 남습니다.
육안 전수검사의 피로도와 유출
숙련 검사자의 육안 전수검사에 의존했지만, 미세 기공과 언더컷이 월 2~3건씩 후공정에서 발견됐습니다. 배터리 특성상 용접 불량 하나가 화재·리콜 리스크로 직결되는 상황이었습니다.
영상 + 신호 융합 판정
- 비드 영상과 아크 전류 신호를 동시 분석
- 결함 위치·유형·등급을 용접 이력에 자동 기록
- 기존 용접 로봇·지그 개조 없이 카메라만 추가
검사 기준이 하나로 통일됐습니다
도입 후 6개월간 유출 불량 0건을 기록했고, 검사 인력은 판정 검증과 공정 개선 업무로 재배치됐습니다. 용접 이력 데이터는 고객사 품질 감사 대응 자료로 활용됩니다.
불량 샘플 30장으로 시작해, 4주 만에 라인 적용
전극 코팅면의 스크래치·핀홀·이물·두께 편차 등 표면 결함을 픽셀 단위로 찾아냅니다. 정상 이미지만으로 학습하는 이상탐지 방식이라, 신규 라인처럼 불량 데이터가 거의 없어도 시작할 수 있습니다.
학습시킬 불량 데이터가 없다
신규 라인이라 확보된 불량 샘플이 30장뿐. "수천 장이 필요하다"는 기존 AI 업체들의 답변에 도입 자체를 포기할 뻔했습니다.
정상만 배우고, 다른 것을 찾는다
- 정상 제품 이미지만으로 이상탐지 모델 학습
- 보유한 불량 30장은 검증용으로만 사용
- 운영 중 발견되는 불량으로 모델 지속 고도화
과검·미검 모두 잡았습니다
정확도 99.2%, 과검율 1.8%를 달성하며 4주 만에 라인에 적용됐습니다. 미확보 유형의 신종 결함도 "정상과 다름"으로 검출되어 초기 유출을 막았습니다.
이상 상황 인지, 43분에서 8초로
공정 카메라·CCTV 영상을 실시간 분석해 작업 이상, 안전 위험, 공정 이탈을 감지하고 즉시 알립니다. 스마트팩토리에 필요한 영상분석 QC/QA 코어 기술을 기반으로, 품질 관제와 안전 관제를 하나의 시스템으로 통합합니다.
수십 대 CCTV, 사후 확인만 가능
관제실 모니터 수십 대를 사람이 지켜봤지만, 실제 이상 상황은 대부분 사고 후 녹화 영상으로 확인됐습니다. 평균 인지 시간이 43분이었습니다.
영상 스트림 실시간 분석 + 즉시 알림
- 기존 CCTV 영상 스트림을 그대로 연결
- 이상행동·공정 이탈 패턴 실시간 감지
- 이벤트 클립과 함께 담당자 모바일 알림
관제가 '감시'에서 '대응'으로
이상 상황 평균 인지 시간이 8초로 단축됐고, 도입 후 안전사고 0건을 유지하고 있습니다. 관제 인력은 반복 감시 대신 현장 대응에 집중합니다.
A거래처 3분기 현황: 계약 2건 진행 중(총 1.2억), 담당자 이수진 과장, 미수금 1,800만 원(만기 D-12)입니다. 인사시스템ERP · 영업회계
회사의 모든 정보를, 한 번의 질문으로
사내 규정·거래처·인사·회계 데이터를 연결한 RAG 기반 AI 개인비서입니다. 흩어져 있는 사내 정보를 대화 한 번으로 찾아주며, 모든 답변에 근거 문서가 함께 표시됩니다. 완전 온프레미스 설치가 가능해 회사 데이터가 외부로 나가지 않습니다.
흩어져 있는 사내 정보
규정은 인트라넷, 거래처는 엑셀, 휴가는 그룹웨어, 회의록은 공유폴더에. 필요한 정보 하나를 찾으려면 시스템 서너 개를 뒤지거나 아는 사람에게 물어봐야 했습니다.
최신 RAG + 권한 격리 아키텍처
- 하이브리드 검색 + GraphRAG로 복합 질문도 한 번에 처리
- 직급·부서별 접근 권한(RBAC)으로 볼 수 있는 데이터만 답변
- 저장 암호화 + 암호화 전송, 온프레미스 LLM으로 기밀 유지
묻는 문화가 검색하는 문화로
규정·거래처·일정 확인에 쓰던 반복 문의가 사라지고, 신규 입사자 온보딩 질문의 대부분을 AI 비서가 처리합니다. 답변마다 근거 문서가 링크되어 잘못된 정보 전달도 줄었습니다.
바닥부터 만들지 않습니다.
검증된 코어 위에, 현장을 얹습니다.
센서 스트림 & 공정 영상
기존 설비의 PLC·센서·카메라를 그대로 연결합니다. 라인 개조가 필요 없습니다.
LineAI 딥러닝 코어
이상패턴감지·영상분석 QC/QA·시계열 분석·기업용 LLM(RAG)을 아우르는 자체 코어 엔진. 글로벌하게 검증된 최신 딥러닝 아키텍처를 제조 현장 데이터에 맞게 최적화했습니다.
공정 맞춤 커스터마이징 레이어
용접·표면·화학 반응·배터리 제조 등 공정별 특성에 맞춘 전용 모델 설계, 엣지 최적화, MES·PLC·DCS·SCADA 연동, 그리고 판정을 제어로 잇는 폐루프 자동화까지 LineAI가 책임집니다.
실시간 판정 & 품질 대시보드
4~8주 안에 라인에서 실시간 판정이 시작되고, 검사 결과는 품질 데이터로 축적됩니다.
그래서 도입이 빠르고, 결과가 확실합니다
범용 AI를 프로젝트마다 처음부터 학습시키는 방식은 시간과 데이터가 많이 듭니다. LineAI는 현장에서 다듬어진 자체 코어 엔진 위에서 커스터마이징에 집중하기 때문에, 개발 리스크는 낮추고 현장 적합도는 높입니다.
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도입 기간 단축
코어를 새로 만들지 않으니 PoC부터 배포까지 평균 4~8주면 충분합니다.
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낮은 실패 리스크
현장에서 검증을 거친 코어 위에서 시작하므로 "해보니 안 되더라"가 없습니다.
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우리 공정에 딱 맞는 모델
범용 모델을 그대로 쓰지 않습니다. 결함 특성·라인 속도·조명 환경까지 맞춥니다.
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기존 시스템과 자연스러운 연동
MES·PLC·SCADA와 연계되어 검사 데이터가 품질 시스템으로 그대로 흐릅니다.
지금 이 화면이, 라인 위의 실제 판정입니다
컨베이어를 흐르는 제품을 AI가 실시간으로 검사하는 과정을 그대로 재현한 데모입니다. 정상은 통과하고, 결함은 그 자리에서 좌표·유형·신뢰도와 함께 표시됩니다.
* 본 데모는 실제 판정 로직의 동작 방식을 재현한 시뮬레이션입니다. 실제 화면은 공정·제품에 맞게 구성됩니다.
사람이 놓치는 결함을,
AI는 좌표와 등급으로 말합니다
단순한 합격·불합격 신호를 넘어, 결함의 종류·위치·크기·신뢰도가 구조화된 데이터로 기록됩니다. 검사 결과가 그대로 품질 데이터가 되고, MES와 연동되어 라인 전체의 품질 흐름이 한눈에 보입니다.
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정상 데이터만으로 시작
불량 샘플을 대량으로 모으지 않아도, 정상 이미지 학습만으로 이상을 탐지합니다.
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결함 위치·등급 자동 기록
결함의 위치를 특정하고 심각도 등급을 부여해 품질 이력으로 축적합니다.
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라인 속도에 맞춘 실시간 판정
엣지 디바이스에 최적화된 경량 모델이 컨베이어 속도를 그대로 따라갑니다.
감지에서 멈추지 않습니다.
판정이 곧 제어가 됩니다.
이상을 찾아내는 코어 기술은 공정 자동화의 출발점입니다. LineAI는 감지 결과를 설비 제어로 연결하는 폐루프(Closed-loop) 자동화를 화학 배치 공정부터 조립 라인까지 단계적으로 구현합니다.
수집
센서·카메라·DCS/PLC 데이터를 실시간 수집합니다
분석
이상탐지 · 품질 추론 · 배치 종점 예측
판단
보정값 산출 · 조치 우선순위 결정
제어
DCS/PLC 반영 · 설비 구동 · 작업지시 발행
골든 배치(Golden Batch) 운전
역대 최적 배치의 온도·압력·투입 프로파일을 학습해 기준 궤적을 만듭니다. 진행 중인 배치가 궤적을 벗어나면 보정값을 산출해 DCS에 반영 — 배치마다 달라지던 품질이 기준 배치로 수렴합니다.
배치 종점(End-point) 예측
반응 진행 데이터를 근거로 종료 시점을 실시간 예측합니다. 관행적으로 붙이던 여유 시간과 과반응 없이, 배치를 정확한 시점에 끝냅니다.
가상 품질 센서
실험실 분석으로만 확인하던 품질 값(농도·점도·조성 등)을 공정 센서 데이터로 실시간 추론합니다. 분석 결과를 기다리지 않고 품질 편차를 즉시 제어에 반영합니다.
비전 판정 → 설비 제어
검사 결과가 리젝터·분류 로봇과 연동되어 불량이 자동 배출됩니다. 반복되는 결함 패턴은 상류 공정 파라미터 조정으로 피드백되어 불량의 원인 자체를 줄입니다.
예지보전 → 정비 자동화
이상 징후가 감지되면 정비 시스템(CMMS)에 작업지시가 자동 생성됩니다. 관련 부품, 과거 정비 이력, 권장 일정까지 함께 제안되어 정비가 계획 업무가 됩니다.
LLM 운전 에이전트
이상 발생 시 관련 SOP와 과거 유사 사례를 찾아 조치 절차를 단계별로 제시합니다. 교대 인수인계 리포트도 공정 데이터를 근거로 자동 작성됩니다.
제안
AI가 보정값과 조치를 제안하고, 실행은 운전원이 합니다. 도입 초기, AI 판단의 신뢰를 검증하는 단계입니다.
승인
운전원이 원클릭으로 승인하면 제어가 반영됩니다. 판단은 AI가, 책임 있는 실행 결정은 사람이 맡습니다.
자율
검증된 운전 범위 안에서 보정이 자동 반영됩니다. 범위를 벗어나면 즉시 인터록이 걸리고 운전원이 호출됩니다.
도입은 4단계, 라인 개조는 0번
기존 설비와 카메라를 그대로 활용합니다. 각 단계마다 결과를 확인하고 다음으로 넘어가므로 부담이 없습니다.
무료 상담 · 데이터 진단
공정과 검사 목표를 듣고, 보유 데이터로 적용 가능성을 진단해 드립니다.
PoC 검증
샘플 데이터로 맞춤 모델을 만들어 실제 성능을 숫자로 확인합니다.
현장 배포
엣지·서버에 모델을 설치하고 기존 시스템과 연동해 실시간 판정을 시작합니다.
운영 · 지속 개선
대시보드로 성과를 모니터링하고, 현장 데이터로 모델을 계속 고도화합니다.
PoC 결과가 목표에 못 미치면 배포 단계로 넘어가지 않습니다. 성능을 먼저 숫자로 확인한 뒤에 투자 결정을 내리실 수 있도록 설계된 프로세스입니다.
정밀 검사가 필요한 모든 라인에
불량 하나가 품질과 원가를 좌우하는 제조 현장에서 활용됩니다.
오시는 길
언제든 편하게 찾아주세요
현장 데이터를 가져오시면 그 자리에서 적용 가능성을 함께 검토해 드립니다. 방문 전 연락 주시면 준비하고 기다리겠습니다.
우리 라인에도 적용될까요?
15분 상담이면 확인됩니다.
공정과 검사 목표를 알려주시면, 적용 가능성과 예상 효과를 정리해 회신드립니다. 샘플 데이터로 진행하는 PoC 상담도 무료입니다.