아하랩스는 신뢰할 수 있는 데이터 역량과
현장 친화적인 AI 기술로
산업용AI 시장을 주도하고 있습니다

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Quality Control

Anomaly Detection

Predictive Maintenance

'산업 전반에 결합하고 있는 생성형AI (1)편 – 개념, 동향'을 먼저 읽어보세요. 아래 글을 이해하시는 데 도움이 됩니다. 다양한 산업별 적용 사례 해결해야 할 윤리적 문제가 남아 있기는 하지만,...

생성형AI에 대한 관심이 식을 줄 모르고 계속되고 있습니다. 2022년 11월 등장한 챗GPT 열풍이 바야흐로 생성형AI 시대를 연 것이죠. 생성형AI란 무엇이고, 제조 분야에 미칠 영향력은 어떤 모습일까요? ...

AI 머신러닝[1]은 방대한 데이터를 통한 학습이 필수입니다. 이를 위해 먼저 중앙 서버에 방대한 데이터를 수집한 다음, 고성능 컴퓨팅 리소스를 사용하여 데이터를 학습시켜야 하죠. 더 많은 데이터를 활용할수록 더...

전통적인 스카다 소프트웨어의 4가지 한계점 스카다(SCADA) 소프트웨어란? 스마트팩토리에서 사용되는 스카다(SCADA, Supervisory Control and Data Acquisition)...

클라우드와 빅데이터 기반의 AI 기술 수요가 증가하면서, 더 완벽한 보안 기술에 대한 요구도 높아지고 있습니다. 예를 들어, 기업이 AI를 활용해 고객 맞춤형 서비스를 제공할 때 개인정보가 노출될...

As the global manufacturing industry accelerates its transition towards smart factories, there is a growing interest...

아하랩스는 2차전지, 반도체, 헬스케어 등 산업용AI 분야에서 실시간 데이터 자동 수집, 이상탐지, 예지보전 AI 솔루션으로 중추적 역할을 하고 있습니다. 이렇게 할 수 있었던 것은 아하랩스 임직원들의 노력...

전세계 제조 업계의 스마트팩토리 전환이 가속화되면서 머신 비전을 이용한 검사 자동화, 실시간 이상 탐지, 예지보전에 대한 관심이 뜨겁습니다. 특히 반도체나 이차전지 등 혁신 제조산업 현장에서는 하루에도 수천 수만...

최근 디지털 트윈(Digital Twin)이라는 개념이 제조 업계의 핵심 기술 트렌드로 떠올랐습니다. 갈수록 제품 수명 주기가 짧아지고 제품 수요를 예측하기 어려워지는데다 고객 맞춤형 제품 수요가 증가하는 등...

The idea of a digital twin is to address real-world problems by rendering the physical world visible within a digital...

디지털 트윈 = 데이터를 가시화하여 현실의 문제를 해결한다 최근 화두로 떠오른 디지털 트윈은 디지털 환경에서 물리적인 현장을 모두 ‘가시화’해서 현실의 문제를 해결한다는 것이 핵심입니다. 디지털...