예측 제조 설계
AI로 최적의 제조 솔루션 찾기
도전 과제
기존 제조 공정에서는 안전하고 비용 효율적인 조립 솔루션을 찾기 위해 프로토타입 제작 및 파괴 테스트에 상당한 투자가 필요할 수 있습니다. 이 개발 프로세스는 설계자와 엔지니어에게 낭비되는 재료와 시간 소모 측면에서 비용이 많이 들지만 주어진 설계가 수행되고 클라이언트 사양을 충족하는지 증명하는 데 필요합니다.
기회
AI는 가능한 최고의 제조 솔루션으로 이어질 수 있는 제조 데이터의 패턴을 찾는 데 사용할 수 있습니다. AI 기반 모델은 재료 속성, 이전 구성, 테스트 결과 등을 포함한 다양한 데이터를 살펴봄으로써 긍정적인 결과를 생성할 가능성이 가장 높은 변수 조합을 결정할 수 있습니다. 이 정보를 사용하여 설계자와 엔지니어는 작동 가능성이 가장 높은 방법을 추구할 수 있으며 심지어 이전에는 생각하지 못했던 새로운 솔루션을 찾을 수도 있습니다. 가능성이 높은 솔루션에 집중함으로써 제조업체는 비용을 절감하고 시장 출시 시간을 단축하며 품질을 개선할 수 있습니다.
왜 H2O.ai인가
H2O.ai의 사명은 산업 전반에 걸쳐 더 많은 사람들이 AI의 힘을 사용하여 비즈니스 및 사회적 문제를 해결할 수 있도록 모든 사람을 위해 AI를 접근화하는 것입니다. Stanley Black 및 Decker와 같은 선도적인 글로벌 산업체는 H2O.ai와 제휴하여 H2O Driverless AI로 구동되는 차세대 산업 제조 솔루션을 제공합니다. H2O Driverless AI는 수상 경력에 빛나는 자동 머신 러닝 플랫폼으로 데이터 과학 팀이 고도로 정확한 예측 모델을 개발하는 속도를 크게 높여 머신 러닝 노력을 확장할 수 있도록 지원합니다. Driverless AI에는 머신 러닝 해석 가능성(MLI), 개별 예측을 위한 이유 코드, 자동 시계열 모델링 등 제조업체가 특히 관심을 갖는 혁신적인 기능이 포함되어 있습니다.
관련 사례 연구
Dr. Robert Coop
Artificial Intelligence and Machine Learning Manager, Stanley Black & Decker
"The platform’s feature engineering and scoring pipeline generation are better than anything we’ve seen out there right now."
Lou Carvalheira
Principal Data Scientist, Cisco
"H2O really shines in model training and scoring and we can do it all without sampling the data."
