2016.07.14

클라우드 기반 머신러닝 통해 “싸고 쉽게 분석한다”, 제조업 IoT 활용 방안 - IoT 서비스 실전 가이드 - 2

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제조업계에서 센서 데이터를 분석하는 작업은 오래 전부터 있어왔다. 최근 빅데이터, IoT 시대에 들어서면서 기존에는 엄두도 내지 못한 데이터 분석을 할 수 있게 됐다. 특히 클라우드 인프라를 통해 초기 투자 비용 부담이 줄어들면서 머신러닝 활용의 진입장벽이 낮아지고 쉽게 사용할 수 있는 환경이 마련됨에 따라 이제 기업들은 자사의 데이터 활용에 집중할 수 있게 된 것이다. 제조 분야의 기존 데이터 품질분석과 머신러닝을 통한 데이터 품질분석의 차이를 파악하고, 클라우드 기반의 IIoT 데이터 활용 방법에 대해 알아보자.

주요 내용
이미 각 분야에서 적용되는 머신러닝
클라우드 기반의 분석 플랫폼, '싸다', '쉽다'
기존 품질분석의 문제점과 IoT 도입
전통적인 품질분석과 빅데이터 기반의 품질분석의 차이
설비 고장 예측 분석의 국내외 사례


IOT
2016.07.14

클라우드 기반 머신러닝 통해 “싸고 쉽게 분석한다”, 제조업 IoT 활용 방안 - IoT 서비스 실전 가이드 - 2

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제조업계에서 센서 데이터를 분석하는 작업은 오래 전부터 있어왔다. 최근 빅데이터, IoT 시대에 들어서면서 기존에는 엄두도 내지 못한 데이터 분석을 할 수 있게 됐다. 특히 클라우드 인프라를 통해 초기 투자 비용 부담이 줄어들면서 머신러닝 활용의 진입장벽이 낮아지고 쉽게 사용할 수 있는 환경이 마련됨에 따라 이제 기업들은 자사의 데이터 활용에 집중할 수 있게 된 것이다. 제조 분야의 기존 데이터 품질분석과 머신러닝을 통한 데이터 품질분석의 차이를 파악하고, 클라우드 기반의 IIoT 데이터 활용 방법에 대해 알아보자.

주요 내용
이미 각 분야에서 적용되는 머신러닝
클라우드 기반의 분석 플랫폼, '싸다', '쉽다'
기존 품질분석의 문제점과 IoT 도입
전통적인 품질분석과 빅데이터 기반의 품질분석의 차이
설비 고장 예측 분석의 국내외 사례


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