제조, 에너지, 광업, 농업, 운송 등의 분야에 속한 산업 기업들은 데이터를 수집하고 분석하고 이해하기 위한 노력의 일환으로 산업 기업이 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷 (IoT), 고급 분석, 기계 학습 등의 새로운 기술을 채택하는 비율이 점차 커졌습니다. 그러나 과제는 존재합니다. 이러한 시스템에 묶여 있는 데이터를 해방시키기가 쉽지 않을 수 있습니다. 또한 지능형 기술로 생성된 방대한 데이터를 정리하고 이해하고 효율적으로 이용하려면 오래된 프로세스를 재검토하고 혁신을 가속화해야 할 수 있습니다.
이 eBook에서는 오늘날의 산업 기업이 기계 학습을 활용하여 디지털 트랜스포메이션 및 관련 이점을 추진하고 있는 현황을 알아봅니다. 그런 다음 산업계의 공통 과제를 살펴보고, AWS를 통해 기계 학습을 채택하여 그러한 과제를 극복하는 방법을 알아봅니다. <22p>
주요 내용
- 오늘날의 제조업체에서 기계 학습을 통해 성과를 내는 방법
- 산업계의 과제 : 자산 성능 개선
- 비즈니스 과제 : 품질 관리
- 비즈니스 과제 : 엣지에서 운영 효율성 개선
- 비즈니스 과제 : 수요 예측 및 재고 관리
- 비즈니스 과제 : 데이터에서 더 많은 가치 창출
