[질문] 제조분야에서 AI/ML을 활용하려고 할때 다음의 사항이 고민이 됩니다. 1. 이상징후 탐지를 위한 방안을 만들어야 하는데, 설비도 많고 센서와 파라미터 많아 적용하기가 힘들다. 2. 공정 데이터 중에 효율적인 영향을 미치는 공정변수가 어떤 것인지 파악하기 힘들다. 이에 대해 다쏘시스템의 AI/ML 솔루션을 활용한다면 어떤 방안을 제시해 줄 수 있을까요?
AI/ML 적용 시 핵심인자의 선정이 가장 중요한 요소로 보여집니다. 이는 AI/ML 알고리즘 개발/선택에 대한 자유도에 따라 적용 솔루션이 달라질 수 있습니다. 금일 세션 중 BIOVIA는 자유도가 높은 솔루션이며, DELMIA/EXALEAD는 자유도는 낮으나, Pre-define된 ML 알고리즘을 기반으로 핵심인자를 사용자에게 도출해 드릴 수 있습니다.
[질문] VM과 컨데어너의 가장 큰 차이점은 GUEST os의 유무인데 이 GUEST OS가 무겁고 이에 대한 화환성에 문제가 있어서 인것으로 생각되는데 컨테이너가 수만개 만들어서 그것은 관리하기가 어려운데 컨데이터의 구성요소를 좀 더 늘리고 그 수를 줄여서 관리를 좀 더 쉽게 할 수 있는 방안은 없는지요?
[질문] 제조분야에서 AI/ML을 활용하려고 할때 다음의 사항이 고민이 됩니다.
1. 이상징후 탐지를 위한 방안을 만들어야 하는데, 설비도 많고 센서와 파라미터 많아 적용하기가 힘들다.
2. 공정 데이터 중에 효율적인 영향을 미치는 공정변수가 어떤 것인지 파악하기 힘들다.
이에 대해 다쏘시스템의 AI/ML 솔루션을 활용한다면 어떤 방안을 제시해 줄 수 있을까요?