Nexplant Visual Insight

제조 현장에서 발생하는 영상 데이터에 특화된 AI 기반 지능형 영상 분석 플랫폼

복잡하고 정교한 AI 프로세스를 One-Click으로 간편하게 적용할 수 있습니다

제조 현장 전문가들의 데이터 분석 기술을 집약하여, 비 전문가들도 손쉽게 이용 가능한 통합 AI 운영 플랫폼을 제공합니다. 실시간 검사를 통해 제품 불량을 사전에 예측하여 생산성을 높일 수 있습니다. 또한, 현장 작업자의 위험 행동을 즉각적으로 파악하고 설비 및 시설물의 결함을 사전에 감지하여 안전한 사업장 환경을 유지할 수 있습니다.
  • 제품 불량 검출 정확도 평균 98% 확보
  • 불량 제품 유출율 330 ppm 이하
  • 육안 대비 검출률 3배 이상 2 확보

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기대효과

제조환경에 특화된 AI기반 영상 분석 지능화 플랫폼을 만나보세요

  • 최소한의 비용으로 고성능 분석 정확도의 지속적이고 안정적인 운영이 보장되어야 합니다
    Nexplant Visual Insight를 활용하여 딥러닝 기반 분석 알고리즘의 개발 시간 최소화와 비전문가들의 고성능 모델링 수행이 가능합니다. 정확한 분석 시스템의 안정적인 지속 운영을 간편하게 유지할 수 있도록 도와드립니다.
  • HW 최적화를 통한 실시간 고속 연산 분석 기술을 보유하여 고객 환경에 맞는 맞춤형 인프라를 제공합니다
    GPU Farm 기반의 자원 효율화를 통해 추가 서버 증설의 최소화와 복잡한 계산의 실시간 고속 연산이 가능합니다. 다양한 구성의 서버 및 Edge Appliance을 제공하여 현장 규모 및 환경에 유연하게 고객 맞춤형 인프라를 제공합니다.
  • 초연결성을 제공하여 센서, 분석 장비, 플랫폼 등의 장비 및 데이터 관리가 용이합니다
    카메라 (Vision, 열화상, CCTV 등)-Edge Appliance-영상 분석 플랫폼 간의 데이터 이동 및 공유를 손쉽게 진행하며, 한눈에 확인할 수 있도록 장비 관리 기능을 제공합니다. 학습이 완료된 모델도 간편하게 Edge Appliance에 배포해 시스템 관리자의 불필요한 작업이 현저히 감소합니다.

특장점

  • 손쉬운 AI 모델 Life Cycle 관리

    비 전문가들도 AI 기반 모델링을 수행할 수 있고 지속적인 성능 유지/개선이 가능하도록 손쉬운 AI 운영 플랫폼을 제공합니다.

  • 편리한 모델링을 위한 정제 기능

    Nexplant VI만의 특화 기능인 Visual Search, Auto Tagging, 이미지 정제와 데이터 셋 구성에 소모되는 작업시간을 현저히 줄일 수 있으며 정확한 정제를 통해 모델의 성능 향상이 가능해집니다.

  • 최적 모델의 선택을 위한 특화 기능

    수집된 데이터에 적합한 최적 모델을 스스로 찾아 제안하며 학습한 모델간의 성능을 간단히 비교해볼 수 있는 기능을 제공하여 복잡하고 어려운 모델링 작업이 간편해 집니다.

  • Edge Device의 활용

    실시간 고속 연산이 가능한 Edge Computing 기술을 적용해 현장 데이터 볼륨 증가에 따른 지연 속도 및 네트워크 구축 비용 문제를 해결 할 수 있습니다.

  • 제품 불량 자동 분석

    고해상도 영상의 자동 분석을 통해 제품 내 발생하는 결함 및 결함의 원인을 조기에 파악하고 관리하여 생산성이 향상될 수 있습니다.

  • 설비 및 시설물 안전 관리

    관제용 카메라를 활용해 플랜트내 설비의 이상 동작 및 시설물의 결함을 실시간으로 자동감지하여 사고를 예방하고 안전한 사업장을 유지할 수 있습니다.

  • 작업자 안전 관리

    작업 중 발생할 수 있는 위험상황을 사전에 감지하고 실시간으로 통보해 작업자의 안전 상태를 실시간 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 사고 예방 및 즉각적인 조치 수행이 가능해집니다.

아키텍처

Nexplant Visual Insight 구조 자세히 살펴보기

AI Business Service
  • 검사지능화 - 불량검출, 유형분류
  • 관제지능화 - 사고예방, 이상감지
  • 설계최적화 - 패턴검색, 도면검토
  • 설비예지보전 - 예지보전, 이상분류
AI Service Module
  • AI 알고리즘 - 기계학습, 딥러닝
  • AI 운영 프로세스 - (선순환)수집, 정제, 학습, 배포, 검출/분류, 리뷰
AI Infrastructure
  • Computing Resource - GPU Farm 고속 연산, Edge Device
  • Data Resource - 설계 데이터, 관제 데이터, 품질 데이터

활용예시

    솔루션 지원사양

    권장사양
    • HW(WEB/WAS)

      – CPU: 2.1Ghz, 8cores 이상
      – Memory: 32GB 이상
      – Storage: 2TB 이상

    • HW(DB/Storage)

      – CPU: 2.1Ghz, 4 cores 이상
      – Memory: 32GB 이상
      – Storage: 5TB 이상

    • HW(학습Server)

      – CPU: 2.1Ghz, 8 cores 이상
      – Memory: 128GB 이상
      – GPU: V100 x 2
      (※분산의경우,v100 x 4, Node(HW) 2대(x2) 이상)
      – Storage: 2TB 이상

    • HW(특화기능Server)

      (※Autotagging, BMP, 시뮬레이션, 이미지 검색 포함 기준 HW x 2, 검출 기능 포함 시 HW x 3)
      – CPU: 2.1Ghz, 8 cores 이상
      – Memory: 64GB 이상
      – GPU: V100 x 2
      – Storage: 2TB 이상

    • HW(판정Server)

      – CPU: 2.1Ghz, 8 cores 이상
      – Memory: 64GB 이상
      – GPU : V100 x 1
      – Storage: 1TB 이상

    • SW

      – (WEB/WAS) 설치서버 운영체제: Linux64bit
      – 사용자브라우저: Internet Explorer 11 이상

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