인공지능이 모든 문제를 해결할 수는 없습니다.
시장 조사 업체 IDC에 따르면 인공지능을 도입한 기업 중 92%가 실패를 경험, DX 추진 이후 33%의 기업에서 ‘공정환경에 맞춘 솔루션 부재 및 낮은 예측 정확도’를 인공지능 도입 실패 주요 원인으로 꼽았습니다.
산업 현장에는 공정을 아는 산업 전문 인공지능이 필요합니다.
복잡하고 특수한 산업 공정, 현장에서 수집된 수많은 공정 데이터 활용, 성과 도출을 위해서는 전문성을 갖춘, 예측 정확도가 높은 산업 전문 AI솔루션이 필요합니다. 인공지능은 불안정한 원자재 수급, 에너지 비용, 고령화로 인한 전문 인력 감소 등 제조 산업이 해결해야 할 과제의 대안으로 떠오르고 있으며, 프로세스 최적화를 통해 생산 효율을 높이고 작업자의 더 나은 의사결정을 지원합니다.
복잡한 산업 공정
불안정한 원자재 수급
에너지 비용 증가
고령화로 인한 전문 인력 감소
INFINITE OPTIMAL SERIES™의 주요 특징은 다음과 같습니다.
INFINITE OPTIMAL SERIES™는 주요 변수 및 숙련된 작업자의 운전 패턴을 학습하여 공정 개선을 위한 인사이트를 실시간으로 제공하고 최적의 운영 조건을 작업자에게 가이던스합니다. 독자 개발한 AI 엔진을 보유하여 적용 확장성이 뛰어나며 높은 예측 정확도의 AI 기술력을 바탕으로 고객사가 원하는 시점에 원하는 예측 결과를 가이던스 하는 사용자 중심 인공지능 솔루션입니다.
• 구조화되지 않은 데이터 구조화
• 누락 데이터 처리 보간 기술
• 데이터 정제 기술
• 불량 데이터 자동 탐지 및 제거
• 정상 데이터 복구 기술
• 데이터 주요 변수 추출
• 공정 데이터 인과관계 추출
• 변수 변화 및 예측 목표에 영향 주는 독립 변수 설명
• 변수 운영 최적 패턴 제안
• 기존 모델 및 플랫폼 연동 용이
• 자체 엔진 보유하여 예측 모델 오류 개선 및 업데이트 용이
• 작업자 공정 운영 의사결정 지원
: AI 예측 근거 제공(설명가능 AI기술)
• 대량 데이터 및 AI 출력 결과 통계 속성 제시
• 공정 작업자 업무 부하 저감
SOLUTION FRAME WORK
서버사양
RAM
SAMSUNG DDR4-3200 16G X 2
CORE ENGINE
CORE TECHNOLOGY
*미국･일본 중심 특허 4건 등록, 12건 출원 완료
대표 기술
딥러닝 설명 과정 입력 기여도 측정 기술(NeurIPS 2022) | 딥러닝 모델 작동 핵심 기술 세계 최고 수준
예측 과정에 기여하는 입력 기여도 선별 및 예측 정확도 산출, 구글 Tensorflow 대비 LeRF/MoRF 점수 각각 최대 0.436/0.020 개선된 알고리즘 보유
딥러닝 내부의 오류를 수정하는 기술(CVPR 2021) | 오류 생성 수리 기술 MIT기술 능가
생성 모델 오류 수정 성능 고도화, 개선 사항 발견 시 자체 수정
