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기계 학습을 제조에 적용해야 하는 5가지 이유

  • Machine Learning

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.

소프트웨어를 뛰어넘는 적응 및 맞춤화
  • 첨단 제조
디지털화 시대에 회사의 오퍼를 맞춤 제공하는 능력은 현재 및 미래 고객의 선택을 받는 기업이 되기 위해 결정적으로 중요한 능력입니다. 이는 모든 산업 부문에서 필요한 적응 능력으로, 금속 산업 역시 예외가 아닙니다. 귀사는 경쟁사와는 어떻게 차별화하고 계십니까? 관건은 제품이나 소프트웨어 그 자체가 아니라 프로세스와 소프트웨어의 다양한 부분이 프로세스에 맞춰 조정되는 방식에 있습니다.

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.