제조주기의 품질 관리 부분은 여전히 제약적이고 어려운 작업입니다. 끊임없이 변화하는 제품과 환경에 적응하기 위해 인간의 작업과 시각적 기능에 의존해야하기 때문입니다. AI를 사용하면 이러한 복잡한 문제점을 해결 할 수 있습니다. 수집된 고객의 양품과 불량품의 데이터를 학습하여 생성된 모델은 조립 라인에서 좋은 부품과 결함이 있는 부품을 자동으로 구분할 수 있고, 결함 발생 발견 시 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다. 이는 지속적으로 변화하는 제조산업과 같은 동적 환경에 매우 유용한 솔루션입니다.
데이터 | 데이터의 종류 | 내용 | 사용방식 |
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입력데이터 | Zip, JPG, PNG 등 | 양품과 불량품의 이미지 | API |
출력데이터 | CSV | 불량품 여부 예측 | API |
결제 방식 | 가입 방법 | 신청 시 첨부 파일 |
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선불요금 | 온라인 | 모델 생성에 필요한 고객 데이터 |
신청절차 |
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구분 | 이용가격 |
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API 설치 비용 | 2,000,000 ~ |
API 예측하기 사용 | 이미지 데이터 장당 20원 |