비전만으로는 보기만 할 뿐이고, 로봇만으로는 눈이 없습니다. 제조 혁신은 인지와 행동이 연결될 때 비로소 완성됩니다.
AI가 상태를 인지해도, 판단 이후의 행동은 여전히 사람과 로봇 티칭에 의존합니다.
티칭된 규칙대로만 움직여, 제품·공정이 바뀌면 매번 사람이 다시 가르쳐야 합니다.
인지 → 판단 → 행동 → 자동 피드백. Human-in-the-loop에서 Machine-in-the-loop로 전환됩니다.
자동차 차체용 핫스탬핑(PHS) 부품 라인에서, AI 비전이 컨베이어 위 부품과 적재 대차를 인식하고 협동로봇 2대가 대차 크기에 맞는 적재 위치를 스스로 계산해 쌓습니다. 제품이 바뀌어도 제품 치수만 입력하면 됩니다.
대차 크기와 제품 치수로 열 수와 적재 위치를 계산하므로, 제품마다 적재 위치를 새로 티칭할 필요가 크게 줄어듭니다.
현재(V1.5)의 통합 시스템에서, 스스로 방법을 결정하는 티칭리스(V2.0)로 진화하고 있습니다.
인지에서 자율 행동으로 넘어가는 핵심 기술 축입니다.
한 공정에서 학습한 능력을 새로운 제품·공정에 빠르게 이식합니다. (Domain Adaptation)
숙련자의 작업을 모방해 로봇이 정교한 동작을 스스로 습득합니다.
작업 결과 데이터가 MLOps로 자동 순환되어 다음 동작이 계속 개선됩니다.
10년간 AI Vision을 현장에서 운영하며 MLOps까지 직접 만들었기에, 비로소 '판단과 행동'을 연결할 수 있습니다.
Physical AI에 대해 자주 문의하시는 질문들입니다.
