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AI : Open insight

현장과 사무를 잇는 제조 데이터 관리 플랫폼

AI : Open insight

AI 데이터 분석과 실시간 처리를 돕는 쉽고 강력한 도구로써

제조기업의 설비와 품질, 공정 내 활용가능한 지능형 운영 시스템

노코딩으로 접근성 용이

- 복잡한 명령어/코딩 없이 데이터 처리를 위한 워크플로우 작성 가능

- 칩(Chip)과 와이어(Wire)만 활용하여 간단하게 다이어그램 작성

데이터 분석을 위한 전용 도구

- 전처리/중류/군집화/회귀/통계분석/이미지처리/신호처리 등의 도구

- LLM 모델을 활용한 데이터 변환 가능

프로토타이핑을 통한 프로젝트 배포

- 검증된 데이터 분석 및 처리 워크플로우를 빌드하여 프로토타입 구성
   및 실시간으로 Rest API를 통해 재사용하거나 배포하는 기능 제공


데이터 분석 및 Al 예지보전 가능

- 경험 지식을 활용한 고장 진단

- 데이터 기반의 이상감지 가능

- 스마트 제조와 통합 운영 가능

제품 품질 분석 및 품질 예측

제품의 품질검사 데이터를 통해 품질항목에 대한 공정능력분석(Cp/Cpk)과
각 공정 별 운전 조건정보를 통해 조건과 불량과의 영향도 분석을 수행. 또한,
각 품목별 공정별 운전조건 정보를 통해 미래의 불량수 예측 및 품질측 정결과 예측에 활용


ex 
Correlation, ANOVA, Regression, Random forest, XGBoost

최적 운전 조건 도출

설비 및 공정에서 제품의 불량 및 에너지 소비를 최소화하기 위한 최적의 운전 조건을 도출하고
직접 설비를 제어하거나 작업자에게 가이던스를 할 수 있는 시스템 구축에 활용


ex 
Monte-carlo simulation, Genetic algorithm

설비 이상 감지 및 고장 예지

설비로부터 발생되는 신호를 모니터링하고 분석하여 설비의 상태를 진단하고, 
추이 분석 및 고장 패턴을 분석하여 설비 고장이 발생될 시점에 대한 예측을 통해 
설비의 가용성을 높이는 분야에 활용.


ex 
Rule base, Auto encoder, Regression, Trend, Weibull, Exponential

공정별 생산 시간 및 효율 분석

품목별 공정별 소요시간 및 생산지연을 감지하고, 생산성 분석, 병목 공정을 파악하고 
인력에 대한 효율을 개선하는 분야에 활용.


ex 
Box plot, Pivot table, Outlier detection, ANOVA, Differential analysis

생산 스케줄링 및 자원 할당

정해진 품목별 생산 목표수량과 납기/재공/재고 현황, 설비의 Capa 및 
현 상태를 반영하고 소요시간/작업비용을 고려하여 실시간으로 각 공정별, 
호기별 최적의 생산 스케줄링을 수립하는 분야에 활용.


ex 
Rule base, Monte-carlo simulation, Genetic algorithm, Network program

고객 주문 및 클레임 분석

고객별 주문 내역을 분석해 구매 패턴에 대한 분석을 수행하여 생산 계획에 반영하거나 
고객 불만 접수 데이터를 분석해 문제 유형을 분류하고 관리 포인트를 수립하고 개선하는 분야에 활용.


ex 
Time series, Decision tree, Regression, Clustering

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