[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] 리눅스플랫폼이 많으면 기존엔 가각 컨버젼하고 업데이트해야 하는 컨데이터가 너무 많지만 이것을 PaaS 대표적인 맨텍의 아코디언을 사용하면 한번에 전환하고 컨테이너를 관리할 수 있다는 말씀인지 궁금하고 그럼 이제는 paas 하나만 잘 관리하고 업데이트 패치하면 된다는 말씀 같은데 그럼 paas에 종속되는 문제는 없는 것인지요? 언제든 타 paas로 이전이 가능한 구조가 필수 일것 같은데 이런 문제는 어떻게 해결하셨는지요?
(질문) 레거시, 클라우드, SaaS 등으로 가면서 데이타센터 하드웨어 어플라이언스 위주의 보안 정책 관리가 힘들어졌고 재택, 원격 근무가 보편화된 시대에 확장성이나 보안 문제를 드러난 VPN보다 클라우드 엣지 솔루션을 보안 정책으로 검토하고 있습니다. 이때 추천할 만한 솔루션은 어떤 것이 있는지 문의드립니다.
[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?