국내 자동차 공장에서는 조립라인에서 사용되는 다양한 규격의 플러그류를 박스 단위로 입고 받아 후속 공정에 필요한 플러그를 한 개씩 직접 꺼내 공급하고 있었습니다. 반복작업 작업 효율을 최적화 하기 위해 자동화 도입을 고려했지만, 플러그 형상(원형, 사각형, 길쭉한 타입 등)이 다양해 기존 자동화 시스템로는 완전 자동화 구현에 어려움을 겪고 있었습니다.

플러그 형상을 학습한 AI 비전 모델을 통해 실시간으로 입고되는 플러그의 위치 및 형상, 방향 등을 인식하고 자체 개발한 AI를 통해 최적의 피킹 포인트를 산출합니다. 플러그가 겹쳐져 있거나 기울어져도 각 부품을 정확하게 인식하니다. 씨메스가 자체 설계 개발한 그리퍼를 통해 플러그를 정확하게 피킹하고 지정된 조립 라인에 투입하는 자동화를 완벽하게 구현해 냈습니다.

자동화 도입을 통해 시간당 플러그 피킹 수량을 기존 수작업보다 더욱 향상시켰습니다. 또한, 정확한 피킹으로 공급 오류를 최소화하는 성과를 달성했습니다. 이로써 작업자의 부담이 크게 완화되었으며, 24시간 동안 멈추지 않고 피킹 속도와 정확도를 균일하게 유지함으로써 전반적인 작업 효율을 극대화할 수 있게 되었습니다