복잡한 제조 시계열 데이터, 통계분석+딥러닝으로 더 정확하게

에 의해서 webmaster | 10월 7, 2024 | 인사이트 리포트

복잡한 제조 시계열 데이터, 통계분석+딥러닝으로 더 정확하게  Chloe Woo | Content Strategist Contents Toggle 1. 통계분석 기법2. 제조업에서 통계분석 기법의 한계 및 AI 활용의 이점(1) 빅데이터/실시간 처리(2) 고차원/비선형 패턴 분석3. 다양한 AI 기법 시계열 데이터 (1)편 제조 시계열 데이터의 특성>>먼저 읽어보기 시계열 데이터 분석은 과거부터 다양한 산업에서 중요한 역할을 해왔으며, 이를 위해 전통적인 통계분석...

제조 시계열 데이터(Time Series Data)의 특징

에 의해서 webmaster | 10월 7, 2024 | 인사이트 리포트

제조 시계열 데이터(Time Series Data)의 특징  Chloe Woo | Content Strategist Contents Toggle 제조 시계열 데이터(Time Series Data)란?시계열 데이터의 기본 특징(1) 시간 의존성(Temporal Dependence)(2) 자기상관성(Autocorrelation)(3) 계절성(Seasonality)(4) 추세(Trend)(5) 변동성(Volatility)(6) 정상성 vs. 비정상성(Stationarity and...

AI가 접목된 3D 머신비전으로 제조를 고도화해 보세요

에 의해서 webmaster | 9월 13, 2024 | 인사이트 리포트

AI가 접목된 3D 머신비전으로 제조를 고도화해 보세요  Chloe Woo | Content Strategist  머신비전은 각종 산업 현장에서 자동 품질 검사를 하거나 공정 및 로봇을 제어하기 위해 이미지나 영상을 분석하는 데 사용하는 기술입니다. 과거에는 평면 이미지/영상을 분석하는 2D 비전이 주로 쓰였지만, 최근 높이나 깊이 방향의 정보까지 활용하는 3D 비전으로 진화하고 있죠. AI의 발전에 힘입어 산업 현장에서 3D 머신비전의 중요성이 더욱 커질 것으로...

[AIOps 2편] 제조 데이터 수집, AI 도입 고민? 통합적 AIOps로 해결하세요

에 의해서 webmaster | 9월 6, 2024 | 인사이트 리포트

[AIOps 2편] 제조 데이터 수집, AI 도입 고민? 통합적 AIOps로 해결하세요  Chloe Woo | Content Strategist 제조에서 AIOps의 장점 제조업은 복잡한 IT 환경과 OT가 결합된 산업으로, 이러한 복잡성을 관리하고 최적화하기 위한 필수 역할을 AIOps가 수행할 수 있습니다. 다음은 제조기업이 AIOps를 도입할 때 기대할 수 있는 주요 이점입니다. (1) 운영 효율 향상 제조업 환경에서는 다양한 기계와 장비가 상호 연결되어 있으며, 이를...

[AIOps 1편] AI 자율제조 필수품, AIOps와 MLOps는 어떻게 다를까? 

에 의해서 webmaster | 9월 4, 2024 | 인사이트 리포트

[AIOps 1편] AI 자율제조 필수품, AIOps와 MLOps는 어떻게 다를까?   Chloe Woo | Content Strategist 전통적인 IT 운영에서 AIOps로의 진화 오늘날의 빠르게 변화하는 디지털 환경에서 IT 운영 팀에 대한 압력은 그 어느 때보다 커지고 있습니다. IT 환경의 복잡성이 증가함에 따라, 조직은 전통적인 도구와 수동 프로세스만으로는 이러한 변화에 적응할 수 없게 됐죠. 특히 제조 현장에서는 이러한 문제가 더욱 두드러지게 나타납니다....