🎯 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
개요 고객은 여러 기계의 하드웨어 및 소프트웨어 버전을 Excel 파일로 관리해왔습니다. 고객은 이 관리 과정을 조기에 시스템화하고, 다른 사내 시스템과의 연동이 가능하도록 하기를 원했습니다. 이 문제를 해결하기 위해, BAP의 제안에 따라 OutSystems를 활용한 기계 업그레이드 이력 관리 시스템을 개발하기로 결정했...


개요 고객사는 업계 선도적인 인사 관리 플랫폼 중 하나로, 기업을 위한 HR 솔루션을 제공하고 있습니다. 그러나 기존의 오프쇼어 벤더에게 아웃소싱을 했음에도 불구하고, 개발 리소스 부족 문제를 지속적으로 겪고 있었습니다. 과제 동시에 여러 제품과 신규 기능을 출시해야 하는 요구사항. 기존 오프쇼어 벤더가 일정 준수와 품질...
BAP의 개발서비스에 대한 소개를 경청해주셔서 감사합니다
24/08 15:16 ✓