🎯 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
과제: 이 바쁘고 복잡한 생활 속에서 적절한 사람과 직접 이야기하거나 상담하는 것은 쉽지 않습니다. BAP는 이러한 요구를 충족하기 위한 애플리케이션을 준비했습니다. Uranai는 점술가를 찾아 미래를 예측받고자 하는 최종 사용자들을 위해 BAP가 고객의 기대에 맞춰 설계한 애플리케이션입니다. 해결책: Uranai 앱을 ...


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:...
BAP의 개발서비스에 대한 소개를 경청해주셔서 감사합니다
24/02 06:55 ✓