📍교육에서 배우는 핵심 흐름 

1. 봉제 불량 이해하기

주요 불량 유형(실밥 풀림, 박음질 불량, 색상 불일치 등) / 불량 발생 원인과 예방방법

2. AI검수 원리

이미지 인식 AI의 작동 방식 /  데이터셋과 판별 알고리즘 개념

3. 시스템 활용 실습

현장 이미지 촬영 -> AI 판별 결과 확인 / 불량 유형별 분류 실습

4. 현장 적용 방법

카메라 조명 셋팅 / AI시스템과 기존 공정의 연동 / 보고서 출력 및 공유 방법

💻 현업적용 포인트 

• 속도 : 대량 생산품도 빠른 검수 가능

• 정확성 : 사람 눈보다 일관된 품질 기준 적용

• 비용절감 : 불량품 출고 방지로 손실 최소화 

의류 제조 공장 품질관리 담당자 / 봉제 생산 라인 관리자 / 품질검수 인력

과정 개요 및 목표 설정

· 봉제검수의 중요성과 불량률 감소 효과

· AI 봉제검수 시스템이 품질·생산성에 미치는 영향

· 오늘 실습할 내용과 목표 설명

AI봉제 검수 개념 이해 

· 전통적 검수 방식 vs AI 검수 방식 비교

· 카메라·센서로 데이터 수집 → AI 분석 → 결과 출력 과정 설명

· AI가 판단하는 불량 유형 예시

· 계정 로그인, 기본 대화 방법- 질문·지시하는 법(프롬프트 작성)

· 표나 간단한 문장으로 정리된 결과 받는 방법

· 실제 봉제 불량 이미지와 판정 결과 비교

· AI가 찾을 수 있는 불량 종류(박음질 불량, 재봉선 틀어짐 등)

· AI 검수 결과 리포트 해석 방법

실습 – 샘플 데이터 판정 체험

· 제공된 불량·정상품 이미지와 결과표 확인

· AI로 “이 데이터의 불량 원인 설명” 요청

· 간단한 불량 분류 작업 체험

AI 봉제검수의 장점과 한계

· 작업 속도, 인력 절감, 정확도 향상 사례

· AI가 잘못 판정하는 경우(예: 구김, 조명 영향)

· 현장에서 보완해야 할 점

실무 적용 팁

· 검수 데이터 기록·보고 방법

· 불량 패턴 누적 분석을 통한 개선 아이디어

· ChatGPT로 불량률 개선 방안 제안받기

· 불량률 감소 

· 검수 효율성 향상

· 품질 기준의 표준화