에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 6월 14, 2024 | 인사이트 리포트
제조업에 이상 탐지(Anomaly Detector) AI를 적용해야 하는 이유 제조 현장에 AI 도입이 가속화되고 있습니다. 2023년 제조업 분야 AI 시장 규모는 32억 달러로 평가되었고, 2028년까지 208억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 45.6%에 달하는데요. 최근 몇 년 새 AI가 급격하게 발전하면서 제조업에서도 AI를 통한 공정 자동화, 효율 향상, 수율 향상, 다운타임 최소화 등에 대한 수요가 계속해서 높아지고 있기...
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 | 12월 28, 2023 | 이차전지, 예지보전
‘1종 오류’ 찾아내는 딥러닝 모델로 ‘과검’ 발생률 감소 이상탐지(Anomaly Detection) 딥러닝 모델을 활용해 검사 이미지 전체 영역을 학습합니다. 실제 생산품의 결함이 아닌, 그 밖의 다른 문제로 인한 과검(1종 오류) 사례일 확률을 추론합니다. Challenge ‘미검’ 0%를 달성하기 위해 검사 기준을 너무 민감하게 설정한 경우, ‘과검(1종 오류)’이 많아짐 과검을 적발하기 위한 무작위 샘플링...
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 8, 2023 | 인사이트 리포트
스마트팩토리 필수 조건, 제조실행시스템(MES)의 7가지 이점 제조실행시스템(MES)의 변혁적인 세계를 탐험해보세요. 이 기술이 생산 프로세스를 최적화하고 효율성을 향상시키며 스마트 제조를 주도하는 방법을 알아보세요. 제조실행시스템(MES, Manufacturing Execution System)을 활용한 스마트 팩토리 구축 사례가 많아지고 있습니다. 경쟁이 치열한 글로벌 시장에서 살아남으려면 생산 라인 전반에서 균일한 품질을 달성해야 하고, 그 중심에 MES가 있죠. 투명성...
