[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...

[AIOps 1편] AI 자율제조 필수품, AIOps와 MLOps는 어떻게 다를까? 

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....

MLOps(머신러닝 개발 전주기 자동화) 플랫폼이란?

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...

제조 기업이 머신러닝 개발 전주기 자동화(MLOps) 플랫폼을 활용할 때의 이점

에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 6월 11, 2024 | 인사이트 리포트

제조 기업이 머신러닝 개발 전주기 자동화(MLOps) 플랫폼을 활용할 때의 이점 들어가기 전에 MLOps(머신러닝 개발 전주기 자동화) 플랫폼이란?   제조 기업의 AI 활용을 돕는 MLOps 플랫폼 제조업 분야로 한정해서 보면, 한국의 산업용 AI 도입율은 50%로 다른 나라에 비해 매우 낮은 수준입니다. 주된 원인으로는 ‘투자 대비 성과의 불확실성’, ‘내부 운용 인력 부족 등이 꼽힙니다. PoC(Proof of Concept)까지...

아하랩스가 ‘자동화산업전(AW2024)’서 제조 디지털 전환을 실현할 솔루션을 선보입니다

에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 3월 20, 2024 | 뉴스

아하랩스가 ‘자동화산업전(AW2024)’서 제조 디지털 전환을 실현할 솔루션을 선보입니다 📌전시회: 2024 스마트공장•자동화산업전 📌일시: 2024년 3월 27일(수)~3월 29일(금)   Day 1 & 2 | 3월 27일(수)/28일(목) | 10:00~17:00 (입장 마감 16:30)  Day 3 | 3월 29일(금) | 10:00~16:00 (입장 마감 15:30)  📌무료 사전등록 기간 : 2024년 3월 25일(월) 오후 6시까지 무료 사전등록 하기...