상태 감지
센서·카메라·장비 신호로 현장 상태를 계속 파악합니다.
FIELD AI / SMART FACTORY
PHYSICAL AI
SENSE · JUDGE · RESPOND
피지컬 AI 구축 — 센서·카메라·PLC를 AI와 연결
AI의 판단이 모니터 안에서 끝나지 않도록, 센서·카메라·설비 신호를 받아 상태를 알아채고 현장 대응까지 이어지는 피지컬 AI(Physical AI)를 구축합니다.
5 STEPTECH EXPERIENCE
LOOPSYSTEM STATUS
현장의 신호를 읽고
상황에 맞게 반응하는 AI
설비 데이터 수집과 제어 프로그램을 다뤄 온 경험 위에 AI 판단을 얹어, 공장과 창고에서 실제로 쓰이는 구조를 설계합니다.
상황 해석
들어온 신호를 공정 조건·작업 정보와 맞춰 지금 상황을 해석합니다.
조치 판단
규칙과 AI 모델을 같이 써서 안전한 범위의 다음 조치를 정합니다.
대응과 기록
설비 알림·제어로 이어가고 그 결과를 다시 데이터로 쌓습니다.
감지에서 기록까지
닫힌 순환 구조
판단과 실행이 따로 놀지 않게 순환 구조로 묶어, 무엇이 왜 실행됐는지 추적할 수 있게 합니다.
SENSE
신호 수집
EDGE
현장 전처리
JUDGE
상태·품질 판정
RESPOND
알림·설비 조치
RECORD
결과 기록·재학습
현장별
피지컬 AI 적용 영역
제조·물류·시설 현장에서 센서와 영상을 활용해 사람이 눈으로 확인하던 일을 덜고 설비 운영을 안정적으로 만듭니다.
비전 품질 검사
카메라 영상으로 외관 결함, 치수 이상, 조립 누락을 가려내 검사 공정을 자동화합니다.
- 표면 결함 판별
- 부품 누락 판정
- 검사 결과 저장
설비 이상 징후 감지
진동·온도·전류 신호를 분석해 고장으로 번지기 전에 이상 조짐을 알립니다.
- 이상 패턴 감지
- 점검 시점 제안
- 가동 현황 모니터링
작업자 안전 알림
위험 구역 진입, 보호구 미착용, 쓰러짐 같은 상황을 영상으로 감지해 바로 알립니다.
- 위험 구역 진입 감지
- 보호구 착용 확인
- 안전 이력 기록
입출고·적재 인식
입고·출고되는 물품과 선반 적재 상황을 카메라로 읽어 재고 수량 확인을 덜어 줍니다.
- 입출고 인식
- 적재 상태 확인
- 재고 집계
에너지 사용 관리
전력·공조·온습도 값을 모아 사용 패턴을 살피고 제어 기준을 조정합니다.
- 전력 사용 패턴
- 공조 설정 조정
- 탄소 배출 기초 자료
설비·로봇 연동
이미 가동 중인 협동로봇·PLC·컨베이어에 AI 판단 결과를 넘겨 공정을 이어 줍니다.
- PLC·MES 연결
- 로봇 작업 명령 전달
- 라인 단위 스마트팩토리 AI
작게 검증하고
안전하게 넓히기
센서 데이터, 안전 경계, 운영 지표까지 첫 검증에 필요한 범위를 확인하세요.
01 / GUIDE
피지컬 AI PoC 가이드
첫 검증 범위와 안전 경계, 판단 지표를 정하는 순서를 정리했습니다.
02 / PORTFOLIO설비 자동화·IoT 구축 사례
계측 데이터 수집과 측정·시험, 장비 제어 과제를 모았습니다.
03 / OFFICE사무 자동화와 잇기
현장 데이터를 보고서·ERP 처리까지 연결합니다.
04 / REGION창원 제조 현장 적용 안내
기계·설비 제조 도시 창원의 개발 분야를 확인하세요.
05 / FACTORY스마트팩토리 단계별 구축
생산관리·PLC·IoT에서 AI 판단까지 이어지는 로드맵입니다.
06 / PLCPLC 연동으로 설비 데이터 확보
AI 판단에 필요한 설비 신호를 수집하는 방법입니다.
피지컬 AI
질문과 답
이 페이지와 관련된 질문만 모았습니다. 회사·상담 관련 공통 질문은 자주 묻는 질문에 있습니다.
피지컬 AI는 일반 AI와 무엇이 다른가요?
보고서나 화면 속 데이터를 처리하는 AI와 다르게, 피지컬 AI는 센서와 카메라, 설비가 보내는 실제 신호를 읽고 판단해 알림이나 설비 조치로 이어집니다. 품질 검사, 설비 상태 감시, 물류 현장 인식 등에 쓰입니다.
오래된 장비나 PLC와도 연결되나요?
먼저 장비의 통신 방식과 데이터를 꺼낼 수 있는지 확인합니다. 직접 연결이 어렵다면 데이터 수집 장치나 게이트웨이를 덧붙여 연결합니다. 비슷한 과제는 설비 자동화·IoT 구축 사례 페이지에 정리돼 있습니다.
AI가 설비를 잘못 제어하면 위험하지 않나요?
실제 제어 명령이 나가기 전에 규칙 기반 안전 한계와 사람 확인 단계를 거치도록 합니다. 처음에는 알림 위주로 운영하고, 결과가 검증된 뒤에 제어 범위를 넓힙니다. 모든 판단과 실행은 기록으로 남깁니다.
비전 검사용 학습 데이터는 얼마나 필요한가요?
결함 종류와 촬영 조건에 따라 다릅니다. 정상 사진만이 아니라 실제 불량과 판정이 애매한 사례를 함께 모으는 것이 중요하며, 보유한 이미지로 먼저 가능성을 점검한 뒤 추가 수집 범위를 정합니다.
첫 검증(PoC)은 어느 정도 규모로 하나요?
공정 하나, 설비 하나를 정하고 판단 기준이 되는 지표를 미리 합의해 작게 시작하는 것을 권합니다. 범위 정하는 방법은 피지컬 AI PoC 가이드를 참고하세요.