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 제조업에서 시계열 데이터를 효과적으로 활용하면 생산 효율을 높이고, 품질을 향상시키며, 비용을 절감하는 등 제조 과정 전반에서 큰 가치를 창출할 수 있습니다. 아래는 제조업에서 시계열 데이터를 활용하는 주요 사례입니다.  1편: 시계열 데이터 개념 먼저 읽기 2편: 머신러닝/딥러닝 기법으로 제조 시계열 데이터 분석하기 1. 실시간 모니터링 및 성능...

AI가 접목된 3D 머신비전으로 제조를 고도화해 보세요

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

AI가 접목된 3D 머신비전으로 제조를 고도화해 보세요  Chloe Woo | Content Strategist  머신비전은 각종 산업 현장에서 자동 품질 검사를 하거나 공정 및 로봇을 제어하기 위해 이미지나 영상을 분석하는 데 사용하는 기술입니다. 과거에는 평면 이미지/영상을 분석하는 2D 비전이 주로 쓰였지만, 최근 높이나 깊이 방향의 정보까지 활용하는 3D 비전으로 진화하고 있죠. AI의 발전에 힘입어 산업 현장에서 3D 머신비전의 중요성이 더욱 커질 것으로...

[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...

산업 현장에 온디바이스 AI를 도입해야 하는 이유

에 의해서 webmaster | 8월 16, 2024 | 인사이트 리포트

산업 현장에 온디바이스 AI를 도입해야 하는 이유  Chloe Woo | Content Strategist 이전 아티클에서 온디바이스 AI의 개념과 장점에 대해 알아보세요.     최근 LLM 서비스들의 속도가 무척 느려졌는데, 실감하고 계신가요? 생성형 AI 열풍으로 더 다양한 기능, 더 높은 성능을 구현하기 위해 모델의 크기가 급증한 탓인데요. 실제로 2012년 AlexNet 이후 AI 모델의 크기는 매년 10배씩 성장했습니다. 그런데 그에 따라 속도가 느려졌다는 건,...

대형언어모델(LLM; Large Language Model)이 제조업을 혁신하는 방법

에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 7월 17, 2024 | 인사이트 리포트

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 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 제조 현장을 엄청나게 변화시킬 잠재력이 있는 것으로 기대됩니다. 이번 아티클에서는 복잡한 인간의 언어와 각종 도메인 지식을...