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SAIGE 세이지는 혁신적인 AI 기술로 산업을 탈바꿈 시킵니다. AI 기반의 머신 비전 솔루션, 공정 모니터링 솔루션 그리고 안전 모니터링 솔루션을 제공합니다.

[식품 공장 이물 검사, 지금도 작업자 눈에 맡기고 계신가요?]포장 라인 담당자 1~2인이 고속으로 흘러가는 냉동면을 육안으로 확인합니다. 아무리 성실하게 봐도 전수 검사는 사실상 불가능합니다.📍 문제는 속도가 아니...
04/06/2026

[식품 공장 이물 검사, 지금도 작업자 눈에 맡기고 계신가요?]

포장 라인 담당자 1~2인이 고속으로 흘러가는 냉동면을 육안으로 확인합니다. 아무리 성실하게 봐도 전수 검사는 사실상 불가능합니다.

📍 문제는 속도가 아니라 구조입니다
불량 하나가 번들 전체 손실로 이어집니다. 클레임이 들어와도 어느 시점에서 생긴 건지 추적이 안 됩니다. 식품 제조 현장 대부분이 이 문제를 안고 있죠.

한 냉동면 제조사도 똑같은 고민을 하고 있었습니다.
라인을 멈추지 않고 전수 검사 체계를 갖출 방법은 없을까?

📍 SAIGE VISION을 도입한 결과
기존 운영 방식은 그대로 두면서 이물 검출 체계를 새로 세웠습니다.
어떻게 적용했고 현장이 어떻게 달라졌는지, 자세한 내용은 전체 사례에 담았습니다.

✔️ 세이지 블로그에서 전체 사례를 확인해보세요. (링크는 댓글에)
식품 현장에서 이물 검사, 여러분은 어떻게 운영하고 계신가요?

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#세이지 #머신비전 #식품제조 #품질검사자동화 #스마트팩토리

[PLC는 정상인데 손실이 납니다]이 말, 현장에서 한 번쯤 들어보셨을 겁니다. 알람도 없고 로그에도 이상 없음인데, 수율이 안 나옵니다. 원인을 찾으려 해도 수치가 없으니 손을 댈 수가 없습니다.문제는 PLC가 처...
01/06/2026

[PLC는 정상인데 손실이 납니다]

이 말, 현장에서 한 번쯤 들어보셨을 겁니다. 알람도 없고 로그에도 이상 없음인데, 수율이 안 나옵니다. 원인을 찾으려 해도 수치가 없으니 손을 댈 수가 없습니다.

문제는 PLC가 처음부터 못 잡는 구간이 있다는 겁니다. 수십 ms 안에 끝나는 동작 이상은 PLC 스캔 주기(100ms) 사이에 왔다 사라져 기록 자체가 안 되는 겁니다.

📍 실제로 이런 일이 있었습니다
L사 유압 프레스 라인입니다.
매 사이클 4단계(1차 가압 → 2차 가압 → 해제 → 대기) 중, 2차 가압이 통째로 빠진 사이클이 14분 안에 8건. PLC 로그엔 그 시간 내내 이상 없음이었습니다.

SAIGE VIMS로 처음으로 수치가 생겼고, 담당자는 그제야 원인 분석에 들어갔습니다.

📍 PoC, 신청하기
지금 동일한 상황을 겪고 계신 공장을 찾습니다. 반복 공정이 있는 현장이라면 바로 적용할 수 있습니다.

✔ 기존 CCTV 그대로 사용
✔ PLC 연동·센서 추가 설치 없음
✔ 분석 후 이상 수치 + 영상 클립 리포트 제공
✔ 리포트 보고 도입 여부 직접 판단

SAIGE VIMS, PoC 참여 기업 모집 중 👇
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#세이지 #스마트팩토리 #설비모니터링

[AI 안전 모니터링, 우리 현장에도 맞을까요?]"CCTV는 이미 있는데, AI까지 필요한가요?"💡 SAIGE SAFETY의 산업별 적용에 대해 가장 많이 받는 질문 3가지를 정리했습니다."사고 감지 후 알림, 얼마...
28/05/2026

[AI 안전 모니터링, 우리 현장에도 맞을까요?]

"CCTV는 이미 있는데, AI까지 필요한가요?"

💡 SAIGE SAFETY의 산업별 적용에 대해 가장 많이 받는 질문 3가지를 정리했습니다.

"사고 감지 후 알림, 얼마나 빠르게 전달되나요?"
"일반 CCTV로 협착 위험을 감지할 수 있나요?"
"화재·연기 같은 돌발 위험도 감지할 수 있나요?"

현장마다 설비 환경과 위험 유형이 다른 만큼, 적용 가능성에 대한 궁금증도 제각각입니다.

알림 속도부터 협착 감지, 화재 대응까지 우리 현장에 실제로 맞는 솔루션인지 궁금하신 분들께 도움이 될 것 같습니다.

여러분의 현장에서 안전 관리 시 가장 어렵게 느끼시는 부분은 무엇인가요?
더 궁금한 점이 있으시다면 아래 링크를 통해 문의하세요! 👇
https://saige.ai/inquiry/?utm_source=linkedin&utm_medium=social&utm_campaign=2026_safety_qna&utm_content=industry

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#산업안전 #스마트팩토리 #세이지 #제조업안전

[자동화율 80%, 그런데 생산량은 왜 목표에 못 미칠까요?]30억 원을 투자해 생산 라인을 자동화했습니다.로봇, 컨베이어, MES까지 갖췄습니다.PLC 로그는 정상, 알람도 없습니다.그런데 매달 생산 실적은 목표 ...
25/05/2026

[자동화율 80%, 그런데 생산량은 왜 목표에 못 미칠까요?]

30억 원을 투자해 생산 라인을 자동화했습니다.
로봇, 컨베이어, MES까지 갖췄습니다.
PLC 로그는 정상, 알람도 없습니다.

그런데 매달 생산 실적은 목표 대비 95%에서 멈춥니다.

📍 문제는 설비가 아닙니다
기존 자동화 시스템은 '완료' 신호만 기록합니다. 로봇이 부품을 잡는 데 0.3초를 재시도했는지, 컨베이어에서 0.5초 정체가 있었는지는 어떤 시스템에도 남지 않습니다. 이 미세한 지연이 하루 6,000번 반복되면 월 180개가 조용히 증발합니다.

📍 '돌아가는 것'과 '잘 돌아가는 것'은 다릅니다
McKinsey 보고서에 따르면 자동화 투자 후 기대 생산성을 달성하는 기업은 전체의 30%에 불과합니다. 나머지 70%는 사이클 레벨의 사각지대를 인식하지 못한 채 설비를 더 추가하는 방향을 선택합니다.

✔️ 제조 자동화의 사각지대와 사이클 분석으로 생산성을 회복한 사례가 궁금하시다면, 세이지 블로그에서 확인해 보세요.

세이지 블로그 바로가기 👉
https://saige.ai/blog/manufacturing-automation-cycle-analysis-solution/?utm_source=linkedin&utm_medium=social&utm_campaign=2026_vims_cardnews&utm_content=cycle-analysis-solution

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#스마트팩토리 #제조자동화 #공정최적화 #제조혁신

19/05/2026

[AI 불량 검출 실패, 기술 문제가 아니라 운영 설계 문제다]

"AI를 도입했는데 불량이 계속 나옵니다."

모델 문제일까요? 대부분의 경우, 그렇지 않습니다.

📍 AI는 작동 중이었습니다

모델은 정상 동작했습니다. 문제는 다른 곳에 있었습니다.

조명 조건이 바뀌었거나, 제품 라인이 추가됐거나, 임계값이 현장 기준과 맞지 않는 상태로 운영되고 있었습니다.
재학습 없이 초기 설정 그대로 몇 달을 돌린 경우도 적지 않습니다.

AI는 멈추지 않았지만, 현장과의 간극은 조용히 벌어지고 있었습니다.

📍 도입 이후 설계가 빠져 있습니다

AI 품질 검사 솔루션을 도입할 때, 많은 기업이 검출 정확도 하나에 집중합니다.
높은 정확도라면 충분하다고 생각하는 것입니다.

하지만 현장에서 실제로 물어봐야 할 질문은 따로 있습니다.

- 불량이 감지되면 누가 첫 번째로 알림을 받는가?
- 오검출이 반복될 때 작업자가 알람 자체를 무시하게 되진 않는가?
- 환경 변화나 제품 변경 시 모델 재학습 주기가 정해져 있는가?
- 검출 데이터가 다음 공정 의사결정에 연결되어 있는가?

이 질문들에 답이 없다면, 높은 검출 정확도의 AI도 현장에서 힘을 쓰지 못합니다.

📍 기술이 아닌 '흐름'을 설계해야 합니다

오검출이 잦으면 작업자는 알람에 둔감해집니다. 이른바 알람 피로(Alert Fatigue) 현상입니다.
그 상태가 지속되면 진짜 불량 신호조차 흘려보내게 됩니다. 기술의 문제가 아니라, 운영 설계가 빠진 결과입니다.

실제로 AI 품질 검사로 성과를 낸 현장의 공통점은 단순했습니다.
모델 정확도뿐 아니라, 임계값 기준·재학습 주기·알람 체계까지 함께 설계된 곳이었습니다.

AI 도입 전에 먼저 물어야 할 것은 "어떤 알고리즘인가"가 아닙니다.
"검출 이후, 우리 현장은 어떻게 움직이는가"입니다.

✔️ 우리 현장의 운영 설계, 어디서부터 점검해야 할지 막막하시다면 세이지에 문의해 주세요. (링크는 댓글에)

여러분의 현장에서는 AI 도입 후 운영 기준까지 함께 설계하셨나요?

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#세이지 #스마트팩토리 #머신비전

15/05/2026

세이지가 인천공항 AI-PORT 아이디어 공모전에서 대상을 수상했습니다. 🏆

인천국제공항공사가 주관한 이번 공모전 AI 스타트업 부문에서, 세이지는 엣지 AI 기반 셔틀트레인 통합 안전 관제 시스템을 제안해 대상을 받았습니다.

이번 수상을 계기로 인천공항 셔틀트레인 현장에서 기술실증(PoC)을 진행하게 됩니다.

고압선로 침입 감지, 헬멧 미착용, 작업자 쓰러짐 등의 위험 상황을 기존 CCTV 인프라에 엣지 NPU를 연결하는 방식으로 감지합니다. 지하 터널이나 통신 음영 지역에서도 독립 작동이 가능한 구조입니다.

자세한 내용은 댓글의 링크에서 확인하세요. ✔️

#세이지 #산업안전 #스마트팩토리

[AI 비전 검사, 우리 업종에도 맞을까요?]"기술은 좋아 보이는데, 우리 현장에 적용이 될지 모르겠습니다."💡 SAIGE VISION의 산업별 적용에 대해 가장 많이 받는 질문 3가지를 정리했습니다."소재 형태가 ...
13/05/2026

[AI 비전 검사, 우리 업종에도 맞을까요?]

"기술은 좋아 보이는데, 우리 현장에 적용이 될지 모르겠습니다."

💡 SAIGE VISION의 산업별 적용에 대해 가장 많이 받는 질문 3가지를 정리했습니다.

"소재 형태가 불규칙해도 검사가 가능한가요?"
"미세하고 복잡한 PCB 결함도 잡을 수 있나요?"
"규제가 까다로운 제약·식품 산업도 대응되나요?"

업종마다 검사 환경과 요구 기준이 다른 만큼, 적용 가능성에 대한 궁금증도 제각각입니다.

소재 특성부터 규제 대응까지, 우리 현장에 실제로 맞는 솔루션인지 궁금하신 분들께 도움이 될 것 같습니다.

여러분의 현장에서 품질 검사 시 가장 까다롭게 느끼시는 부분은 무엇인가요?

더 궁금한 점이 있으시다면 아래 링크를 통해 문의하세요! 👇

https://saige.ai/inquiry/?utm_source=linkedin&utm_medium=social&utm_campaign=2026_vision_qna&utm_content=industry

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#제조혁신 #품질관리 #스마트팩토리 #제조업디지털전환

[정유 플랜트 개보수 현장, AI 안전 감시는 어떻게 해야 할까요?]수십 개 공정이 30~60일 단위로 순환되는 정유 플랜트 개보수 현장. 협력사 작업자들이 밀집하는 이 환경에서 안전 사고 위험은 공정이 바뀔 때마다...
12/05/2026

[정유 플랜트 개보수 현장, AI 안전 감시는 어떻게 해야 할까요?]

수십 개 공정이 30~60일 단위로 순환되는 정유 플랜트 개보수 현장. 협력사 작업자들이 밀집하는 이 환경에서 안전 사고 위험은 공정이 바뀔 때마다 새로운 형태로 찾아옵니다.

문제는 기존 고정형 AI CCTV로는 이 환경을 제대로 커버하기 어렵다는 점입니다. 협소한 공간과 높낮이 변화가 잦은 현장은 카메라 설치 자체가 제약이고, 공정이 전환될 때마다 철거와 재설치를 반복해야 했습니다. 그 사이에 발생하는 안전 공백은 현장 관리자들이 오랫동안 감수해 온 문제였습니다. 🏭

📍 실제 도입 사례: 국내 대형 정유사 개보수 현장

해당 현장은 고정형 AI CCTV의 한계를 인식하고, SAIGE SAFETY 기반 이동형 AI 안전 모니터링으로 전환했습니다.

공정이 바뀌면 카메라도 즉시 재배치합니다. 침입·쓰러짐·안전모 미착용·화재까지 복합 위험 항목을 하나의 솔루션으로 동시에 감지하고, 이상 상황은 카카오톡 알림으로 즉각 전달됩니다. 별도 모니터링 인력 없이도 개보수 주기 전반의 안전 이력이 자동으로 축적됩니다.

어떻게 운영 체계가 바뀌었는지, 실제 현장에서 어떤 변화가 생겼는지 세이지 고객사례에서 확인해보세요. 고객사례 링크는 댓글에서 확인해주세요!

여러분의 현장에서는 공정 전환 시 안전 감시 공백을 어떻게 관리하고 계신가요?

#세이지 #산업안전 #정유플랜트 #스마트팩토리

[중대재해, 기록은 줄어도 현장의 불안은 여전합니다]중대재해처벌법 시행 이후, 안전 관리의 기준이 달라졌습니다.사고가 난 뒤 대처하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다.그럼에도 고용노동부가 발표한 2024년 산업...
07/05/2026

[중대재해, 기록은 줄어도 현장의 불안은 여전합니다]

중대재해처벌법 시행 이후, 안전 관리의 기준이 달라졌습니다.
사고가 난 뒤 대처하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다.

그럼에도 고용노동부가 발표한 2024년 산업재해 현황에 따르면, 지난해 제조업 사망자는 175명으로 전년 대비 오히려 증가했습니다. 사후 기록이 아닌, 사전 예방으로의 전환이 필요한 이유입니다.

오늘은 '예방'을 중심으로 설계된 SAIGE SAFETY의 기술을 소개해 드립니다.

📍 기존 관제 시스템의 한계
일반 CCTV는 사고가 발생한 후에야 영상을 확인합니다.
평면 영상으로는 사람과 설비 사이의 실제 거리를 알 수 없고, 위험이 얼마나 가까운지 판단하기 어렵습니다.

📍 SAIGE SAFETY가 다른 이유
SAIGE SAFETY는 기존 CCTV 인프라 그대로, 2D 영상에서 깊이와 거리를 추정하는 독자적인 AI 알고리즘을 적용합니다. 별도의 3D 카메라나 라이다(LiDAR) 없이도 공간을 입체적으로 인식해, 위험 구역 진입·중장비 협착 위험을 사전에 감지합니다.

📍 앞으로 더 나아갑니다
출시 예정인 신기능에서는 VLM 기반 법적 위반 자동 적발과 무인 안전 패트롤 체계까지 지원할 예정입니다.
AI가 24시간 현장을 순찰하고, 관리자에게 사전 리포트를 제공하는 시대가 가까워지고 있습니다.
사후 기록이 아닌, 사전 예방으로의 전환. SAIGE SAFETY가 만들어가는 현장입니다.

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#산업안전 #중대재해예방 #스마트팩토리

관제요원 1명이 CCTV 1,200대를 담당하는 현실, 알고 계셨나요?서울시가 이 문제를 해결하기 위해 선택한 것이 AI 기반 CCTV 관제시스템입니다.오탐 알림 월 454만 건 → 35만 건, 판별 정확도 36% ...
06/05/2026

관제요원 1명이 CCTV 1,200대를 담당하는 현실, 알고 계셨나요?

서울시가 이 문제를 해결하기 위해 선택한 것이 AI 기반 CCTV 관제시스템입니다.

오탐 알림 월 454만 건 → 35만 건, 판별 정확도 36% → 81%.
9호선은 신규 인프라 없이 기존 통신망만으로 전 객실 실시간 관제를 완성했습니다.

공공기관이 먼저 증명한 것은 하나입니다.
AI CCTV 관제시스템은 대규모 예산이 있어야만 가능한 것이 아니다.

제조·건설 현장도 마찬가지입니다.
중대재해처벌법 시대, "CCTV가 있다"는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다.
위험을 실시간으로 감지하고 대응했다는 기록이 함께 있어야 합니다.

이미 현장에 CCTV가 있다면, 전환할 조건은 이미 갖춰진 셈입니다.

자세한 내용은 링크를 통해 확인해보세요.
https://saige.ai/blog/ai-cctv-control-system-guide/?utm_source=linkedin&utm_medium=social&utm_campaign=2026_safety_cardnews&utm_content=ai-cctv

여러분의 현장에서는 CCTV 관제를 어떻게 운영하고 계신가요?

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#스마트팩토리 #중대재해처벌법 #산업안전

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