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기계 학습을 제조에 적용해야 하는 5가지 이유

  • Machine Learning

디지털화 선택의 시대의 조류에 순응하는 당연한 선택
  • 첨단 제조
클라우드, 분석, 빅 데이터, 딥 러닝, 인공지능, 증강 현실… 팬데믹 이전부터 이미 사용되던 이러한 개념과 기타 개념들이 이제는 우리에게 도움이 된다는 목적, 특히 우리에게 영향을 미치는 영역에서 업계가 안전하고 효과적인 방식으로 디지털화하여 프로세스를 최적화하는 데 도움이 된다는 유일한 목적을 가진 콘텐츠로 채워졌습니다.

판금 업계에서 데이터 기반 의사결정의 중요성
  • 첨단 제조
코로나19 팬데믹을 겪으면서 객관적이고 정확한 데이터를 기반으로 한 의사결정의 중요성이 여실히 드러났습니다. 이런 데이터의 신뢰성과 품질이 필수적이며 결정 사항을 정당화하고 가치를 추가하기 위해 어떤 데이터를 사용할지 정확히 알아야 합니다. 하지만 오래된 데이터를 그냥 사용할 수는 없습니다.

클라우드는 선택 사항이 아니라 경쟁력을 제고하는 새로운 동인
  • Digital Transformation
무언가를 더 이상 사내에 보관하지 못하면 통제력을 상실했다는 기분 때문에 혼란스러울 수밖에 없습니다. 직접 보고, 만지고, 다룰 수도 없으며 지도에서도 찾을 수 없어 많은 사람들이 쉽게 이해하지 못하는 공간인 클라우드로 중요한 데이터를 마이그레이션하는 경우에 그러한 상실감은 더욱 큽니다. 그리고 누구나 알고 있듯이, 사람은 무언가를 이해하지 못할 때 그것을 무시하고 마치 존재하지 않는 것처럼 행동하는 경향이 있습니다. 그러나 이 인더스트리 4.0 기술 구현 수단은 실제입니다.