탐지 시스템 도입이 활발히 이뤄지고
센서 데이터를 활용한 불량 탐지 시스템 도입이 활발히 이뤄지고 있다.
그러나 기계 교체나 온도·압력·속도 변화 등으로 제조공정이 바뀌면 기존 AI 모델은 새로운 상황을 제대로 이해하지 못해 성능이 급격히 저하됐다.
KAIST는 이재길 전산학부 교수 연구팀이.
KAIST 연구팀이 개발한 ‘TA4LS 기술’ 개념도.
스마트팩토리의 제조공정변경에도 재학습 없이 불량률을 탐지하는 인공지능(AI) 기술이 나왔다.
다품종 소량생산의 스마트 팩토리 환경에서 불량 없이 효과적으로 활용할 수 있게 될 전망이다.
스마트팩토리 제조공정이 바뀌어도 불량 제품을 무리 없이 찾아내는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.
최근 스마트팩토리 제조 현장에서는 AI 센서 데이터를 활용한 불량 탐지 시스템 도입이 활발하다.
하지만 기존 AI 모델은 기계 교체 또는 온도·압력·속도 등.
연구진 (좌 나지혜 박사과정, 우 이재길 교수) 스마트팩토리 현장에서 가장 큰 과제 중 하나는공정이 조금만 바뀌어도 기존 인공지능 불량 탐지 시스템의 성능이 급격히 떨어진다는 점입니다.
기계 교체, 온도나 압력 변화, 속도 조정 등 새로운 상황이 등장하면.
연구팀에서 개발한 TA4LS 기술 개념도.
ⓒ한국과학기술원 한국과학기술원(KAIST)은 전산학부 이재길 교수 연구팀이 제조공정이나 설비가 바뀌어도 기존 인공지능(AI) 모델을 추가적인 불량 레이블링 없이 활용할 수 있는 ‘시계열 도메인 적응’ 기술을 개발했다고.
공공건축물 설계공모 심사위원 구성 개편과 함께 심사과정의 자료공개 범위가 확대된다.
공정·전문성 확보에 초점을 맞춰 공공건축물 설계공모 과정 전반을 손질하겠다는 게 조달청의 구상이다.
조달청은 이 같은 내용의 '조달청 건축 설계공모 혁신방안'을 26.
KAIST가 개발한 'TA4LS 기술' 개념도.
스마트팩토리 제조공정이 변해도 알아서 불량을 잡는다.
우리 연구진이 제조공정이 바뀌어도 재학습 없이 불량을 탐지하고, 최대 9.
42% 성능 향상을 이끌어낸 인공지능(AI) 기술을 개발했다.
스마트팩토리를 비롯해 헬스케어.
롯데칠성음료는공정개선과 설비 교체 등 에너지 절감 활동만으로 올해 약 4000t의 탄소 배출량을 감축할 예정이라고 26일 밝혔다.
이번 탄소 배출량 감축은 환경 보존과 자원 절약을 목표로 한 ESG(환경·사회·지배구조) 활동의 일환으로, 음료·주류 생산공장의.
개편 시스템은 업체간거래내역과 전기사용량, 고용.
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