에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 3월 19, 2024 | 뉴스
이차전지 공정에 투입되는 실시간 이상감지 AI는 어떤 모습일까? 1. 인터배터리2024 성황리에 종료 아하랩스는 지난 3월 7일부터 9일까지 서울 코엑스에서 열린 ‘인터배터리2024’ 전시회를 성황리에 마쳤습니다. 역대 가장 많은 참관객(약 12만 명)이 찾은 가운데, 아하랩스 부스에도 많은 고객님이 방문해 아하랩스의 인공지능 솔루션과 제품에 대해 다양한 의견과 질문을 나누어 주셨습니다. 고맙습니다. 2. 아하랩스의 실시간 이상감지 AI 데모...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 12월 22, 2023 | 이차전지, 예지보전
데이터 품질 지표(DQI) 딥러닝 모델로 ‘데이터 드리프트’ 모니터링 및 예지보전 수행 아하랩스의 Data CAMP 솔루션과 검사 이미지의 퀄리티를 분석하는 딥러닝 모델을 활용하면, 카메라와 노후 조명 문제로 이미지를 잘못 촬영해 품질 검사에 실패하는 경우를 미연에 방지할 수 있습니다. Challenge 항상 일정한 광학 이미지가 촬영돼야 모델을 제대로 학습시키고 양/불량 판정 정확도를 높일 수 있음 그러나 카메라 각도가 바뀌거나 조명이...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 12월 1, 2023 | 인사이트 리포트
엣지 컴퓨팅으로 제조 데이터 100% 활용하기 산업용 사물인터넷(IIoT)의 발달로 제조 현장에서 엄청나게 많은 데이터가 쏟아져 나오고 있습니다. 예컨대 2,000대의 장비를 보유한 현대적인 공장에서 매월 2,200테라바이트의 데이터가 생성되는 것으로 추정되죠.[1] 종전대로라면 이 데이터는 기업 내부에 갖춰져 있는 중앙집중식 데이터 센터, 즉 서버로 올라가야 합니다. 기업에 따라 중앙집중식 퍼블릭 클라우드일 수도 있고요. 하지만 엄청나게 많은, 더구나 갈수록 다양해지고...
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...
