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FAQ

공통되는 궁금하신 내용을 모아두었습니다.

Q
[분석Workbench]    분석 워크벤치에 대해 문의 할 수 있는 연락처는 무엇입니까?
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A


분석Workbench 제품문의
aworkbench@poscoict.com

Q
[분석Workbench]    분석워크벤치가 배우기 쉽다고 하는데, 3~4일 교육을 하면 머신러닝/딥러닝 과제를 수행할 수 있을까요?
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A


분석워크벤치 툴을 배우기 위해서는 3~4일 교육을 하면 사용하시는데 무리가 없습니다.
하지만, 3~4일 교육으로 머신러닝/딥러닝 전문가를 양성할 수는 없습니다.
단기간에 전문가를 양성할 수 없기 때문에 과제를 수행하면서 인력을 양성하게 되는데(스마트팩토리 추진방법론에 따라 추진), 주요 사항을 말씀 드리면,
빅데이터/AI 경진대회를 통해 스마트팩토리 핵심과제 및 인력을 발굴/양성하는 작업을 진행합니다.
이런 경진대회를 지원하기 위해 AI.Big Data 전문가/PMO로 구성된 분석지원센터를 구성하고 경진대회 수행인력을 밀착 지원하여, 과제수행을 통해 인력을 양성합니다.
경진대회를 통해 선정된 우수 과제를 과제오너와 분석지원센터 전문가가 함께 상세한 모델링작업을 통해 공장에 적용하여 가동합니다.
이러한 과정을 반복적으로 수행하면서 모범사례를 발굴/전파합니다.
식스시그마를 할 때 표준통계분석 툴을 선정하듯이 AI.Big Data 혁신과제수행의 표준 모델제작 툴의 역할을 수행하게 됩니다.

Q
[분석Workbench]    타사 솔루션과 비교하여 분석워크벤치만의 특장점은 무엇입니까?
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A


특장점은 많이 있으나 주요한 몇가지를 말씀 드리면 아래와 같습니다.
. Smart Factory 운영을 위한 머신러닝/딥러닝 모델의 DevOps를 지원합니다.(조업엔지니어가 연구한 모델을 설비에 One-Step 모델 배포 및 모니터링 체계 지원)
. PosFrame IOT 데이터 추출 시 저렴하고 손쉬운 연결을 지원합니다.
. 다른 조업 엔지니어에게 모델을 공유하고 공동 편집이 가능하며 전사적인 모델자산관리가 가능합니다

Q
[분석Workbench]    PosFrame의 AI.Big Data 분석솔루션인 분석워크벤치가 지원하는 알고리즘은 어떤 것들이 있나요?
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A


Smart Factory
조업현장에서 자주 사용하는 머신러닝 알고리즘, 딥러닝 알고리즘을 지원합니다.
. 머신러닝 : Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Random Forest, xgboost 등 14종으 알고리즘을 지원합니다.
. 딥러닝 : Vision(영상 이미지)분야 알고리즘(CNN, VGG 19, Inception V3, Xception),정형데이터/시계열 딥러닝을 지원 합니다.
. PHM: 설비이상감지, 설비고장예지, 고장진단에 특화된 모델 제작도구를 제공합니다.