고객사의 문제

• 기존 수작업 기반의 아웃솔 품질 검사 방식의 경우 높은 오품률과 비효율적인 검수 시간 발생
• 인건비 증가에 따라 작업 비용의 점진적 상승 발생
• 작업량의 증가 대비 수작업 속도 부진으로 작업 부담 상승

제논의 해결 방안

• 불량 검수된 아웃솔 이미지 기반의 학습 데이터 수집
• 학습 데이터를 활용한 품질검사 AI Vision 솔루션 도입
• 제조 하드웨어와 결합한 품질검사 자동화 시스템 구축

프로젝트 성과

• AI Vision 솔루션을 통해 수작업 대비 오품률을 줄이고, 검수 시간 단축