에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 11월 30, 2023 | 이차전지, 품질관리
추가 솔루션 도입 없이 검사 데이터와 고유 바코드 숫자를 통합해 생산 이력 추적이 가능해진 사례 Challenge 전기자동차 배터리 화재 및 리콜 이슈로 배터리 수율 향상과 생산 이력 추적에 대한 필요성이 커짐 신규 배터리가 새로 개발되었으나 기존 생산라인 및 과거의 품질검사 시스템을 그대로 활용해 데이터 연계 및 통합이 불가능한 상태. 생산 이력을 추적할 수 없다는 문제 발생 Approach 다양한 통신 프로토콜을 제공하는 Data...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 11월 28, 2023 | AI, en
Federated Learning: Concepts and Applications AI machine learning relies on vast amounts of data. To achieve this, you start by gathering substantial data in a central server, and then you train the data using high-performance computing resources. The more data at...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 11월 28, 2023 | AHHA Labs' products, AI, Data, Smart Manufacturing
Embracing the Future: Why Data CAMP Outshines Traditional SCADA 4 Limitations of Traditional SCADA Software: What is SCADA Software? Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems utilized in smart factories are critical for manufacturers. They enable...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 11월 28, 2023 | Security, en
How Homomorphic Encryption Safeguards Data in the Cloud Environment With the increasing demand for AI technology based on cloud and big data, there is a growing need for more advanced security measures. When many companies utilize AI to provide personalized services...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 11월 24, 2023 | 인사이트 리포트
AI 시대에 제조업 경쟁력 높여줄 클라우드 기술 – 개념, 유형, 동향 바야흐로 AI 시대입니다. 제조 분야 스마트 팩토리에서도 최근 산업용AI를 활용해 제조 효율화를 꾀하고 생산품의 품질을 더욱 높이는 시도를 하고 있습니다. 이를 실행하려면 수많은 데이터를 저장할 공간과 고도의 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 그리고 이를 충족하는 가장 적합한 플랫폼으로는 ‘클라우드’가 꼽히죠.[1] 이번 아티클에서는 AI와 떼려야 뗄 수 없는 공생 관계인 클라우드 기술의...
