제조

DataRobot을 이용해 원료, 생산 상황 및 다른 환경적 변수를 바탕으로 제품의 품질을 모델화할 수 있습니다. 좋은 모델은 고위험 영역만을 검사하여 리드 타임과 검사 비용을 줄입니다. 또한 DataRobot을 사용하여 모델을 시각화하면 경고 요소가 훨씬 일찍 감지되어 전체 생산량이 개선됩니다.

DataRobot으로 생성된 모델은 발생 전에 장비 고장 징후를 예측합니다. DataRobot은 제조 장비에서 생성된 전류, 진동 및 사운드와 같은 기록 데이터를 사용하여 유지 보수 작업을 혁신하는 정확도 높은 모델을 신속하게 개발합니다. 이러한 통찰력은 전반적인 유지 보수 비용은 줄이면서 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

정확한 수요 예측은 생산 계획의 효율성을 높이고 낭비를 없애는 데 도움이됩니다. DataRobot은 시장 데이터, 제품 사양 및 판매 동향에 머신러닝을 적용하여 기존 예측 방법보다 미래의 판매량을 보다 정확하게 예측합니다. 기업은 이 정보를 활용하여 새로운 시장 세그먼트에서의 판매를 예측하고 그에 따라 계획을 세웁니다.

고도로 전문화된 실무자의 영역에서는 DataRobot으로 생산 시설의 프로세싱 조건 조정을 자동화할 수 있습니다. 수동 방법보다 훨씬 짧은 시간 내에 매우 정확한 예측을 제공하는 모델을 신속하게 생성함으로써 제조 기업은 새로운 생산 라인의 설치 속도를 높이고 공장 전체의 자동화 기능을 확장합니다.

기업의 방향과 우선 사항 설정 및 인프라 구축 또는 구매 결정 등 제조 기업이 R&D에 대해 고려할 사항은 너무도 많습니다. DataRobot은 DataRobot 모델의 시각화 및 비교를 통해 R&D를 개선하여 보다 효과적인 PDCA주기를 가능하게 하고 전반적인 경쟁력을 향상시킵니다.

IoT를 통해 거의 모든 장치가 인터넷에 연결되어 지속적으로 부가 가치 서비스를 업데이트하고 제공합니다. 이러한 스마트 제품은 연결된(또는 오프라인) 항목에서 DataRobot이 구축한 모델을 활용하여 지속적인 과거 데이터 분석을 통해 지속적으로 학습하여 시스템을 그 어느 때보다 빠르게 발전시키고 개선시킵니다.