[DMQA Open Seminar] 타이어 산업 데이터 특징 및 성능 예측 사례

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타이어 업계에서는 타이어 개발 기간 단축 및 성능 평가를 위한 시제품을 줄이기 위해 노력하고 있다. 최근에는 기계학습을 활용하여 적은 비용으로 빠르게 목표 성능을 만족하는 타이어를 개발하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 타이어 산업에서 기계학습을 위한 데이터는 수량 및 상태 보다 재료 및 공정에서 필연적으로 발생하는 불확실성 및 불균형이 가장 큰 문제이다. 데이터 불확실성을 줄이기 위한 노력은 지속적으로 진행되고 있으나 아직 해결하지 못하고 있다. 따라서 표면 결함 검출 문제, 제조 설비의 이상 탐지, 수요 예측, 만족도 모니터링 및 분석 등 불확실성이 적은 Task에 주로 기계학습을 적용하고 있다. 이번 세미나에서는 타이어 산업, 나아가 고무 및 복합재를 활용하는 산업분야 데이터 불확실성의 원인에 대해 알아보고, 타이어 성능 예측 Task에 기계학습을 적용한 사례를 소개하고자 한다. 다만, 이번 세미나는 보안상 문제로 실제 현업에 적용된 사례는 소개하지 않고 현업 적용에 실패했던 사례와 한계점에 대해 소개한다.

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