- 고객사: 국내 드론 제조 1위 기업
- 산업군: 드론 제조
- 도입 기간: 1개월
Overview
위플로는 국내 드론 제조사의 출하 전 검사(EOL, End-of-Line inspection) 공정에
인공지능(AI) 기반 자동 검사 시스템을 구축했습니다.
기존의 작업자 중심 수동 검사 방식을 자동화된 품질 검사 체계로 전환하여
검사 효율성과 품질 관리의 일관성을 동시에 끌어올렸습니다.
Key Impact
- 검사 사이클 타임 35% 단축
- 검사 처리량 51% 향상
- 불량 검출률 64.8%p 향상 (35% → 99.8%)
- 연간 검사 비용 2,500만 원 절감 (ROI 35%)
- 작업자 간 판정 편차 최소화 (정성 → 정량)
- 검사 결과 100% 디지털 자동 기록
Background
드론 제조 공정에서 출하 전 최종 검사는 기체의 품질과 안전성을 보장하기 위한 핵심 단계입니다.
특히 드론 산업은 항공·방산 분야와 유사한 수준의 품질 관리가 요구되며,
검사 기준을 충족하지 못할 경우 안전사고 리스크와 인증 획득에 직접적인 영향을 미칩니다.
그러나 많은 제조 라인에서 여전히 작업자 중심의 수동 검사 방식이 사용되고 있으며,
다음과 같은 한계가 존재합니다.
- 검사 속도가 작업자 숙련도에 의존
- 정성적 판단으로 인한 판정 편차 발생
- 검사 결과의 체계적인 데이터 축적 어려움
- 검사 항목 확대 시 공정 부담 증가
국내 1위 드론 제조사로서, 생산 규모에 맞게 확장 가능하면서도 높은 품질 기준을 유지할 수 있는 자동 검사 체계가 필요한 상황이었습니다.
Process
위플로는 드론 제조 라인의 EOL 공정에 최적화된 AI 기반 자동 검사 시스템을 구축했습니다.
초기 공정 분석부터 생산 라인 적용까지 1개월 이내에 시스템 구축 및 통합을 완료했습니다.
기존 운영에 미치는 영향을 최소화하면서 자동화된 진단 워크플로우로의 즉각적인 전환이 가능하도록 설계했습니다.
Solution
해당 시스템은 단순 외관 검사를 넘어 구동부·전장부·센서까지 아우르는 종합 검사 체계의 자동화가 가능합니다.
1️⃣ 구동부 검사
- 모터 단선/단락
- 블레이드 장착 방향·균형성·슬립
- ESC 동작 주파수
- 구동부 회전수·응답 시간·밸런싱
- 드론암 구조 피로도
2️⃣ 기체 상태 검사
- 기체 진동 주파수
- 열적 이상 상태
- 배터리 충방전 상태
- 지자기 자동 캘리브레이션
3️⃣ 외관 및 전장·센서 검사
- 외관 결함 (크랙·스크래치·구조 변경) — 비전 AI 자동 검출
- FCC 전자부 상태
- 기체 탑재 센서 상태
4️⃣ AI 데이터 자동 수집 및 분석
- 드론 결합 데이터 자동 획득
- 불량 유형별 데이터 축적 및 분석
- 불량 이력 관리 및 공정 개선 활용
이를 통해 기존 수동 검사 공정을 표준화된 품질 검사 프로세스로 전환하고,
검사 효율성과 품질 관리 수준을 동시에 개선시켰습니다.
Customer Voice
"시스템이 매우 편리하고 직관적이어서, 이전 방식으로 돌아가는 건 이제 상상하기 어렵습니다. 작업자 개인 역량에 의존하던 품질 검사가 이제는 일관되고 자동으로 이루어집니다. 검사 효율성과 품질 관리 수준을 동시에 개선시켜 이제 생산 라인에서 없어서는 안 될 핵심 인프라가 됐습니다."
— 품질관리 담당자, 국내 드론 제조사 B사
Before vs After
AI 기반 검사 자동화는 단순히 검사 속도를 높이는 것을 넘어,
제조 품질 관리 방식을 데이터 기반으로 전환하는 역할을 합니다.
항목 | Before | After (WEFLO) | 개선 효과 |
|---|---|---|---|
검사 방식 | 작업자 중심 수동 검사 | AI 기반 자동 검사 | |
판정 기준 | 정성적 판단 | 정량적 자동 판정 | 판정 일관성 확보 |
사이클 타임 | 14.2분/대 | 9.2분/대 | 32.5% 단축 |
검사 처리량 | 0.7 대/분 | 0.106 대/분 | 48.3% 향상 |
불량 검출률 | 35% | 99.8% | +64.8%p |
검사 기록 | 수기 기록 | 자동 디지털 기록 | 데이터 기반 품질 관리 |
연간 비용 절감 | 2,500만 원 (ROI 35%) |
도입 이후 제조사는 출하 품질 기준을 정량적으로 관리할 수 있게 되었으며,
누적된 검사 데이터를 바탕으로 불량 원인 분석과 공정 최적화가 가능해졌습니다.
시스템이 생산 라인에 자리를 잡은 이후, 수동 진단으로의 복귀는 더 이상 선택지가 되지 않을 만큼 핵심 인프라로 자리매김했습니다.
위플로의 AI 기반 검사 시스템은 드론 제조 공정에서 효율적이고 일관된 품질 관리 체계를 구현하는 핵심 인프라로 활용되고 있습니다.
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