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인사이트
제조 AI 도입을 검토할 때 실제로 부딪히는 문제들을 정리했습니다. 데이터 준비, 모델 검증, 운영 단계에서의 판단 기준을 다룹니다.
제조 데이터 표준화: AAS와 KS X 9101이 실제로 하는 일
AAS(자산관리쉘), OPC-UA, KS X 9101이 각각 무엇을 해결하는지와 제조 데이터 표준화를 어떤 순서로 진행하는지 정리했습니다. 표준화를 건너뛰었을 때 뒤에서 어떤 비용이 발생하는지도 다룹니다.
사출 공정 난검 불량, AI 비전검사는 무엇이 다른가
룰베이스 비전 카메라가 사출 공정의 난검 불량을 놓치는 이유와, 딥러닝 기반 검사가 이를 어떻게 다루는지 정리했습니다. 불량 샘플이 적을 때의 접근법과 라인 속도를 유지하는 방법까지 다룹니다.
AI 예지보전, 시작하기 전에 확인할 데이터와 절차
AI 예지보전을 도입하려면 어떤 데이터가 얼마나 필요한지, 어떤 순서로 진행하는지 정리했습니다. 센서 종류와 샘플링 주기, 고장 이력의 최소 조건, 검증 단계에서 흔히 놓치는 지점까지 다룹니다.