포인랩, '비전 AI+스케줄링 자동화'로 생산·재고 관리 개선 작성일 11-18 5 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="fA557d4qmy"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ce33d7aa0718aaf42c64945304314b295ab1c761ae39fc5e6a00f2bc24114cbf" dmcf-pid="4c11zJ8BOT" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="철강 제조 라인에서 AI 품질검사 솔루션을 적용 중인 포인랩" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/18/etimesi/20251118112649491ajsx.png" data-org-width="700" dmcf-mid="V7GG0x9UsW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/18/etimesi/20251118112649491ajsx.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 철강 제조 라인에서 AI 품질검사 솔루션을 적용 중인 포인랩 </figcaption> </figure> <p contents-hash="0e121884efac4b1152320d5f4a10ee7a82d11a2d7a840fd7acacb4dee34c9a52" dmcf-pid="8kttqi6bsv" dmcf-ptype="general">스마트팩토리 전문기업 ㈜포인랩은 비전 AI(Vision AI) 검사 기술과 수요예측·생산 스케줄링 자동화 시스템을 결합한 'AI 기반 생산·재고 최적화 솔루션'을 개발해 제조 현장의 데이터 기반 운영체계를 구축했다고 18일 밝혔다.</p> <p contents-hash="43805d3ed33a4a109d4c7bfd0cdbd6df85c3ea2de7f7aa0c4c610b8e352984e4" dmcf-pid="6EFFBnPKIS" dmcf-ptype="general">이번 솔루션은 경남테크노파크가 수행한 '수요맞춤형 AI솔루션 개발·실증 지원사업'의 일환이다.</p> <p contents-hash="cf3c3acb5056054f1039e19e26b7a90fa7d4f026b010d147a54479d8662a8aca" dmcf-pid="PD33bLQ9Il" dmcf-ptype="general">포인랩은 수요기업인 정아정밀이 겪던 생산 변동으로 인한 재고 불균형과 납기 차질 문제를 AI 예측·자동 스케줄링으로 해결했다. 비전 AI 기반의 검사 시스템을 통해 생산품 이미지를 실시간 분석, 정상·불량을 자동 분류하는 지능형 판별 모델을 구축했다.</p> <p contents-hash="150de8e9b9ac90e2ee3a54475befa477554a90fbae86db280bbc60b201d0e6a2" dmcf-pid="Qw00Kox2Dh" dmcf-ptype="general">2차년도 실증 결과, 품질 판별 정확도는 98%에 달했다. 사람이 수행하던 육안 검사 과정을 AI가 대체하면서 검사 속도와 일관성이 모두 향상된 것이다. 이 데이터는 즉시 생산·재고 시스템과 연동돼 이후 공정의 계획 수립과 자재 투입 시점 조정에 활용된다.</p> <p contents-hash="a0f24e4a5e72fcb95594c8f050074f92dbe649d39fcb452d715783bf36e03c0a" dmcf-pid="xrpp9gMVEC" dmcf-ptype="general">포인랩은 과거 엑셀과 경험에 의존하던 생산계획을 AI 기반 예측·최적화 체계로 전환했다. AI는 주문 이력·출하 주기·재고 변동 데이터를 학습해 단기·중기 수요를 예측하고, 설비 가동률·작업자 배치·납기 조건 등을 종합해 최적의 생산 스케줄을 자동 산출한다. 생산 중단이나 긴급 주문이 발생하면 AI가 계획을 즉시 재조정해 자재 부족과 납기 지연을 최소화한다.</p> <p contents-hash="fa0e27c0322ec6cc5f3b7607e4070fa45bddeb831412e66db24fa7de4dc35450" dmcf-pid="ybjjsFWImI" dmcf-ptype="general">그 결과 생산재고 예측 정확도 90%, 생산성 향상률 7%를 달성했다. 이는 재고 과잉·부족 문제를 동시에 줄이고, 작업자 의존도가 높던 기존 운영 체계의 효율성을 획기적으로 개선한 성과다.</p> <p contents-hash="103ff87ef5fc7d06ae3c02d919f4543ea161bca33b4f2f6484ada68e82fc97fb" dmcf-pid="WKAAO3YCOO" dmcf-ptype="general">김창순 포인랩 대표는 “이번 솔루션은 단순한 ERP 보조 기능이 아니라, AI가 직접 생산 일정을 설계하고 조정하는 수준으로 진화했다”며 “비전 AI와 예측 스케줄링을 결합해 중소 제조현장의 생산성과 안정성을 함께 높일 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="3803d7e5ed66ce31823735b147bb8367678104fcd469f8a5e32999d8755fa577" dmcf-pid="Y9ccI0GhEs" dmcf-ptype="general">남궁경 기자 nkk@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 KT, 소액결제 사고에도 가입자 증가…"변수는 위약금 면제 여부" 11-18 다음 "서울시, 시네마테크 합의 원안 지켜야" 영화계·시민사회 분노 11-18 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
