DeepHow

작업 촬영은 스마트폰이나 태블릿이면 충분하다. AI가 클립을 논리적 단계로 쪼개고 각 단계에 제목을 붙여, 길게 늘어진 원본 파일 대신 오갈 수 있는 영상으로 만든다. 이 단계 구조 덕분에 10분짜리 영상을 훑어 한 동작을 찾는 수고 없이 현장에서 쓸 수 있는 자료가 된다.

Smart Instructions는 굳어버린 문서 대신 텍스트, 사진, 영상을 섞어 SOP 디지털화를 맡는다. 에이전트와 대화하거나 PDF를 불러오거나 기존 영상에서 출발해 만들 수 있고, 단계는 그 자리에서 조정한다. 비교 보기는 같은 자산의 두 버전이 어디서 갈라지는지 표시한다. 절차가 여러 곳에서 수정됐을 때 힘을 발휘한다.

한 번의 녹화가 여러 언어 교대조를 감당한다. 플랫폼은 내용을 50개 이상 언어로 번역하고, 습득도를 확인하는 퀴즈를 만들고, 영상 내용 자체에서 질문에 답한다. 이 층이 수동적 시청을 짧은 강좌에 가깝게 만든다. 다만 번역 속 기술 용어는 공장에서 실제로 쓰는 말을 아는 사람이 한 번 봐야 한다.

작업대 카메라 영상이 비전 모델로 들어가 동작, 순서, 조건을 인식한다. 시스템은 본 내용을 승인된 표준 작업 지침과 대조하고, 단계가 빠지거나 순서가 틀리거나 잘못 수행되면 작업자에게 바로 알린다. 문서화된 절차와 검증된 실행을 가르는 부분이며, 현장 준비가 가장 많이 필요한 부분이기도 하다.

상시 모니터링이 현실적이지 않은 곳에서는 끝난 작업을 검사한다. 완성된 결과의 사진이나 영상을 기준과 비교해 단계, 부품, 순서가 맞았는지 확인한다. 품질팀은 로트가 다음 공정으로 넘어가기 전에 결함을 막는 데 쓰고, 무엇을 확인했는지 기록도 남긴다.

Physical AI가 카메라 영상에서 작업을 분류해 스톱워치 조사 없이 시간·동작 보고서를 만든다. 이어 이탈 분석이 실제 작업이 문서화된 기준에서 어디로 벗어나고 그 차이에 비용이 얼마나 드는지 보여준다. 결과물은 라인 편성을 다시 짜기 전에 근거를 원하는 지속 개선 팀을 향한다.