October 21, 2025
AI-Corr 스마트 염수 분무 테스터는 인공 지능을 통합하여 테스트의 정확성, 효율성 및 데이터 사용성을 재정의하는 차세대 부식 테스트 시스템입니다. 수동 모니터링 및 테스트 후 분석에 의존하는 기존 테스터와 달리, 이 플랫폼은 AI를 사용하여 중요한 작업을 자동화하고, 인적 오류를 줄이며, 실행 가능한 통찰력을 실시간으로 제공합니다. 반도체, 항공우주, 의료 기기, 정밀 엔지니어링 등 정밀성이 필수적인 산업을 대상으로 하며, ASTM B117, ISO 9227, IEC 60068-2-11(전자 부품용)과 같은 주요 표준을 준수합니다. 주요 장점으로는 수동 데이터 입력 90% 감소, 24시간 조기 부식 감지, 테스트 유효성 검사 30% 향상이 있으며, 지연된 결함 식별, 일관성 없는 수동 분석, 갑작스러운 부품 고장으로 인한 계획되지 않은 가동 중단과 같은 기존 테스트 워크플로우의 오랜 문제점을 해결합니다.
AI-Corr의 가치는 기존 시스템의 비효율성을 제거하도록 설계된 세 가지 상호 연결된 지능형 기능에서 비롯됩니다. 첫째, 실시간 AI 부식 감지는 기본적인 시각적 모니터링을 훨씬 뛰어넘습니다. 4K 고속 컴퓨터 비전 카메라(초당 30프레임 캡처)를 장착하여 미크론 수준의 표면 변화까지 추적하며, 20개 이상의 금속 및 코팅 유형에 걸쳐 100,000개 이상의 부식 샘플에 대해 훈련된 딥 러닝 알고리즘과 페어링됩니다. 이 알고리즘은 '가벼운 표면 녹' 또는 '피팅 부식'과 같은 일반적인 단계를 분류하는 것뿐만 아니라 재료별 뉘앙스에도 적응합니다. 알루미늄 합금의 경우, 육안 검사자가 먼지로 오인하기 쉬운 희미한 灰白色 피팅 전구체를 감지하는 것을 우선시합니다. 코팅된 강철의 경우, '코팅 물집(부식의 전구체)'과 '표면 긁힘(비부식성)'을 구별합니다. 구리 와이어 본드와 같은 섬세한 반도체 재료의 경우, 10배 확대에서도 육안으로 보이지 않는 미세 에칭에 초점을 맞춥니다. 이 기능을 활용하는 한 반도체 회사는 이전 수동 검사보다 24시간 먼저 구리 칩 패키지에서 미세 피팅을 감지했습니다. 이 조기 경보를 통해 5,000개 배치 생산을 중단하여 150,000달러의 재작업 비용과 고객에게 2주 지연을 피할 수 있었습니다. 이 시스템은 또한 계층화된 경고를 보냅니다. 사소한 이상(예: 작고 안정적인 녹 반점)은 앱 내 알림을 트리거하고, 중요한 문제(예: 부식률 5배 증가)는 주요 팀 구성원에게 즉시 이메일과 SMS를 보내어 위험을 놓치지 않도록 합니다.
둘째, 예측 유지 보수 및 가동 중단 방지 기능은 방대한 실시간 및 과거 사용 데이터를 분석하여 부품 상태를 예측합니다. 압력 변동을 모니터링하여 안개 노즐 마모, 습도 누출률을 통해 챔버 씰 무결성, 전도도 변화를 측정하여 염수 용액 순도를 추적한 다음 예측 모델을 사용하여 각 부품의 잔여 수명을 계산합니다. 예를 들어, 노즐의 압력이 최적 2.5psi에서 100시간 동안 2.3psi로 벗어나는 경우, 시스템은 테스트 중간에 막히기를 기다리는 대신 사용자에게 '안개 노즐은 12시간 내에 청소가 필요합니다'라고 경고합니다. 매일 18시간 테스트를 수행하는 정밀 엔지니어링 연구소는 AI-Corr로 전환한 후 유지 보수 관련 중단을 75% 줄였다고 보고했습니다. 이전에는 갑작스러운 노즐 막힘 또는 센서 고장으로 인해 매달 3~4번의 테스트 주기를 잃었지만, 이제는 비근무 시간 동안 유지 보수를 예약하여 테스트를 지속적으로 유지합니다. 이 시스템은 또한 모든 유지 보수 활동(예: '2024-05-10에 노즐 청소')을 기록하고 테스트 데이터에 연결하여 부품 성능이 테스트 결과에 영향을 미쳤는지 쉽게 추적할 수 있도록 합니다.
TOBO GROUP의 지능형 테스트 이사인 'AI-Corr은 부식 테스트를 '대기 및 확인' 프로세스에서 '예측 및 실행' 프로세스로 전환합니다. 정밀성과 속도가 필수적인 산업에서 AI는 테스트를 더 쉽게 만들 뿐만 아니라 더 신뢰할 수 있게 만듭니다. 팀은 더 이상 작은 부식 반점을 놓쳤는지 또는 부품이 테스트 중간에 고장날지 추측할 필요가 없습니다. AI는 제품 개선에 집중할 수 있도록 명확하고 시기 적절한 통찰력을 제공하며, 테스터 관리가 아닌 제품 개선에 집중할 수 있도록 합니다.'라고 말했습니다.
