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제조업에 비지도학습 이상 탐지 AI(Anomaly Detector)를 적용해야 하는 이유

제조업에 비지도학습 이상 탐지 AI(Anomaly Detector)를 적용해야 하는 이유

에 의해서 | 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...
[AW2024] 라벨링 없이 정상 영상만 있어도 AI 학습&활용 가능

[AW2024] 라벨링 없이 정상 영상만 있어도 AI 학습&활용 가능

에 의해서 | 4월 12, 2024 | 뉴스

[AW2024] 라벨링 없이 정상 영상만 있어도 AI 학습&활용 가능 아하랩스는 지난 3월 27일부터 29일까지 서울 코엑스에서 열린 ‘2024 자동화산업전(이하 AW2024)’ 전시회에 참가했습니다. 이번 전시회는 450개 기업이 참여해 역대 최대 규모로 개최되었는데요. 아하랩스 부스에도 많은 고객님이 방문해 아하랩스의 인공지능 솔루션에 대해 다양한 의견과 질문을 나누어 주셨습니다. 깊은 감사의 말씀드립니다.    라벨링 없이 정상 데이터만으로 AI 학습과...
2024년 예측 유지보수(예지보전) 기술 트렌드 3 – 이상 탐지(Anomaly Detection) 등

2024년 예측 유지보수(예지보전) 기술 트렌드 3 – 이상 탐지(Anomaly Detection) 등

에 의해서 | 1월 9, 2024 | 인사이트 리포트

2024년 예측 유지보수(예지보전) 기술 트렌드 3 – 이상 탐지(Anomaly Detection) 등 예지보전 방법으로는 (1)간접 고장 예측, (2)이상 탐지, (3)잔존 수명 예측 등 크게 3가지가 있습니다. IoT Analytics 분석에 따르면, 최근 이상 탐지에 대한 연구가 증가하고 있는 것으로 나타났습니다.[1] 이번 아티클에서는 각 접근 방식의 상세 개념과 연구 예시, 이점 및 한계를 소개합니다.    1. 간접 고장 예측(Indirect...
‘1종 오류’ 찾아내는 딥러닝 모델로 ‘과검’ 발생률 감소

‘1종 오류’ 찾아내는 딥러닝 모델로 ‘과검’ 발생률 감소

에 의해서 | 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...