전자·부품 조립
커넥터 삽입, 정렬, 나사 체결 등 힘·시각 정보가 함께 필요한 작업

PHYSICAL AI · KOREA × VIETNAM DELIVERY
현장 과제 정의부터 시연 데이터 수집, 로봇 정책 개발, 셀 통합과 KPI 검증까지 한 흐름으로 연결합니다.
START WITH ONE TASK
큰 플랫폼을 먼저 사는 대신, 반복 빈도·인력 부담·품질 변동을 기준으로 한 작업을 고르고 현장에서 성공 기준을 합의합니다.
커넥터 삽입, 정렬, 나사 체결 등 힘·시각 정보가 함께 필요한 작업
비전 검사 이후 분류, 불량 격리, 트레이 재배치
빈 피킹, 피스 피킹, 포장, 토트 이동과 팔레타이징
머신 텐딩, 자재 투입, 반복적인 작업자 보조 동작
DELIVERY LOOP
학습 데이터와 현장 배포를 같은 KPI로 연결해, 파일럿 결과가 다음 개선 사이클의 입력이 되도록 설계합니다.
작업·안전·KPI 정의
시연·센서 데이터 수집
품질검수·실패 케이스 분류
정책 학습·벤치마크
로봇 셀 통합·현장 시험
로그 기반 재학습

ENGAGEMENT OPTIONS
작업 후보, 안전·하드웨어 조건, 데이터 접근성, 예상 KPI와 파일럿 범위를 정리합니다.
한 가지 작업을 대상으로 데이터 수집부터 베이스라인 정책과 현장 검증까지 진행합니다.
배포 후 실패 로그, 신규 변형과 생산 조건을 반영해 데이터와 정책을 계속 개선합니다.
ONE TEAM · TWO DELIVERY BASES
KOREA · CUSTOMER & FIELD
VIETNAM · DATA & ENGINEERING
WHAT YOU RECEIVE
작업 적합성·리스크 매트릭스
데이터 수집 사양과 QA 기준
버전 관리된 학습 데이터셋
베이스라인 정책과 재현 가능한 평가
현장 KPI·실패 유형 보고서
양산 전환·확장 로드맵
실제 일정과 성능은 로봇, 그리퍼, 센서, 데이터 접근, 공정 변동과 안전 요구사항에 따라 달라집니다. Readiness Assessment에서 성공 기준과 중단 기준을 합의한 뒤 파일럿을 시작합니다.
현재 공정, 사용 중인 로봇과 목표 KPI를 보내주시면 첫 미팅에서 파일럿 적합성과 필요한 다음 단계를 정리해드립니다.