🎯 목표: 제품이 완성되기 전에 실시간 생산 데이터를 분석하여 품질 불량을 예측
📦 솔루션: 머신러닝 이상 탐지 + 알림 대시보드
⚙️ 기술: TensorFlow, Scikit-learn, Streamlit, InfluxDB
📈 결과: 불량률 35% 감소, 사후 검사 비용 절감
⏱️ PoC 기간: 3주
🎯 목표: 제품이 완성되기 전에 실시간 생산 데이터를 분석하여 품질 불량을 예측
📦 솔루션: 머신러닝 이상 탐지 + 알림 대시보드
⚙️ 기술: TensorFlow, Scikit-learn, Streamlit, InfluxDB
📈 결과: 불량률 35% 감소, 사후 검사 비용 절감
⏱️ PoC 기간: 3주
Challenges: Sake is a traditional Japanese alcoholic beverage, first mentioned in history books some 1,300 years ago. Are there limits to how much sake can be promoted domestically...
현대 제조 환경에서 ‘예기치 못한 설비 정지(Unplanned Downtime)’는 생산성과 수익성, 그리고 기업 신뢰도에 막대한 영향을 미치는 주요 리스크 중 하나입니다. 저희는 최신 AI 기술을 바탕으로, 설비 정지를 사전에 예측·방지하여 효율을 극대화하고 지속 가능한 성장을 실현할 수 있는 솔루션을 제안합니다. &n...
BAP의 개발서비스에 대한 소개를 경청해주셔서 감사합니다
03/10 09:38 ✓