제조 AI 융합 - 데이터 융합

제조 AI 융합 - 데이터 융합(상호 보완적 활용) 제조 현장은 빠르게 디지털화 되고 있습니다. 그러나 설계, IoT 센서 로그, 품질 검사, 작업 지시서 처럼 각기 다른 형식의 데이터가 제각각 존재한다면 그 가치는 충분히 발휘되지 못합니다. 이 문제를 해결하기 위한 핵심은 데이터 융합(Data Fusion) 이며, 이를 가능하게 하는 네 가지 기술이...

AAS + Knowledge Graph 융합 시스템: 차세대 스마트 제조를 위한 혁신적 접근

AAS + Knowledge Graph 융합 시스템: 차세대 스마트 제조를 위한 혁신적 접근서론현재 Industry 4.0 환경에서 Asset Administration Shell(AAS)은 디지털 자산 표준화의 핵심 역할을 하고 있으나, 복잡해지는 제조 환경의 지능형 요구사항을 완전히 충족하기에는 한계가 있습니다. 이러한 한계를 극복하고 진정한 스마...

AAS and Knowledge Graph for Zero Defect Manufacturing using LLM

제조 AI 융합은 데이터가 자산이고 그 자산인 산업설비 데이터와 경험데이터를사람과 AI가 쉽게 이해·활용할 수 있는 자산으로 바꾸기 위함. . . 최신기술을 융합하여 제조혁신에 활용하기 위한 연구와 활용 방안 검토 문제 상황“사출 성형 공정에서는 제품 치수 편차와 같은 불량이 자주 발생합니다.문제는, 공정 데이터(온도, 압력, 클램핑 압력)는 기계...

JAX란 무엇인가? - Google의 차세대 수치 연산 라이브러리-#2

소개JAX는 Google에서 개발한 고성능 수치 연산 라이브러리로, NumPy와 호환되는 API를 제공하면서도 GPU/TPU 가속화, 자동 미분, JIT 컴파일 등의 현대적인 기능을 제공합니다. 머신러닝과 과학 계산 분야에서 NumPy의 한계를 뛰어넘는 강력한 도구로 주목받고 있습니다.NumPy와 비교한 JAX의 장점1. 하드웨어 가속화NumPy: C...

JAX란 무엇인가? - Google의 차세대 수치 연산 라이브러리 #1

JAX란 무엇인가?데이터 사이언스와 머신러닝 분야에서 일하다 보면 NumPy의 한계를 느끼는 순간들이 있습니다. 대용량 데이터를 처리할 때 느린 속도, GPU를 활용하지 못하는 아쉬움, 복잡한 미분 계산을 수동으로 해야 하는 번거로움 등 말이죠. 이런 문제들을 해결하기 위해 Google에서 개발한 것이 바로 JAX입니다.JAX는 NumPy와 호환되는 ...

제조업 AI 혁신을 위한 물리 정보 신경망(PINNs)

제조업 AI 혁신을 위한 물리 정보 신경망(PINNs)본 내용은 PPT를 Online 설명 위해 작성한 내용입니다(PPT 자료가 필요하신분은 따로 연락주세요) datalink(박종영) 제조업이 AI에 목마른 이유안녕하세요, 제조업 AI 전문가 여러분! 오늘은 최근 제조업계에서 뜨거운 화두가 되고 있는 물리정보 신경망(Physics Informe...

제조 AI의 새로운 패러다임-물리정보 신경망(PINNs)으로 데이터 한계 극복하기

제조 업계가 마주한 AI의 역설최근 몇 년간 제조업계는 디지털 전환의 물결 속에서 AI 기술 도입에 적극적으로 나서고 있습니다. 스마트 팩토리, 예지보전, 품질 관리 자동화 등 AI가 가져다줄 혁신에 대한 기대감이 높아지고 있죠. 하지만 실제 현장에서는 예상과 다른 현실에 직면하고 있습니다.AI를 성공적으로 활용하기 위해서는 무엇보다 양질의 데이터가 ...

제조 현장의 암묵지를 활용한 AI 융합 혁신 세미나

제조 현장의 암묵지를 활용한 AI 융합 혁신 세미나배경제조업의 디지털 전환이 가속화되고 있는 가운데, 단순히 데이터를 수집하고 분석하는 것을 넘어 현장 전문가들의 경험과 노하우를 AI 시스템에 융합하는 것이 진정한 혁신의 핵심으로 떠오르고 있습니다. 이번 세미나는 경남창원혁신데이터센터의 데이터를 분석하고, 이를 리뉴얼하여 현장의 암묵지를 활용한 AI ...

Docling(도클링)이란 무엇인가요?

Docling(도클링)이란 무엇인가요?IBM Docling은 생성형 AI 애플리케이션을 위한 문서 처리 및 변환을 위한 오픈소스 툴킷 입니다. 제조 분야에서 AI 시스템 개발하시는 분에게 유용한 정보를 제공하겠습니다.PDF문서 추출 Tool을 이것 저것 사용해 봤는데 docling 이 최고인 것 같아 공유합니다. 무엇보다 사용해봐야 알겠죠~핵심 기능I...

AI 창의적 활용 가이드

창의적 AI 활용 가이드제조업 AI 시스템 개발자를 위한 실무 활용서목차개요AI를 팀원으로 대하는 협업법음성 활용의 혁신적 접근AI를 활용한 AI 학습어려운 대화 상황의 롤플레이 연습AI 시대의 창의성 재정의제조업 특화 실무 활용 사례실행 가이드 및 결론개요핵심 메시지: AI는 도구가 아닌 팀원이다Stanford University의 Jeremy Ut...

AI 융합 자율 제조 구현을 위한 방안

AI를 융합한 자율 제조 구축을 위한 방안(가이드) 제조 현장에서 AI 도입이 어려운 이유제조 기업에 AI를 적용하고 융합하는 것은 생각보다 훨씬 복잡하고 어려운 과제입니다. 그 핵심적인 이유는 두 영역 간의 근본적인 지식 격차에 있습니다.AI 전문가들은 최신 알고리즘과 기술에는 정통하지만, 실제 제조 공정의 복잡성과 미묘한 차이점들을 깊이 이해하지 ...

생성형 AI 질문 편향 문제와 해결 방안

Gen AI 시스템의 질문 편향 문제와 해결 방안1. 질문 편향이란 무엇인가?편향의 정의와 메커니즘질문 편향(Question Bias)은 사용자가 AI에게 질문할 때 자신의 기존 믿음이나 선입견을 반영한 질문을 던지는 현상입니다. 이로 인해 AI는 사용자가 원하는 답변을 제공하게 되고, 결과적으로 기존 인식이 더욱 강화되는 악순환이 발생합니다.편향 발...