브레니(Brenny) (주)아이디맥스

사람과 같이 문제 해결을 위해 학습하는 나는 브레니(Brenny)라고 해요. 사물도 인식하고 무언가를 분류해보고 묶어보고 신경망을 가동시켜 특징을 추출하죠. 기계가 학습을 하다니... 내가 궁금하지 않나요?

정의

공급망 관리, 품질 테스트 및 검사, 장비 예측 유지관리 등 다양한 분야에 AI를 활용할 수 있고, 제조업체들이 

전반적인 운영에 대해 생각하는 방식을 재조명할 수 있는 진정한 힘을 가지고 있을 수 있고, 특히 딥러닝 기반

애플리케이션을 채택한 제조업체는 결함 포착, 오검 방지, 시간 절야 등 성능에 대한 기대치를 다시 정의함으로써 

경제적, 실질적으로 상당한 이익을 확보할 수 있습니다. 

AI로 인한 예상 가능한 내용은 물론, 예상 불가능한 요소까지 포함하는 세가지 장점

비용 절감 및 간접 비용 절감

제조업체들은 오래된 작업 방식- 특히 머신 비전으로는 너무 힘든 수작업 검사을 대체하는 위험을 감수하면 

간접 비용 감소 효과를 볼 수 있고, 대부분의 작업자는 겨우 15~20분만 집중할 수 있기 때문에 작업 교체나 생산 

라인들 사이에서 차이가 발생합니다. 

신속한 구현

AI는 알고리즘을 코딩하거나 복잡한 규칙을 프로그래밍하는 대신 동일한 시스템이 데이터 세트를 통해 학습하고 

이러한 예제에 기초해서 결정을 내리도록 하고, 몇 명의 우수한 품질 관리 엔지니어와 수 백 장 내지 수 천 장 정도의 

학습 이미지만을 통해 몇 주 만에 AI 애플리케이션을 구현, 테스트하고 개선할 수 있습니다. 

분석 개선 및 업스트림 공정 통제

검사 결과를 문서화하는 AI 솔루션은 사용자에게 확신을 제공할 뿐만 아니라 향후 오류가 발생했을 때에도 나중에 검사 

이미지와 의사 결정을 검토할 수 있도록 합니다. 최종 검사 공정단계를 성공적으로 자동화되면 종종 인라인 검사로 검사

단계를 상향 이전시킬 수 있습니다. 

출처 : 코그넥스

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