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....
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 6월 14, 2024 | 인사이트 리포트
MLOps(머신러닝 개발 전주기 자동화) 플랫폼이란? 2024년 현재 제조업은 매우 빠르게 변화하고 있습니다. 물리적 시스템의 디지털 복제본을 만들어 실시간 모니터링과 시뮬레이션을 수행하는 ‘디지털 트윈’, 머신러닝과 IoT를 활용해 장비 고장을 예상하고 사전에 대응하는 ‘예지보전(예측 유지보수)’, 공정 자동화와 최적화를 추구하는 ‘스마트 제조’, 환경 친화적 공정을 통해 탄소 발자국을 줄이는 ‘지속...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 1월 8, 2024 | 인사이트 리포트
스마트팩토리 예측 유지보수(예지보전)란 무엇이고, 어떤 이점이 있나요? 예측 유지보수(예지보전)란 무엇인가요? 예측 유지보수(예지보전, Predictive Maintenance)란, 고장을 방지하기 위해 기계 설비를 체계적으로 점검하고 유지보수하는 일종의 사전 예방적 접근 방식입니다. AI, 사물인터넷, 빅데이터 분석 기술을 활용해 모든 설비 데이터로부터 의미 있는 정보를 산출합니다. 결함을 인지하고 문제의 원인, 고장 시점, 남은 수명 등을 예측합니다. 그리고 실제 고장이...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 11월 9, 2023 | 인사이트 리포트
인공지능이 여는 학술대회, 연합학습! – 개념, 적용 사례 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 효과적으로 학습할 수 있습니다. 그 결과 소비자에게 더 좋은 개인 맞춤형 서비스를 제공하거나 산업적 목적을 위한 더 정확한 예측을 할 수 있는 AI를 제공할 수 있습니다. 하지만 이와 동시에 개인정보 침해와...