A competição K-AI Manufacturing Data Analysis (Data), que foi realizada pela segunda vez este ano após o ano passado, foi criada para propor maneiras de melhorar o valor agregado das empresas, descobrindo maneiras de usar dados de fabricação (dados) em dados reais sites de negócios.
A Competição K-AI (Data) Manufacturing Data Analysis foi registrada no site “KAMP” (Portal) (www.kamp-AI.kr), que é uma plataforma para o uso de dados Manufacturing (Data) para pequenas e médias empresas. empresas de grande porte. Com base no modelo padrão (modelo) dos dados de campo de fabricação do tanque de fusão (dados), ideias (ideias) que podem melhorar o ambiente de trabalho para empresas de processamento de alimentos foram recrutadas.
A competição deste ano foi apoiada por um total de 153 grupos (equipes) de vários participantes (equipes) de empresas, universidades e escolas de pós-graduação em todo o país até a competição de outubro passado e com base na análise de dados de fabricação (dados) e previsão de defeitos e ideias de qualidade (Diversas ideias), como previsão, gerenciamento de qualidade de processos e ações de melhoria operacional.
Em particular, os 8 grupos (equipes) que chegaram à fase final após uma avaliação escrita fizeram apresentações e perguntas e respostas alterando seu eu virtual (avatares) no centro de avaliação montado no espaço do mundo virtual expandido (Metaverse). A aplicabilidade e escalabilidade do modelo de análise (modelo) foram exaustivamente avaliadas.
Por meio dessa avaliação no metaverso, foi possível confirmar o objetivo do concurso, que é apresentar abordagens inovadoras por meio da convergência de várias novas tecnologias.
Gu (equipe) do “DataIntelligenceLAB (Chung-Ang University)”, que recebeu o Prêmio do Ministro de Pequenas e Médias Empresas e Startups (Grande Prêmio), prevê o tempo de ocorrência de defeitos usando um algoritmo de detecção de defeitos baseado em aprendizado semi-supervisionado que podem ser baseados em cenários Várias diretrizes (instruções) e scripts de otimização (cenários) foram elaborados para permitir uma resposta preventiva.
Isso foi muito bem avaliado pelos juízes, pois o modelo de análise (modelo) era diversificado, e a validade do processo de análise e a excelência na interpretação dos resultados foram reconhecidas.
Além disso, na “Segunda Competição de Análise de Dados de Inteligência Artificial (Data)”, inovação de negócios (modelo de negócios) modelo (negócio) por promoção de serviço de produto com base em dados de fabricação (dados)) foi realizada em conjunto com a “Competição Fornecer serviço “com base em dados de fabricação (dados)”.
O “Concurso de Servitização” tem como objetivo analisar e utilizar dados de fabricação não apenas para resolver problemas e aumentar a produtividade nas instalações da empresa de manufatura, mas também para aumentar as vendas e os lucros das empresas por meio da expansão de novos modelos (modelos) de negócios. Foi significativo porque mostrou o potencial de continuidade, e um total de quatro grupos (equipes) que apresentaram excelente exemplo(s) foram premiados.
O Prêmio do Ministro de Pequenas e Médias Empresas e Startups (Grande Prêmio) foi concedido à IT Space Co., Ltd. , que propôs a criação de uma fábrica inteligente para manutenção preditiva (a fábrica inteligente) usando a voz humana e as ondas sonoras da máquina (formas de onda).
Lim Jong-wook, chefe do Emerging Enterprise Innovation Office no Ministério de Pequenas e Médias Empresas e Startups, disse: “Um novo modelo (s) que pode ser expandido por meio de vários modelos (modelos) para análise de inteligência artificial e dados (s ) aplicável a empresas de manufatura em uma competição e competição usando dados de manufatura, isto é).
Além disso, disse: “O Ministério das Pequenas e Médias Empresas e Startups continuará a expandir a base (infraestrutura) para a análise e uso de dados diversos (dados).
“Gostaria de pedir muita atenção à inovação de pequenas e médias empresas manufatureiras, como indústrias relacionadas, empresas e universidades, análise e uso de dados (dados)”, acrescentou.
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