🎯 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
제조업의 끊임없이 진화하는 환경에서, 다양한 공장 구조 전반에 걸친 간소화된 데이터 통합과 관리에 대한 수요는 부정할 수 없이 높아지고 있습니다. 이 글에서는 여러 공장에서 데이터를 조화롭게 처리하고 효율적인 워크플로에 맞춤 솔루션을 제공하는 시스템을 함께 탐험해 보겠습니다. 해결된 도전 과제들 안전한 통합 시스템 구축:...

![AI 기반 혁신 솔루션] 예기치 못한 설비 정지 사전 방지 – 지속 가능한 성장의 핵심](https://cdn.bap-software.net/2025/07/25173856/AI-in-manufacturing.jpg)
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
05/12 01:05 ✓