제조
제조 AI 구축 사례
제조 산업에서 진행한 프로젝트를 모았습니다. 유사 과제의 범위, 기대 효과, 적용 기술을 비교하면서 도입 검토에 필요한 기준을 빠르게 확인할 수 있습니다.
글로벌 전자 기업
글로벌 전자 기업 SCM 수요예측 모델 개발 및 운영
글로벌 전자 기업의 Sell-out 수요를 예측하는 AI 모델을 개발하고 7년 이상 연속 운영 중입니다. 외부 시그널과 내부 판매 데이터를 결합하여 지역별·제품별 정밀 예측을 제공합니다.
- 예측 정확도 85% 이상 달성
- 글로벌 다수 법인 확대 적용
글로벌 전자 기업
글로벌 전자 기업 BigData 통합 솔루션 도입
글로벌 전자 기업의 국내 총괄 조직에 BigData 통합 솔루션을 도입하고 데이터 거버넌스 분석 체계를 구축했습니다.
- 데이터 기반 의사결정 체계 확립
- 분석 리드타임 40~60% 단축
글로벌 전자 기업
글로벌 전자 기업 Next SCM Sell-out 수요예측 모델 고도화
차세대 SCM 체계에 맞춘 Sell-out 수요예측 모델을 고도화하고, AI 수요예측시스템(M-FAS)의 기능을 확장했습니다.
- 기존 모델 대비 예측 정확도 10~15% 향상
글로벌 반도체 기업
글로벌 반도체 기업 품질·수율 개선 분석 플랫폼
반도체 제조 공정의 품질 및 수율을 개선하기 위한 데이터 마이닝 기반 분석 플랫폼을 구축했습니다.
- 불량률 감소 및 수율 개선에 기여
대형 자동차부품 기업
대형 자동차부품 기업 서비스 자재 수요예측
글로벌 자동차부품 기업의 서비스 자재 수요를 예측하고 재고 적정화를 최적화하는 AI 모델을 개발하여 공급망 효율화를 지원합니다.
- 서비스 자재 수요예측 정확도 향상
- 재고 비용 절감 기대
글로벌 자동차 기업
글로벌 자동차 기업 텍스트 분석 플랫폼
글로벌 자동차 기업의 콜센터 음성인식 시스템 구축 및 텍스트 분석 플랫폼을 개발하여 고객 VOC를 자동 분석합니다.
- 고객 불만 분류 자동화
- VOC 분석 시간 대폭 단축
대형 철강 기업
대형 철강 기업 빅데이터 품질 분석
대형 철강 기업의 제조 공정 품질 개선을 위한 빅데이터 분석 과제를 수행하고, 마이닝 모델을 개발·개선했습니다.
- 제조 공정 품질 예측 모델 구축
- 빅데이터 선행 과제 완수