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현대 조립 검사 기술: 무결점 제조를 위한 궁극의 가이드

2025년 10월 4일

현대 조립 검사 작동 방식: 품질 관리 완벽 가이드

서론

제품이 매번 완벽하게 작동해야 하는 산업에서는 조립이 올바르게 이루어졌는지 확인하는 것이 매우 중요합니다. 항공기, 의료기기 또는 자동차 안전 시스템의 핵심 부품에서는 작은 결함—약한 납땜 연결, 잘못된 위치의 부품 또는 미세한 기포—도 완전한 고장을 초래할 수 있습니다. 결함 없는 제품을 만드는 것은 단순한 목표가 아니라 절대적인 요구 사항입니다. 이 기사는 검사 방법에 대한 기본 정보를 넘어섭니다. 그 목적은 현대 조립 검사 기술이 본질적으로 어떻게 작동하는지 상세히 설명하는 것입니다. 검출이 가능하게 하는 기본 과학적 아이디어를 분석하고, 자동 광학 검사(AOI), 자동 X선 검사(AXI), 납땜 페이스트 검사(SPI)의 주요 기술을 탐구하며, 이를 활용하는 실질적인 계획을 제시합니다. 이 가이드는 제조 및 품질 엔지니어들이 완벽한 생산 목표를 달성하는 데 있어 더 나은, 더 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다.

기본 검사 원칙

조립 검사에 대해 진정으로 이해하려면 먼저 모든 현대 시스템을 지탱하는 핵심 과학적 아이디어를 배워야 합니다. 이것은 브랜드 이름과 마케팅 특징을 넘어서는 "기본 원리" 접근법입니다. 이러한 기본 원리를 이해하면 엔지니어는 단순히 운영하는 것이 아니라 어떤 검사 기술이든 평가하고 문제를 해결하며 새로운 솔루션을 창출할 수 있습니다. 이 과정은 두 단계로 나눌 수 있습니다: 데이터를 수집하기 위해 조립과 상호작용하는 물리학과, 그 데이터를 분석하여 결정을 내리는 수학입니다.

탐지의 물리학

모든 자동 검사 는 제품을 손상시키지 않는 일종의 테스트입니다. 이는 에너지를 목표물에 보내고 그 에너지가 어떻게 돌아오거나 변화하는지 연구하는 방식으로 작동합니다. 전자기 스펙트럼 또는 심지어 음파에서 선택된 에너지가 무엇을 "볼 수 있는지"를 결정합니다.

가시광선: AOI 및 수동 검사용으로 사용되며, 반사와 흡수에 의존합니다. 표면 특징 확인에 뛰어나며, 부품 존재 여부, 극성 표시, 인쇄된 텍스트 (OCR), 납땜 접합의 습윤 특성 등을 검사하는 데 적합합니다. 색상과 대비가 주요 데이터 포인트입니다.
X선: 이 고에너지 방사선은 대부분의 재료를 통과하지만 재료의 밀도와 두께에 따라 흡수되는 정도가 다릅니다. 이러한 흡수 차이를 이용하여 AXI 시스템은 조립체 내부를 볼 수 있으며, 볼 그리드 어레이(BGA) 아래의 납땜 접합 형성, 내부 공극, 관통 구멍 배럴 채움과 같은 내부 구조를 보여줍니다.
적외선(IR): 모든 부품은 열 에너지(열)를 방출합니다. IR 카메라는 이러한 열 신호를 감지할 수 있으며, 이는 전원 테스트 시 단락, 오픈 회로 또는 과열되거나 전력을 소모하지 않는 부품을 식별하는 데 특히 유용합니다.
초음파 소리: 기계 조립 검사 시 고주파 음파를 재료에 보내어 반사된 파(에코)를 분석함으로써 육안이나 X선으로는 보이지 않는 내부 균열, 분리 또는 접합 공극을 감지할 수 있습니다.

분석의 수학

빛 입자 또는 음파가 센서에 포착되어 디지털 신호로 변환된 후, 일련의 복잡한 계산이 적용되어 원시 데이터를 실행 가능한 합격/불합격 판단으로 전환합니다. 이것은 디지털 영상 처리와 통계 분석 분야입니다.

초기 시스템은 픽셀 기반 분석에 크게 의존했으며, 특정 영역의 픽셀 색상 또는 밝기를 알려진 참조 이미지와 비교하는 템플릿 매칭 기법을 사용했습니다. 빠르긴 하지만 조명이나 부품 마감의 미세한 변화에 매우 민감합니다.

현대 시스템은 주로 특징 기반 분석을 사용합니다. 전체 이미지를 비교하는 대신, 소프트웨어는 특정 특징—예를 들어 부품의 가장자리, 납땜 조인트의 곡선, 또는 원형 납땜 볼—을 식별하고 정밀한 측정을 계산합니다. 이러한 측정값은 IPC-A-610과 같은 표준에서 유도된 규칙 세트와 비교됩니다. 주요 계산에는 관심 영역(예: 납땜 페이스트 침전물)의 연결된 영역을 찾고 측정하는 블롭 분석과, 부품 경계를 정밀하게 찾기 위한 에지 검출이 포함됩니다.

이 데이터는 단순히 합격/불합격을 위한 것이 아닙니다. 통계적 공정 제어(SPC) 엔진에 입력됩니다. 평균 납땜 페이스트 양이나 부품 배치의 표준편차와 같은 지표를 추적함으로써 시스템은 전체 라인의 상태를 모니터링하며, 결함이 발생하기 전에 공정 변화에 대한 조기 경고를 제공합니다. 최신 시스템은 수백만 픽셀을 처리하고 초당 수천 번의 계산을 수행하여 이러한 수준의 제어를 가능하게 합니다.

핵심 검사 기술

기본 원칙에 대한 이해를 바탕으로, 현대 전자 조립에서 가장 중요한 세 가지 자동 검사 기술을 살펴볼 수 있습니다. 각 시스템은 제조 공정의 특정 단계에서 특정 문제를 해결하기 위해 설계된 매우 전문화된 공학 장치입니다.

자동 광학 검사 (AOI)

AOI는 리플로우 후 검사에서 주력 역할을 하며, 표면 결함의 대부분을 찾는 역할을 담당한다. 그 효과는 정교한 조명 및 광학 시스템의 결과이다. 다양한 결함 유형을 드러내기 위해서는 서로 다른 조명 기법이 필요하다. 축광 조명(렌즈를 통해 투사된 빛)은 문자 읽기와 평평한 표면 보기에는 이상적이다. 링 라이트는 부드럽고 다방향 조명을 제공하여 그림자를 최소화한다. 여러 프로그래머블 섹션에서 오는 각도 조명은 납땜 조인트의 3차원 질감과 곡률을 강조하는 데 필수적이며, 불량한 습윤 또는 납땜 부족과 같은 문제를 드러낸다. 전체 시야에서 측정 정확도를 보장하기 위해 고급 시스템은 원근 왜곡(시차 오류)을 제거하는 텔레센트 렌즈를 사용한다.

2D AOI와 3D AOI 사이에는 중요한 차이점이 존재한다. 2D AOI는 상단에서 내려다보는 컬러 카메라를 사용하여 색상, 대비, 패턴을 기반으로 이미지를 분석한다. 이는 부품의 존재/부재, 극성, 텍스트 오류를 빠르고 비용 효율적으로 검출하는 데 적합하다. 그러나 본질적으로 "평평한" 방식이기 때문에 높이를 측정할 수 없다. 3D AOI는 이 문제를 해결하기 위해 높이 측정 기능을 추가하며, 일반적으로 레이저 삼각측량 또는 구조광 투사를 사용한다. 레이저 또는 패턴(줄무늬 투사)이 기판에 비스듬히 투사되고, 카메라가 이 빛의 변형을 포착한다. 간단한 삼각법을 통해 시스템은 각 부품과 납땜 조인트의 정밀한 높이 맵을 계산할 수 있으며, 이는 리프트된 리드와 부품 평탄도 문제와 같은 결함을 찾는 데 매우 효과적이다. 이러한 결함은 2D 시스템에서는 보이지 않는다.

특징	2D AOI	3D AOI
측정 원리	색상, 대비, 패턴 매칭	높이 측정 (레이저/구조광)
주요 강점	속도, 비용 효율성, OCR, 극성	리프트된 리드, 평탄도, 부품 높이
주요 약점	그림자가 생기기 쉽고, 색상/질감에 민감함	처리 속도 느림, 비용 높음, 반사 표면 처리 어려움
일반적인 오신호 원인	부품 색상 변화, 조명 변화	부품 뒤틀림, 반사성 납땜 조인트

자동 X선 검사 (AXI)

결함이 숨겨져 있을 때, AXI는 유일한 검사 방법입니다. 볼 그리드 어레이(BGA), 쿼드 플랫 노리드(QFN), 패키지 온 패키지(PoP) 조립품과 같이 모든 납땜 연결이 부품 본체 아래에 위치한 현대의 복잡한 패키지에 필수적입니다. AXI 시스템은 콘 모양의 X선이 생성되는 마이크로포커스 X선 튜브와 결과 이미지를 캡처하는 디지털 플랫 패널 검출기로 구성됩니다. X선 에너지 흡수량은 통과하는 재료의 원자번호와 밀도에 따라 달라지며, 밀도가 높은 납땜은 덜 밀한 PCB 기판과 명확하게 구별됩니다.

AXI 시스템은 여러 영상 모드를 제공합니다. 2D 투과 AXI는 보드의 단일 상단 투사 ‘섀도우그래프’를 제공합니다. 매우 빠르고 브릿지(단락)와 대규모 공극을 찾는 데 효과적입니다. 주요 약점은 보드의 상단과 하단 특징이 겹쳐 보여 혼란스러울 수 있다는 점입니다. 이를 해결하기 위해 2.5D AXI가 개발되었습니다. 소스 또는 검출기를 이동시켜 여러 각도에서 이미지를 촬영하며, 소프트웨어는 이 뷰를 이용해 특징의 위치를 삼각측량하고 보드의 상하를 구분합니다.

가장 강력한 기술은 3D AXI, 즉 컴퓨터 단층촬영(CT)입니다. 이 과정에서 보드를 회전시키면서 수백 장의 2D X선 이미지를 다양한 각도에서 촬영합니다. 정교한 재구성 계산(필터 백 프로젝션과 유사)이 이 2D 투영을 전체 3D 부피 모델로 조합하여, 작업자가 내부 구조를 디지털로 ‘슬라이스’할 수 있게 합니다. 3D AXI를 통해 BGA 볼의 모양, 크기, 원형을 정밀하게 측정하고, 조인트 내 공극 비율을 정량화하며, ‘헤드 인 필로우’와 같은 찾기 어려운 결함도 확실히 식별할 수 있습니다.

납땜 페이스트 검사 (SPI)

수십 년간의 공정 데이터는 납땜 페이스트 인쇄 공정이 최종 SMT 결함의 최대 70%를 차지하는 원인임을 보여줍니다. 따라서 첫 방어선은 페이스트 프린터 바로 뒤에 배치하는 것이 논리적입니다. 이것이 3D 납땜 페이스트 검사(SPI)의 역할입니다. SPI는 부품이 배치되기 전에 보드의 모든 납땜 페이스트 적재를 정량적이고 인라인으로 측정합니다.

SPI의 지배적인 기술은 프린지 프로젝션으로 알려진 구조화된 빛의 한 형태입니다. 시스템은 PCB에 정밀한 줄무늬 빛 패턴(모아레 패턴)을 투사합니다. 오프셋 각도로 장착된 고해상도 카메라는 이 패턴이 3차원 페이스트 적재 위를 통과할 때 어떻게 변형되는지 캡처합니다. 이 왜곡을 위상 이동 분석(phase-shift analysis)라는 과정을 통해 분석함으로써 시스템 소프트웨어는 전체 보드의 매우 정밀한 3D 높이 맵을 계산할 수 있습니다.

이 3D 맵에서 시스템은 각 적재물에 대한 중요한 지표를 추출합니다: 부피, 면적, 높이, X/Y 오프셋, 그리고 브리징입니다. 각 지표는 매우 중요합니다. 부적절한 부피는 약하거나 열림 납땜 조인트를 초래할 수 있습니다. 과도한 부피는 쇼트(단락)를 유발할 수 있습니다. 오프셋은 템스톤 현상이나 왜곡된 부품을 초래할 수 있습니다.

가장 진보된 SPI 구현은 폐쇄 루프 피드백 시스템을 포함합니다. SPI 기계는 상류의 납땜 페이스트 프린터와 직접 통신합니다. 만약 SPI 시스템이 프로세스 추세를 감지하면—예를 들어, 모든 페이스트 적재물이 일관되게 왼쪽으로 50마이크론 이동하는 경우—자동으로 프린터에 보정 명령을 보내어 보드와 스텐실 정렬을 조정할 수 있습니다. 이는 수천 개의 잠재적 결함이 생성되는 것을 방지하며, 품질 접근 방식을 검출에서 예방으로 전환합니다.

수동 및 하이브리드 검사

자동화 시스템의 강력함에도 불구하고, 수동 검사는 여전히 포괄적인 품질 전략의 중요한 부분이며, 특히 저수량 생산, 최종 검사, 재작업 검증에 필요합니다. 이를 구식 방법으로 보는 것은 실수이며, 대신 자체 기술적 요구사항과 고려사항이 있는 프로세스로 취급해야 합니다.

시각 검사 과학

적절한 수동 검사 스테이션은 정교하게 설계된 환경입니다. 현미경 선택이 매우 중요합니다. 스테레오 현미경은 진정한 깊이 인식을 제공하므로 납땜 조인트의 모양 평가에 매우 유용합니다. 디지털 현미경은 편안함을 제공하여 작업자의 피로를 줄이고, 문서화 및 교육을 위한 이미지를 쉽게 캡처할 수 있습니다. 배율 수준은 부품 크기와 검사 기준에 따라 표준화되어야 하며, 일반적으로 IPC 표준에 따라 결정됩니다.

조명은 아마도 가장 중요한 기술적 요소입니다. 밝고, 반사 납땜 조인트의 반사를 방지하는 높은 확산성을 갖추어야 하며, 쉽게 조절 가능해야 합니다. 상단 링 라이트와 각진 ‘구스넥’ 조명의 조합이 가장 좋은 결과를 제공합니다.

하드웨어 외에도 사고 방식을 고려해야 합니다. 작업자 피로는 결함 누락의 중요한 위험 요소입니다. 체계적인 교육 프로그램, 정기적인 휴식, 작업 교대가 필수적입니다. 또한, 작업자는 확증 편향(confirmation bias)과 같은 정신적 편견에 취약할 수 있으며, 이는 명확하고 객관적인 기준이 매우 중요한 이유입니다.

IPC-A-610 표준 사용

주관성을 극복하기 위해 전자 산업은 IPC-A-610, ‘전자 조립품의 적합성’과 같은 기술 표준에 의존합니다. 이 문서는 단순한 지침이 아니며, 전자 조립품의 모든 가능한 특징에 대해 객관적이고 사진으로 설명된 기준을 제공하는 기술적 프레임워크입니다. 각 특징은 세 가지 범주로 분류됩니다:

1등급 (일반): 완성된 조립품의 기능이 주된 요구인 소비자 제품에 적합합니다.
2등급 (전용 서비스): 지속적인 성능과 긴 수명이 요구되는 제품에 적합하며, 중단 없는 서비스가 필요하지만 필수는 아닙니다.
3등급 (고성능/혹독한 환경): 지속적인 고성능 또는 성능 온디맨드가 중요한 제품에 적합하며, 다운타임이 허용되지 않는 경우(예: 생명 유지, 항공우주).

이 프레임워크는 불확실성을 제거합니다. 어떤 납땜 조인트든, 표준은 완벽(목표), 허용 가능하지만 이상적이지 않음(프로세스 지표), 또는 결함으로 간주되는 것에 대한 구체적이고 측정 가능한 기준을 제공합니다.

IPC-A-610 기준(칩 저항기 납땜 조인트)	1등급 (일반)	2등급 (전용 서비스)	3등급 (고성능/혹독한 환경)
측면 조인트 길이(최소)	납땜이 보임	종단 길이 50% 또는 0.5mm	종단 길이 75%
끝 겹침 (최소)	일부 끝 겹침이 보임	일부 끝 겹침이 보임	종단 폭이 젖음
접합 높이 (최대)	종단 위로 연장될 수 있음	종단 위로 연장될 수 있음	부품 본체 위로 연장되지 않을 수 있음
젖음	종단에 젖음의 흔적	종단에 좋은 젖음	잘 형성된 오목한 접합

실용적 구현 프레임워크

기술 지식을 성공적인 현장 전략으로 전환하려면 구조화된 접근이 필요합니다. 검사 기술을 선택하고 구현하는 것은 명확하고 데이터 기반의 프레임워크에 의해 안내되어야 하는 중요한 엔지니어링 및 비즈니스 결정입니다.

1단계: 요구사항 정의

첫 번째 단계는 제품과 생산 환경에 대한 엄격한 분석입니다. ‘최고의’ 기술은 공허한 상태에 존재하지 않으며, 특정 요구에 가장 적합한 기술입니다. 정의해야 할 주요 변수는 다음과 같습니다:

조립 복잡성: 부품 밀도는 어느 정도인가요? 가장 작은 부품 크기(예: 0201, 01005)는 무엇인가요? 조립에 BGAs, QFNs, LGA와 같은 복잡한 하단 종단 패키지가 사용되며 X선 검사가 필요한가요?
생산량 및 조합: 대량 생산, 저조합 환경(자동차 전자제품과 같은)에서 처리 속도가 가장 중요한가요? 아니면 저량, 고조합 환경(항공우주 또는 계약 제조와 같은)에서 프로그래밍 유연성과 광범위한 결함 검사가 더 중요한가요?
고장 위험성과 비용: 제품의 IPC 등급은 무엇인가요? IPC 등급 3 의료용 임플란트는 IPC 등급 1 소비자 장난감보다 훨씬 엄격한 검사 전략, 예를 들어 100% 3D AXI를 요구할 가능성이 높습니다.
알려진 공정 약점: 기존 품질 데이터를 분석하세요. 가장 흔한 결함이 납땜 페이스트( SPI 필요), 부품 배치( AOI 필요) 또는 숨겨진 조인트( AXI 필요)와 관련이 있나요? 문제에 맞는 검사 투자를 집중하세요.

2단계: 기술 평가

명확한 요구 사항이 있으면, 의사 결정 매트릭스를 사용하여 기술을 객관적으로 비교할 수 있습니다. 이 도구는 다양한 시스템 간의 트레이드오프를 시각화하고 정의된 요구 사항과 일치시키는 데 도움을 줍니다.

파라미터	수동 검사	2D AOI	3D AOI	3D SPI	3D AXI (CT)
결함 커버리지	매우 유연하지만 주관적임	존재 여부, 극성, OCR, 쇼트	모든 2D 결함 + 리프트된 리드, 평탄도	페이스트 양, 면적, 높이, 오프셋	숨겨진 조인트 (BGA), 기공, 배럴 충전
처리량	매우 낮음	높음	중간-높음	높음	낮음
반복성	낮음	높음	매우 높음	매우 높음	매우 높음
자본 비용 (CapEx)	매우 낮음	낮음	중간	중간	매우 높음
프로그래밍 복잡성	해당 없음 (교육)	저-중간	중간	저-중간	높음
일반적인 오판률	해당 없음 (주관적)	중간-높음	저-중간	낮음	낮음

3단계: 통합 및 데이터

최종 단계는 선택된 기술을 생산 라인에 물리적 및 디지털 통합하는 계획을 세우는 것입니다. 각 기계의 전략적 배치는 효과적인 공정 제어 루프를 위해 매우 중요합니다.

3D SPI는 항상 솔더 페이스트 프린터 바로 뒤에 배치됩니다. 이는 가장 중요한 공정 단계에 즉각적인 피드백을 제공하기 위함입니다.
3D AOI는 일반적으로 리플로우 오븐 바로 뒤에 배치되어 부품 배치와 최종 솔더 조인트 품질을 종합적으로 검사합니다. 복잡한 양면 기판의 경우, 부품이 영구적으로 납땜되기 전에 배치를 검사하는 사전 리플로우 AOI도 사용될 수 있습니다.
3D AXI는 가장 유연합니다. 이는 중요한 조립품의 100% 검사를 위해 리플로우 후 인라인으로 사용할 수 있습니다. 더 일반적으로는 프로세스 감사, 고가치 제품의 배치 검사, 심층 고장 분석을 위한 오프라인 도구로 사용됩니다.

물리적 배치 외에도 진정한 강점은 데이터 통합에 있습니다. 이것이 Industry 4.0의 핵심 개념입니다. 목표는 피드백 및 피드포워드 루프를 생성하는 것입니다. SPI, AOI, AXI의 데이터는 고립된 실로 존재해서는 안 되며, 중앙 제조 실행 시스템(MES) 또는 공장 정보 시스템에서 상호 연관되어야 합니다. SPI의 솔더 페이스트 부피 측정을 AOI에서 발견된 특정 솔더 조인트 결함과 연결함으로써, 엔지니어는 원인과 결과의 직접적인 관계를 확립할 수 있어 진정한 근본 원인 분석과 예측 품질 관리를 가능하게 합니다.

검사의 미래

조립 검사 분야는 부품 소형화와 완전 자율 ‘스마트’ 공장 추진이라는 이중 압력에 의해 지속적으로 진화하고 있습니다. 차세대 검사 기술은 인공지능과 새로운 영상 기술의 통합으로 정의될 것입니다.

인공지능과 머신러닝

가장 중요한 단기 발전은 전통적인 규칙 기반 프로그래밍에서 AI 기반 딥러닝으로의 전환입니다. 기존 시스템에서는 엔지니어가 모든 부품에 대해 수작업으로 규칙을 작성해야 했습니다(예: “픽셀 밝기가 X보다 작고 면적이 Y보다 크면 결함으로 표시”). 이는 시간 소모적이며 오탐의 주요 원인입니다.

딥러닝은 일반적으로 컨볼루션 신경망(CNN)이라는 모델을 사용하여 접근 방식을 전환합니다. 엔지니어는 ‘좋음’과 ‘나쁨’으로 라벨링된 수천 개의 예제 이미지를 네트워크에 제공하며, 네트워크는 스스로 좋은 솔더 조인트와 결함이 있는 조인트를 구별하는 미묘하고 복잡한 패턴과 텍스처를 학습합니다. 이는 프로그래밍 시간을 크게 줄이고, 더 중요한 것은 규칙 기반 알고리즘을 속일 수 있는 화장품적 변이도 더 잘 처리하여 오탐률을 낮춥니다. 다음 단계는 예측 분석으로, AI 알고리즘이 전체 라인에서 수집된 과거 검사 데이터를 분석하여, 예를 들어 픽앤플레이스 노즐이 마모되기 시작하여 곧 결함을 유발할 가능성을 예측하고, 사전 유지보수를 가능하게 합니다.

신기술 검사 기술

더 멀리 내다보면, 오늘날 시스템도 해결하기 어려운 검사 문제를 해결할 수 있는 새로운 물리 기반 센싱 기술이 등장하고 있습니다.

초분광 영상: 표준 AOI는 세 가지 색상 채널(빨강, 초록, 파랑)을 사용하지만, 초분광 시스템은 수백 개의 좁은 스펙트럼 밴드를 포착합니다. 이를 통해 형태와 색상뿐만 아니라 관찰 대상의 재료 성분을 분석할 수 있습니다. 이는 PCB의 미묘한 오염을 감지하거나, 고유 스펙트럼 서명을 기반으로 올바른 컨포멀 코팅이 적용되었는지 검증하는 데 사용될 수 있습니다.
테라헤르츠(THz) 영상: 전자기 스펙트럼상 마이크로파와 적외선 사이에 위치한 테라헤르츠 방사는 비전리화(엑스선과 달리)되어 많은 유전체 재료(플라스틱, 세라믹, 복합재)를 투과할 수 있습니다. 이는 캡슐화된 전자 모듈이나 3D 몰드 인터커넥트 장치를 검사하는 데 큰 가능성을 보여주며, 내부 구조 정보를 안전 인프라와 잠재적 부품 손상 없이 제공할 수 있습니다.

결론

현대 조립의 최고 품질 수준을 달성하는 것은 복잡한 공학 분야입니다. 이는 결함을 보고하고 측정하는 방법을 지배하는 기초 물리학 및 수학 원리에 대한 탄탄한 이해에서 시작됩니다. 이러한 이해는 AOI, AXI, SPI의 강력한 기술을 적절히 선택, 평가, 배포하는 데 필요한 맥락을 제공합니다. 그러나 기계 자체만으로는 해결책이 아닙니다. 진정한 공정 제어는 이러한 시스템이 결함을 찾는 것뿐만 아니라 예방하는 데 사용되는 통합된 데이터 기반 전략에 통합될 때 달성됩니다. AI와 머신러닝이 더 널리 퍼질수록 이 능력은 더욱 강해질 것입니다. 궁극적으로, 결함률을 거의 제로에 가깝게 유지하는 것은 우연이 아니라, 의도적이고 기술적으로 통찰된 포괄적 검사 및 공정 제어 접근 방식의 결과입니다.