제조 시계열 데이터(Time series Data)는 왜 중요할까? 

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

제조 시계열 데이터(Time series Data)는 왜 중요할까?   Chloe Woo | Content Strategist Toggle 1. 실시간 모니터링 및 성능 최적화(Condition Monitoring and Performance Optimization)2. 예측 유지보수(Predictive Maintenance)3. 에너지 소비 최적화(Energy Consumption Optimization)4. 품질 관리(Quality Control)5. 생산 계획 및...

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 시계열 데이터 (1)편 제조 시계열 데이터의 특성>>먼저 읽어보기 시계열 데이터 분석은 과거부터 다양한 산업에서 중요한 역할을 해왔으며, 이를 위해 전통적인 통계분석 기법이 널리 사용돼 왔습니다. 하지만 제조 환경에서 수집되는 다변량 시계열 데이터는 비선형적인 상호작용과 복잡한 패턴을 자주 보이기 때문에, 이러한 전통적인 기법으로는 충분한 분석을...

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 제조 시계열 데이터(Time Series Data)란? 시계열 데이터란 시간 순서대로 집계된 데이터를 뜻합니다. 매일/매시간 업데이트되는 기온, 습도, 강수량 같은 날씨 정보, 분초 단위로 변하는 주식의 가격 정보, 날짜 및 시간과 입출금 된 액수가 함께 기록되는 은행 거래 내역 등이 모두 시계열 데이터이죠. 시간의 흐름이라는 기반 위에서 사는 우리들과 가장...

3D 비전(1) 3D 카메라의 원리 네 가지!

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

3D 비전(1) 3D 카메라의 원리 네 가지!  Chloe Woo | Content Strategist Toggle 3D 비전이란?3D 비전의 주요 구성 요소(1) 3D 카메라와 센서(2) 이미지/영상 처리 소프트웨어(3) 데이터 처리 및 분석3D 비전을 활용해야 하는 이유(1) 정확한 깊이 정보 제공(2) 복잡한 형태의 객체 처리(3) 정확한 위치 및 방향 정보 제공(4) 향상된 결함 감지(5) 효율적인 검사 시간3D 카메라의 원리 4가지(1) 스테레오 비전(2) 구조화...

[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....