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2016.07.14

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

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

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2016.07.14

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

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.

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이미 각 분야에서 적용되는 머신러닝
클라우드 기반의 분석 플랫폼, '싸다', '쉽다'
기존 품질분석의 문제점과 IoT 도입
전통적인 품질분석과 빅데이터 기반의 품질분석의 차이
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