데이터 활용을 통한 슬롯 게임 제조 이니셔티브의 미래를 준비하는 방법

인공 지능의 정의 (슬롯 게임)

슬롯 게임는 문제 해결 기능을 시뮬레이션하고 언어 및 상황 이해, 복잡한 관심 (여러 정보 스트림 분석 및 합성)과 같은인지 기능을 수행하는 기술 그룹입니다.
결과적으로 슬롯 게임는 패턴을 식별하고, 추론하고, 작업을 자동화하고, 텍스트, 이미지를 만들 수 있습니다. 이들은 손으로 할 수없는 속도와 방법으로 수행됩니다.

슬롯 게임는 "전통적인 슬롯 게임"와 "생성 된 슬롯 게임"의 두 가지 범주로 광범위하게 나눌 수 있습니다. 이들은 보완적인 특성을 가지고 있습니다. 다음은 각 기능과 역할에 대한 간단한 설명입니다.

전통적인 슬롯 게임는 무엇입니까?

전통적인 슬롯 게임 또는 결정 론적 슬롯 게임는 사전 프로그래밍 된 규칙 및 알고리즘을 사용하여 결정을 내립니다. 정밀 계산 및 예측이 중요한 제조, 물류 및 기타 산업에 널리 사용됩니다. 기존 슬롯 게임 시스템은 잘 정의 된 문제를 해결하고 반복적 인 작업을 수행하는 데 능숙하지만 새로운 요구 사항을 충족하려면 새로운 규칙이 필요합니다.

・ 전문가 시스템은 특정 분야에서 전문 지식을 모방합니다. 여기에는 Apriori의 기능이 포함되어 있으며 비용, 제품 품질, 제조 가능성 (예 : 재료 선택, 제조 공정) 및 지속 가능성 측면에서 제품 설계를 개선하기위한 자동 권장 사항을 제공합니다.

・ 의사 결정 트리는 일련의 규칙에 따라 다음 단계를 결정합니다. 예를 들어, Apriori는 부분 의사 결정 트리를 사용하여 비용 특이 치가 우선 순위를 정하고 제품 설계 위험의 심각성을 평가합니다.

・ 자연어 처리 (NLP)는 인간 언어를 이해하고 생성하는 데 사용됩니다. NLP 시스템은 검색 엔진, 챗봇 및 기계 번역 시스템에서 사용됩니다.

생성 슬롯 게임는 무엇입니까?

생성 슬롯 게임 알고리즘은 패턴을 배우고 새로운 컨텐츠를 생성하기 위해 많은 양의 데이터 세트를 분석합니다. 특히 생성 슬롯 게임 모델은 소프트웨어 코드, 이미지, 텍스트 및 기타 인간 창의성을 모방하는 고유 한 출력을 만들 수 있습니다.

chatgpt는 생성기 슬롯 게임의 가장 잘 알려진 예일 수 있습니다. 이것은 대규모 언어 모델 (LMM) 유형의 슬롯 게임입니다. LMM은 머신 러닝 및 딥 러닝을 사용하여 이미지 및 음성 인식, 객체 탐지 ​​및 자연어 처리를 수행합니다. 데이터의 양은 LMM의 성공에 필수적입니다. TechTarget에 따르면, 일반 LLM에는 10 억 개가 넘는 매개 변수가있는 것으로 추정됩니다 (교육을 통해 새로운 컨텐츠가 어떻게 생성되는지 추론하는 데 사용되는 변수).

Apriori는 슬롯 게임- 힘의 통찰력을 제공합니다

Apriori는 창립 이후 전통적인 슬롯 게임의 기능을 활용 해 왔습니다. 분석 엔진은 3D CAD 모델의 형상을 자동으로 평가하고 비용, 탄소 배출 및 제조 전위 (DFM)를위한 최적의 라우팅 단계를 권장합니다. 또한 Apriori 고객은 이미 Apriori가 작성한 데이터를 사용하여 생성 슬롯 게임 및 기계 학습 프로젝트를 최적화하고 있습니다.

회사가 현재 기존 슬롯 게임를 구현하고 있는지 또는 생성 슬롯 게임를 구현하고 있는지 여부는 분명합니다. 그것은 데이터가 새로운 돈임을 의미합니다.

2. 고품질 데이터는 슬롯 게임 (Catalyst)의 성공의 열쇠입니다

슬롯 게임를 진정으로 시작하게하려면 고품질 데이터를 중앙 집중화하고 교차 기능 팀이 액세스하고 공유 할 수 있도록하는 것이 중요합니다.

슬롯 게임의 잠재력을 극대화하려면 고품질 데이터를 중앙 집중화하고 공유하는 것이 중요합니다

MIT 기술 검토에 따르면, "보편적 인 산업 데이터의 부족은 주류 제조업체들 사이에 슬롯 게임를 배치하는 데 큰 장애물이되며, 제조 데이터는 종종 특정 산업 부문 또는 회사의 운영에 특화되어 있기 때문입니다."

따라서 안정적인 슬롯 게임 모델을 구축하기 위해 사용 가능한 업계 전체 데이터가 많지 않습니다. 예를 들어, 산업 장비 제조업체와 홈 어플라이언스 브랜드는 설계 및 생산에 대한 접근 방식이 매우 다릅니다. 그러나 금융 서비스 부문에는 업계의 하위 섹션 (예 : 소비자 뱅킹 및 자산 관리)에서 데이터를 사용할 수 있으며 자동화 된 고객 서비스 및 기타 응용 프로그램과 관련된 슬롯 게임 모델을 구축 할 수 있습니다.

사용 가능한 산업 전반의 데이터 부족을 보상하기 위해 개별 제조업체는 전통적으로 현지화 된 (사내) 데이터를 중심으로 관리하여 강력한 슬롯 게임 모델을 생성 할 수 있습니다. 이 전략은 3D CAD 모델에 중점을 둡니다. 3D CAD 모델은 제품 기능과 모양에 대한 광범위한 데이터를 포함 할 수 있기 때문입니다.

엔지니어링에서 조달에 이르기까지 전체 제품 라이프 사이클의 이해 관계자는 비용, 탄소 발자국 및 제조 공정과 같은 측면을 포함하는 방대한 데이터 세트를 생성 할 수 있습니다. 이 풍부한 3D CAD 데이터 세트는 다양한 시나리오를 실시간으로 시뮬레이션하여 제조 및 공급망 결정의 예측 가능성과 효율성을 높일 수 있습니다.

Apriori는 설계 단계를 넘어 풍부한 3D 모델 데이터를 확장하여 제조 공정을 최적화하여 제품 탄소 배출량 및 비용을 줄임으로써 PTC와의 파트너십을 통해이 접근법을 강화했습니다.

PTC의 주요 전략, 마케팅 및 지속 가능성 책임자 인 Katherine Nicker는 설계를 넘어 제품 데이터 확장의 중요성을 강조합니다. 그녀는 최근 Apriori Podcast에서 다음과 같이 말했습니다 : "많은 사람들이 3D 모델로 시작하는 모델 기반 기업에 대해 이야기합니다. 많은 회사가 3D CAD를 설계 효율 도구로만 사용하고 제조 또는 서비스에 해당 모델의 풍부한 컨텐츠를 사용하지 않는 방식으로 충격적입니다. 3D CAD 모델은 또한 데이터가 다운 스트림 프로세스에 부드럽게 흐르면서 지속 가능성 노력을 지원합니다."*

슬롯 게임 성공을위한 정확한 데이터 설정

데이터 품질도 중요합니다. 슬롯 게임 Pioneer 및 Coursera의 공동 창립자 인 Andrew Ng는 슬롯 게임에 대한 데이터 중심 접근 방식을 옹호합니다.이 방법은 대규모 슬롯 게임 시스템을 성공적으로 구축하는 데 필요한 정보를 정의하고 표준화하기 위해 체계적인 프로세스가 필요합니다. Ng는“원칙과 도구 사용을 통해 이것을 체계화함으로써 많은 팀이 더 많은 슬롯 게임 시스템을 구축하는 데 도움이 될 것입니다. 핵심은 일관된 데이터를 사용하는 슬롯 게임 시스템이 정확도와 확장 성을 향상 시킨다는 것입니다.

실제 및 역사적 제품 데이터를 시뮬레이션 된 통찰력과 결합하면이 데이터 풀을 강화하고 슬롯 게임 모델이 정보에 입각 한 결정을 내리는 데 필요한 포괄적 인 관점을 제공 할 수 있습니다. 여기서는 내부 데이터 세트가 서로를 보완하고 슬롯 게임 지평을 넓히고 새로운 수준의 혁신 정확도를 제공하는 방법을 보여줍니다.

역사적 및 시뮬레이션 데이터/통찰력을 활용하는 방법

제조업체의 실제 과거 데이터에는 인기있는 제품에 대한 설계 파일, 이익 마진이 가장 높은 제품 및 가장 많은 수익을 창출하는 사내 생산 능력 및 공급 업체가 포함될 수 있습니다. 회사 소유 공장 및 생산 라인에 대한 자세한 성과 데이터도 포함될 수도 있습니다.
실제 제조업체의 기록 데이터는 비용 및 생산량과 같은 타임 라인을 제공하지만 해당 정보만으로도 시간, 돈 및 고객 만족도를 훼손하는 영역을 식별하기가 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 견적 및 지불 정보 만있는 경우 특정 부분에 대해 초과 지불 중인지 알기가 어려울 수 있습니다.

이러한 애플리케이션 및 시스템을 통합하는 것은 제조 정보를 효과적으로 활용하는 데 중요합니다. 제품 데이터를 완전히 제어하면 제조업체는 대만 공장의 근로자에 ​​대한 임금을 즉시 조정하고 인플레이션 압력을 반영하기 위해 원자재 비용 데이터를 업데이트 할 수 있습니다.

이러한 응용 프로그램 및 기타 시스템과의 통합은 모든 제조 정보를 효과적으로 활용하는 데 중심적인 역할을합니다. 제품 데이터를 완전히 제어하면 제조업체는 대만 공장의 현장 노동율과 인플레이션 압력을 반영하는 원자재 비용 데이터를 즉시 조정할 수 있습니다.

핵심은 실제 과거 데이터와 시뮬레이션 응용 프로그램에서 파생 된 통찰력 사이에서 발생하는 불일치의 이유를 이해하는 제조업체는 여러 유형의 데이터에서 가장 정확한 정보와 매개 변수를 기반으로 정밀 슬롯 게임 모델을 구축 할 수 있다는 것입니다.

Apriori가 슬롯 게임에 대한 지능형 기반을 제공하는 방법

Apriori의 제조 통찰력 플랫폼은 슬롯 게임에 3D CAD 모델을 적용하고 수익성, 제조 및 지속 가능성 옵션을 향상시키기위한 변경 사항을 자동으로 권장합니다. Apriori의 인텔리전스를 통해 사용자는 여러 변수를 동시에 시뮬레이션하고 설계, 공급망 및 제조의 복잡성이 증가하면서 데이터 중심 결정을 내릴 수 있습니다. 전통적으로 제품 비용을 측정,보고 및 줄이는 데 몇 주에서 몇 달이 걸렸지 만 Apriori의 슬롯 게임 기술을 사용하면 몇 초 만에 수행 할 수 있습니다.

회사는 Apriori의 자동화 된 제조 통찰력을 사용하여 신뢰할 수있는 데이터를 신속하게 반복합니다. 데이터에 대한 자유와 액세스 속도를 통해 제품 개발 팀은 다양한 옵션을 시뮬레이션하고 새로운 솔루션 및 접근 방식을 식별하며 비즈니스 가치를 높일 수 있습니다.

수백 개의 주요 제조업체가 현재 Apriori의 시뮬레이션 엔진을 통해 수천 개의 설계 및 제조 시나리오를 생성합니다. 이는 생성 된 슬롯 게임 및 기계 학습 기능을 사용하여 추가 분석에 사용할 수있는 방대한 양의 데이터를 생성합니다. Eaton과 같은 고객은 Apriori 시뮬레이션 데이터를 사용하여 슬롯 게임 생성 제품 설계 및 기타 응용 프로그램을 주도합니다.

선험적 인 슬롯 게임 모델링에 사용 가능한 데이터에는 제품 비용, 탄소 발자국, 무게, 재료, 제조 공정 데이터 등이 포함됩니다.

향상 속도 및 생산성

・ apriori를 사용하면 제조업체가 한 번의 클릭만으로 기존 시스템에서 새로운 통찰력을 추출 할 수 있습니다. Apriori의 디지털 스레드는 여러 디지털 쌍둥이를 연결하여 제품 수명주기 관리 (PLM) 시스템에서 제품 데이터 (예 : 제품 중량, 공차 정보, 탄소 발자국 데이터 등)에 대한 "신뢰할 수있는 정보 소스"를 설정합니다. 대조적으로, 스프레드 시트 데이터의 수동 분석은 시간이 많이 걸리거나 구식 또는 부정확 할 수 있으며 중요한 정보가 누락 될 수 있습니다.

・ 제품 데이터를 중앙 집중화하여 팀 간의 커뮤니케이션을 간소화하더라도 관련 팀이 사일로되면 값이 제한됩니다. Apriori의 공동 작업장 인 AP 작업 공간을 통해 사용자는 작업을 할당하고 관리 할 수 ​​있으며 제품 설계, 비용 엔지니어링, 조달, 지속 가능성 및 제조 팀 간의 추적 성을 제공 할 수 있습니다.

빠른 혁신

・ 제조업체는 종종 데이터 중심 결정을 내리는 데 필요한 최신 정보 비용, DFM 및 지속 가능성 데이터에 액세스하는 데 어려움을 겪고 있습니다. Apriori는 전 세계 약 90 개 지역에서 최신 제조, 노동 및 재료 비용 데이터를 분기별로 제공합니다. 또한 Apriori는 440 개가 넘는 제조 공정 모델을 지속적으로 개선하고 확장하고 있습니다.

・ 수천 가지 시나리오를 실행하고 비용, 제조 가능성 및 지속 가능성을 최적화하는 데 얼마나 걸립니까? 스프레드 시트 및 기타 전통적인 프로세스를 사용하는 데 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 그러나 Apriori 자동화를 통해 제조업체는 복잡한 시나리오를 실시간으로 비교할 수 있습니다.

Eaton Apriori 및 슬롯 게임를 사용한 제품 설계 가속화

Eaton은 소비자 및 산업 응용 프로그램에 지능형 전력 관리 솔루션을 제공하는 글로벌 회사이며 향후 10 년 동안 R & D (R & D)에 20 억 달러를 투자하여 경쟁력을 유지할 것입니다. 또한 회사는 슬롯 게임를 사용하여 고품질을 유지하면서 신제품 개발을 가속화합니다.

Eaton의 Generation 슬롯 게임 기능은 Apriori의 제품 설계 데이터의 과거 데이터를 회사의 전체 시뮬레이션 소프트웨어 포트폴리오의 통찰력과 결합합니다. Eaton의 생성 된 슬롯 게임 모델은 Apriori의 자동 비용 및 DFM 통찰력의 데이터를 사용하여 중요한 제품 요구 사항을 분석에 통합합니다. 또한 다른 시뮬레이션 도구 (예 : ANSYS)의 정보를 사용합니다.

이 회사는이 정보를 결합하여 세부 모델 기반 설계 사양 및 특성을 생성하여 생성 슬롯 게임의 개발을 지원합니다.

생성 슬롯 게임를 활용하는 Eaton은 몇 분 안에 수천 개의 디자인 반복을 수행하고 상위 5 개 디자인을 제안합니다. 그런 다음 제안 된 설계에서 고정밀 시뮬레이션이 수행되어 출력이 관련 요구 사항과 일치하는 동시에 품질을 보장합니다.

Apriori Insights를 통해 Eaton의 슬롯 게임 중심 제품 혁신이 가능합니다

• ・ 자동 조명기구의 설계 시간 감소
• ・ 액체-공기 열교환 기의 무게 감소
• ・ 고속 기어의 설계 시간 감소 65%

Eaton이 슬롯 게임를 활용하여 "제로 리드 타임"엔지니어링의 실현을 가속화하는 방법에 대한 설명

정확한 데이터로 슬롯 게임 성공 준비

몇 가지 중요한 반응은 기업 문화가 "정보 추정"에서 "데이터 중심의 통찰력"으로 이동하는 것으로 간주 될 것입니다. 제조 산업에서는 데이터가 종종 흩어져 있으며 이는 주요 과제입니다. 아래에서 우리는 그 변화가 기업 문화에 어떤 영향을 미치는지 살펴 봅니다.

데이터 중심 모델로의 전환 및 제조 통찰력 및 슬롯 게임와 같은 솔루션을 활용하면 교차 기능 팀이 일반적인 제품 제조 정보에 액세스 할 수 있습니다. 그러나 기존 데이터에 대한 액세스를 공개하는 것은 솔루션의 일부일뿐입니다.