Manufacture수익 최적화
수익 최적화는 고급 IC 설계 및 제조에서 중요합니다. 최근에는 예측할 수 없는 외부 변수들이 많아지면서, 유연하고 빠른 대응이 더욱 어려워졌습니다. 수집된 고객의 공급과 수요의 패턴을 파악하여 주문과 생산 계획을 수립하여 공급망을 최적화 할 수 있습니다. 그로인해 갑작스러운 주문에 대하여 빠른 납기 대응력도 갖추어 변화에 대응할 수 있습니다. 수집된 고객의 공급과 수요 패턴을 파악하여 생산량을 파악하여 제품의 판매량을 예측 정확도로 식별함으로써 기업이 제조 프로세스를 최적화하고 결과적으로 제품 품질과 판매량을 최적화 할 수 있는 기회를 제공합니다.
Manufacture재고 최적화
예측 정비는 사전에 발생할 수 있는 잠재적인 문제들을 파악하는 것이 안정적인 생산능력을 갖추는데 있어 중요한 요인입니다. 센서, 장치 그리고 운영 시스템에서 데이터를 집계하여 자산오류를 정확하게 예측할 수 있습니다. 플레너 및 운영자에게 예측 정비시기의 예측은 자산 위험에 대한 포괄적인 통찰력을 제공하여 더 높은 수준의 자산 가용성을 유지하고 서비스 기반 차별화를 제공하며 유지 보수 비용 절감을 돕습니다. 고객의 수집된 장비의 정보(고장 횟수, 수리 횟수, 구입 날짜) 등의 데이터를 이용해 정비 날짜를 예측하여 설비의 고장을 예방하여 재산상 손실을 방지 할 수 있습니다.
Manufacture예측 정비
신용 점수 예측 모델은 고객의 신용에 의해 발생할 수 있는 이벤트(예:파산, 의무 불이행, 지불 불이행 등)를 유발할 수 있는 경우를 대비해서 대출 기관은 채무불이행 위험이 높은 신청자와 신용 가치는 있지만 광범위한 신용 기록이 없는 신청자를 식별하여 신용 위험 및 손실에 대한 노출을 줄입니다.
수집된 고객 신용 데이터를 사용하여 해당 고객의 소득 상태, 신용 내역, 지불 수준 및 기타 지표를 이용하여 신용 점수 예측을 함으로써 신용 승인을 간소화하면서 리스크를 정확하게 평가하기가 가능해 집니다. 기존 신용 채점 모델보다 정확도와 회상률이 더 높으며 금융 위험 관리 시스템에서 중요한 역할을 하게 될 것입니다.
Manufacture안전 모니터링
고객의 수집된 비디오 및 이미지 기반의 데이터를 분석, 예측하여 실시간으로 안전 위험을 감지하고 경고할 수 있습니다. 사람의 눈으로 일일이 파악하는 단순한 모니터링으로는 사고를 실시간으로 감지하기 어렵습니다. AI를 이용한 물체인식 인공지능을 통하여 이상 행동 탐지 즉 흡연 행동과 같은 위험을 모니터링 함으로써 현장에서 빠른 처리 및 피드백을 통해 위험을 예방할 수 있습니다. 사건을 신속하게 분석하고 증거자료를 확보할 수 있습니다.
Manufacture수요 예측
수요 예측은 데이터 분석 뿐만 아니라, 다양한 분야의 전문가들의 대규모 작업을 필요로 하는 중요한 과정 중 하나입니다. 특히 제조업에서 수요 예측을 활용하게 되면 재고를 효율적으로 관리하여 불필요 재고품을 보관할 필요가 없어지고, 전체적인 제조 과정을 최적화할 수 있습니다. 경제, 시장, 원자재의 가용성과 같은 외부 요인과 고객의 수요량, 재고량, 공급량 등의 데이터를 학습하여 미래에 수요가 얼마나 발생할 지를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 제조업자는 사업 실적과 향후 계획에 대해 보다 깊은 안목을 얻을 수 있습니다.
Manufacture불량 예측
제조회사에서 생산되는 제품의 불량을 얘측하는 것은 기업의 이익과 직접적으로 관련되기 때문에 매우 중요합니다. 불량품을 판별하는 전통적인 방법은 사람이 수작업으로 불량품을 식별하는 것인데, 이는 인적 오류에 의한 오류 발생의 가능성이 크고 많은 사람에게 의존해야 하므로 고비용이 들어갑니다. 제품 품질에 영향을 미칠 수 있는 압력, 속도, 온도 등의 데이터를 센서를 이용한 수집을 통해 딥러닝 기술을 활용한다면 제품의 불량을 신속하고 정확하게 예측할수 있습니다.제품의 품질의 예측은 비용 절감뿐만 아니라 기업의 수익의 최적화를 시킬 수 있습니다.
Manufacture제품 품질 분류
제조주기의 품질 관리 부분은 여전히 제약적이고 어려운 작업입니다. 끊임없이 변화하는 제품과 환경에 적응하기 위해 인간의 작업과 시각적 기능에 의존해야했기 때문입니다. AI를 사용하면 이러한 복잡한 문제점을 해결 할 수 있습니다. 수집된 고객의 양품과 불량품의 데이터를 학습하여 생성된 모델은 조립 라인에서 좋은 부품과 결함이있는 부품을 자동으로 구분할 수 있고, 결함 발생 발견시 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다. 이는 지속적으로 변화하는 제조산업과 같은 동적 환경에 매우 유용한 솔루션입니다.
Manufacture공사장 안전모 착용 모니터링
공사 현장에서는 최소 수십 톤 짜리 물건이 이동하는 경우가 많습니다. 현장 종사자들은 사고가 발생했을 시 충격을 흡수하거나 분산하기 위하여 안전모를 착용합니다. 한 실험에 의하면 안전모를 착용했을 경우에는 쓰지 않았을 때보다 전달 충격력을 90%이상 감소시키는 것으로 측정되었다고 합니다. 이와 같이 안전모 착용은 추락이나 물체의 낙하사고로 인한 부상 최소화에 있어서 반드시 실행되어야 합니다. 공사 현장에서 헬멧을 쓰고있으면 helmet, 쓰고있지 않으면 head 등으로 구분하는 이미지를 학습 시킨 모델을 이용해서 작업자들의 안전모 착용 상태를 모니터링 할 수 있다면, 안전 사고를 예방하는데 도움이 될 것입니다.
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