아하랩스는 신뢰할 수 있는 데이터 역량과
현장 친화적인 AI 기술로
산업용AI 시장을 주도하고 있습니다
Success case
All
Quality Control
Anomaly Detection
Predictive Maintenance
외부 데이터와 연결되는 검색증강생성(RAG) – 보안 문제는?
빠르게 발전하는 AI 기술과 더불어 RAG는 다양한 AI 시스템의 핵심 요소로 자리 잡을 것입니다. 하지만 반드시 해결해야 할 큰 문제가 있는데요, 바로 보안입니다....
검색증강생성(RAG)으로 다양한 제조 문제를 신속하게 해결하세요 – 도메인별 활용 사례
검색증강생성(RAG; Retrieval-Augmented Generation) 기술은 검색과 생성의 장점을 결합하여 사용자가 필요로 하는 정보를 보다 정확하고 신속하게 제공합니다. 특히 실시간으로 업데이트 되는...
검색증강생성(RAG; Retrieval-Augmented Generation)이란? -개념, 장점
주말에 짧은 여행을 계획하려고 합니다. "서울 근교 당일치기 여행지"를 검색했더니 수십 개의 블로그 포스팅과 관광 웹사이트가 나옵니다. 하지만 광고성 글이 많아서 실제 방문자들의 후기와 팁을 찾기가 어렵습니다....
멀티모달 대형비전언어모델(LVLM)을 활용한 산업용 이상감지 사례
✓ 대형언어모델(LLM) 아티클 먼저 읽어보기 멀티모달 트렌드 혹시 코를 막고 양파를 먹는 실험에 대해 아시나요? 실험에 참가한 많은 사람들이 본인이 먹고 있는 것이 양파인지 알아채지 못했을 뿐만 아니라, 심지어...
대형언어모델(LLM; Large Language Model)이 제조업을 혁신하는 방법
Industry 5.0, 디지털 전환(DX), 끝없는 기술 발전으로 정의되는 시대에 제조 분야는 혁신의 문턱에 서 있습니다. 이러한 변화의 핵심에는 단연 AI가 있는데요. 특히 챗GPT로 대변되곤 하는 대규모...
설명 가능한 AI④ 제조업 활용 사례
"AI와 사람의 완벽한 협업 사례다" 제조 분야에서 XAI의 중요성을 설명하는 설득력 있는 사례 연구는 Siemens의 현장 실험에서 나왔습니다. 전자 제품의 비전 품질검사에서 두 그룹의 성과를 비교하한...
설명 가능한 AI③ XAI와 AI 규제 준수와의 상관성?
‘딥러닝의 아버지'라고 불리는 제프리 힌턴은 2018년 12월 12일 미국 잡지 ‘와이어드' 인터뷰에서 “AI에 설명 가능성을 요구할 이유가 없으며, 작동 결과를 사후에 평가해서 얼마나 믿을 만한 것인지 따지면...
설명 가능한 AI② XAI(eXplainable AI) 주요 방법론
'설명 가능한 AI(XAI·eXplainable AI)'를 구현하기 위한 다양한 방법론이 연구되고 있습니다. 1. 특성 중요도(Feature Importance) Feature importance는 주로 트리...
설명 가능한 AI① XAI(eXplainable AI)란? – 개념, 역사, 중요성
XAI(자이, Explainable AI)란 무엇인가? XAI(Explainable AI, 설명 가능한 AI)는 AI 시스템의 의사결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 만드는 기술입니다. XAI는 AI 모델이...
AI Engineer (3년 이상)
Summary 경력(3년 이상) 채용 형태 : 정규직 마감일 : 상시 채용 근무지 : 경기도 성남시 분당구 성남대로 43번길 10 (하나EZ타워) 712호 AI 팀을 소개합니다 AI팀은 AI연구소 소속으로,...
IT/솔루션 기술영업
Summary 경력(3년 이상) 채용 형태 : 정규직 마감일 : 상시 채용 근무지 : 경기도 성남시 분당구 성남대로 43번길 10 (하나EZ타워) 712호...
A successful case of reducing ‘false-positives’ by applying a deep learning model to detect ‘type 1 errors’
Challenge If the test standard is set too sensitively to achieve 0% ‘false-negative’, ‘false-positive (type 1...
Success case of monitoring ‘data drift’ and performing predictive maintenance with a data quality index (DQI) model
Challenge Consistent optical images must be taken at all times to properly train the model and increase the...
Configuring an AI model pipeline to detect robotic grasping anomalies in real time
Challenge Robot drops battery, causing downtime Difficulty utilizing existing machine learning solutions due...
How the Anomaly Detector model was used to automate the quality control process using only normal data
Challenge Pouch-type batteries have flexible surface geometry, complicating defect identification. This makes...
![[AI 자율제조 ③] 산업용 AI 개발 운영 플랫폼을 이용한 생산 고도화](https://ahha.ai/wp-content/uploads/2024/06/lisa-video-400x250.jpg)
[AI 자율제조 ③] 산업용 AI 개발 운영 플랫폼을 이용한 생산 고도화
<AI 자율제조 전략 1.0 PDF 바로보기> 산업용 AI 개발/운영 플랫폼을 이용한 생산 고도화 이렇게 수집, 전처리한 데이터셋으로 산업용 AI 모델을 생성하면 제조 현장 곳곳에서 아주...
![[AI 자율제조 ②] 제조 디지털 혁신 첫걸음은 ‘설비 데이터 수집’](https://ahha.ai/wp-content/uploads/2024/06/Data-CAMP-Protocol-400x250.jpg)
[AI 자율제조 ②] 제조 디지털 혁신 첫걸음은 ‘설비 데이터 수집’
<AI 자율제조 전략 1.0 PDF 바로보기> 제조 디지털 전환 첫걸음...‘스마트팩토리 데이터 수집’과 ‘공정 분석’ 산업부가 발표한 AI 자율제조 핵심역량을 확보하려면 다른 그...
![[AI 자율제조 ①] 산업부가 발표한 AI 자율제조 전략 1.0이란?](https://ahha.ai/wp-content/uploads/2024/06/AI-자율제조-400x250.jpeg)
[AI 자율제조 ①] 산업부가 발표한 AI 자율제조 전략 1.0이란?
<AI 자율제조 전략 1.0 PDF 바로보기> 산업통상자원부가 지난 5월 8일 국내 산학연 AI 분야 전문가들이 참석한 가운데 'AI 시대의 新산업정책' 위원회 출범식을 개최했습니다....
제조업에 비지도학습 이상 탐지 AI(Anomaly Detector)를 적용해야 하는 이유
제조업에 이상 탐지(Anomaly Detector) AI를 적용해야 하는 이유제조 현장에 AI 도입이 가속화되고 있습니다. 2023년 제조업 분야 AI 시장 규모는 32억 달러로 평가되었고, 2028년까지...
MLOps(머신러닝 개발 전주기 자동화) 플랫폼이란?
MLOps(머신러닝 개발 전주기 자동화) 플랫폼이란?2024년 현재 제조업은 매우 빠르게 변화하고 있습니다. 물리적 시스템의 디지털 복제본을 만들어 실시간 모니터링과 시뮬레이션을 수행하는 '디지털 트윈',...
제조 기업이 머신러닝 개발 전주기 자동화(MLOps) 플랫폼을 활용할 때의 이점
제조 기업이 머신러닝 개발 전주기 자동화(MLOps) 플랫폼을 활용할 때의 이점 들어가기 전에 MLOps(머신러닝 개발 전주기 자동화) 플랫폼이란? 제조 기업의 AI 활용을 돕는 MLOps 플랫폼...
진동 센서 데이터로 설비 이상탐지(모터 예지보전)를 수행한 사례
Challenge 기존에는 발전 설비 모터에 진동 센서를 부착해놓고 룰 기반으로 검사를 진행함 진동의 등락 외에는 각 진동 요소가 결과적으로 모터 고장에 미치는 영향을 알 수 없으므로, 진동의 양이...
생산 자재 변경으로 인한 검사 ‘데이터 드리프트’를 잡아낸 사례(DQI 모델)
Challenge 항상 일정한 광학 이미지가 촬영돼야 모델을 제대로 학습시키고 양/불량 판정 정확도를 높일 수 있음. 그러나 제조 현장의 다양한 요인 변화로 인해 ‘데이터 드리프트’가 발생하면서...
[경력] 스마트팩토리 AI 솔루션 셋업 엔지니어링 및 개발 (3년 이상)
Summary 경력(3년 이상) 채용 형태 : 정규직 마감일 : 상시 채용 근무지 : 경기도 성남시 분당구 성남대로 43번길 10 (하나EZ타워) 712호...
[신입] 스마트팩토리 AI 솔루션 셋업 엔지니어링 및 개발
Summary 신입 채용 형태 : 정규직 마감일 : 상시 채용 근무지 : 경기도 성남시 분당구 성남대로 43번길 10 (하나EZ타워) 712호 https://ahha.ai/2024/02/13/teamse/ 솔루션...
QA Engineer (3~8년)
Summary 경력(3~8년) 채용 형태 : 정규직 마감일 : 상시 채용 근무지 : 경기도 성남시 분당구 성남대로 43번길 10 (하나EZ타워) 712호 이런 일을 함께 합니다 [주 업무] 테스트 케이스 설계:...
![[AW2024] 표면 결함 검사의 조명 제어는 AI Light Palette로](https://ahha.ai/wp-content/uploads/2024/04/ai-light-palette-400x250.jpg)
[AW2024] 표면 결함 검사의 조명 제어는 AI Light Palette로
아하랩스는 지난 3월 27일부터 29일까지 서울 코엑스에서 열린 ‘2024 자동화산업전(이하 AW2024)’ 전시회를 성황리에 마쳤습니다. 450개 기업이 참여해 역대 최대 규모로 개최되었는데요. 아하랩스...
![[AW2024] 라벨링 없이 정상 영상만 있어도 AI 학습&활용 가능](https://ahha.ai/wp-content/uploads/2024/04/Mail_1-400x250.jpg)
[AW2024] 라벨링 없이 정상 영상만 있어도 AI 학습&활용 가능
아하랩스는 지난 3월 27일부터 29일까지 서울 코엑스에서 열린 ‘2024 자동화산업전(이하 AW2024)’ 전시회에 참가했습니다. 이번 전시회는 450개 기업이 참여해 역대 최대 규모로 개최되었는데요. 아하랩스...
ESG 경영에서 탄소 중립이란? – 개념, 국내외 동향, 해결해야 할 문제 등
ESG 경영은 환경(Environmental), 사회(Social), 지배구조(Governance)의 영문 첫 글자를 따서 만든 개념입니다. 환경 보호, 사회적 책임, 투명하고 공정한 경영 활동을 통해 지속...
탄소 배출량 감축? “데이터 수집/산업용 AI 기술 필수”
'탄소 중립'과 관련한 기본 개념은 'ESG 경영에서 탄소 중립이란?' 아티클을 참고해주세요. 대내외 환경 변화로 기업의 ESG 경영, 특히 탄소 중립은 필수 목표가 되었습니다. 탄소 배출량을...