이노블록은 보도블록 품질 관리에서 원재료인 골재 관리가 중요한 요소라고 설명했다. 그동안 산지나 기후에 따라 변동성이 큰 골재의 입도(입자 크기)와 입형을 확인하기 위해 전문 인력이 수기 체가름 시험을 진행해 왔다. 이노블록은 열악한 제조 현장에 맞춘 고해상도 카메라 및 조명 시스템(1~5라인)과 AI 비전 알고리즘을 도입해 10mm 이하 잔골재의 실시간 입도·입형·조립률을 정밀 판독하는 시스템을 마련했다.
믹서 BATCH 정보와 연계된 골재 품질 데이터는 실시간으로 확인할 수 있으며 배합 조정 등에 활용된다. 회사는 이를 통해 보도블록의 강도 저하와 균열 발생 가능성을 줄일 수 있을 것으로 보고 있다.
성형 및 완제품 선별 공정에도 AI 기술이 적용됐다. 설치된 AI 비전 카메라와 딥러닝 알고리즘(Edge Computing 연계)이 표면 상태와 색상 편차를 실시간 판단한다. 특히 정량적 기준이 없어 주관적 판단에 의존했던 고객 시각 차이(색상 쏠림) 문제를 정량화된 패턴 분석으로 해결한다. 회사는 이를 통해 일정한 품질 수준을 유지하고 고객 클레임 감소 효과를 기대하고 있다고 밝혔다.
수집된 각종 전산 데이터와 조립률 등 16대 주요 품질 요소는 MES 및 통계적 공정관리(SPC) 시스템과 연동되어 실시간 품질 추적성 및 데이터 무결성을 확보했다.
이를 통해 원자재 LOT부터 배합 Batch, 생산 LOT, Pallet, 출하 LOT까지 4M 상세 정보의 실시간 추적이 가능해져 신속한 원인 분석과 대응이 가능해졌다.
회사에 따르면 스마트공장 구축 이후 감리 결과 완제품 불량률은 기존 대비 36.17% 개선됐고 고객 품질 클레임은 41.17% 감소했다. 수작업 체가름 시험에 소요되던 품질검사 시간은 60분에서 0.1분으로 99.83% 단축됐다. 또한 AI 골재품질 분석 정확도는 98.7%, 감성 불량 판독 AI 성능을 평가하는 F1-Score는 98.8%를 기록했다.
이노블록 관계자는 "이번 스마트공장 구축을 계기로 단순 보도블록 제조사를 넘어 'AI 보도블록'을 생산하는 지능형 제조기업으로 도약하게 됐다"며 "데이터 자산화와 예측 품질관리 기술을 바탕으로 국내 보도블록 산업의 제조혁신을 지속해서 선도해 나갈 것"이라고 밝혔다.