CLICK AI를 통한
혁신적인 제조

처리량, 공급망 효율성 및 서비스 수익 향상

CLICK AI는 제조업체가 엔터프라이즈 시스템, 운영 소스, 센서 네트워크 및 외부 공급자의 데이터를 신속하게 통합하여 예측 통찰력을 생성하는 딥러닝 모델을 공급할 수 있도록 도와줍니다. 딥러닝 모델을 통한 AI를 도입하게 되면 재고 감소, 품질 결함으로 인한 폐기물 제거 등의 효과를 통해 전 세계 제조업체의 연간 1억 달러의 경제적 가치 창출과 같은 중요한 목표를 해결 할 수 있습니다.

올바른 결정을 신속하게 내리는 것은 중요합니다. 일반적으로 단방향으로 이루어 지는 제조업체의 프로세스에서 계획 및 데이터들을 CLICK AI를 통해 각 단계별로 유기적 연결을 함으로써 신속하고 민첩하게 발전 할 수 있습니다.

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Use Cases

공급망 최적화

연구에 따르면 성과가 좋고 최적화된 공급망을 가진 회사의 79%가 더 큰 매출 성장을 달성했다고합니다. 딥러닝을 통해 개별 공급망과 집단 공급 네트워크 전반에 걸쳐서 문제를 파악하고 운영을 간소화하여 공급 네트워크의 변동성을 해결함으로써 공급망을 최적화 할 수 있습니다. CLICK AI를 통해 학습된 인공지능 모델은 공급망 데이터를 지속적으로 분석하여 새로운 패턴을 찾습니다. 이 패턴은 공급망에 영향을 미치는 일련의 요소를 예측 정확도로 식별함으로써 기업이 공급망 프로세스를 최적화 할 수 있는 기회를 제공합니다.

수익 최적화

수익 최적화는 고급 IC 설계 및 제조에서 중요합니다. 딥러닝을 활용하여 긴급 프로세스 문제를 신속하게 감지하고 완화하여 판매량과 제품 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 다운 스트림 제품의 수익 문제를 예측하여 제조 프로세스 속에서 문제가있는 부분을 찾아낼 수 있습니다. CLICK AI에서 생성된 인공지능 모델은 제조 데이터와 매출 데이터를 분석하여 새로운 패턴을 찾을 수 있습니다. 이를 통해 제품의 판매량을 예측 정확도로 식별함으로써 기업이 제조 프로세스를 최적화하고 결과적으로 제품 품질과 판매량을 최적화 할 수 있는 기회를 제공합니다.

보증 최적화

위험하다고 예상되는 구성 요소를 식별하고 잠재적 문제에 대해 고객에게 사전 경고하여 서비스 만족도를 높이고 가동 중지 시간을 줄입니다. 딥러닝 프로세스는 일반적으로 사기 탐지 및 프로세스 자동화에 적용됩니다. 딥러닝 학습 모델로 사용되는 학습 데이터는 대부분의 보증 철구 관리 응용 프로그램에서 쉽게 얻을 수 있습니다. 프로세스 자동화 및 해결 제안을 통해 클레임 처리기 지원을 통해 일관된 보증작업을 수행하여 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. CLICK AI를 통한 딥러닝 프로세스로 보증을 최적화 하여 제조 및 유통과정을 고객의 위치에서 개별 구성 요소의 가시성을 유지할 수 있습니다.

재고 최적화

재고 보유 비용을 줄이고, 현금 흐름 및 공급망 가시성을 개선하며 재고 분석가의 생산성을 향상시킵니다. CLICK AI의 재고 최적화는 최신의 딥러닝 학습을 적용하여 수요, 공급 업체 배송 시간, 품질 문제 및 제품 라인 중단을 분석하여 실시간 권장 사항 및 모니터링을 구축하므로 사용자는 신뢰 수준별로 최적화를 설정하고 실시간 알림을 받을 수 있습니다. 결과적으로 시나리오 계획 및 근본 원인 분석을 수행하고 재고 수준을 최적화하며 공급 업체를 포괄적으로 관리할 수 있습니다.

예측 정비

센서, 장치 엔터프라이즈 시스템 그리고 운영 시스템에서 데이터를 집계하여 자산오류를 정확하게 예측할 수 있습니다. CLICK AI는 플레너 및 운영자에게 자산 위험에 대한 포괄적인 통찰력을 제공하여 더 높은 수준의 자산 가용성을 유지하고 서비스 기반 차별화를 제공하며 유지 보수 비용 절감을 돕습니다.

CRM

센서 실시간으로 딥러닝을 활용하여 영업, 마케팅 및 고객 서비스 전반에서 운영 효율성을 높이고 수익성을 향상시킬 수 있습니다. CLICK AI의 CRM은 내부 및 외부 데이터 세트의 통합을 통한 통찰력으로 AI 생성 예측 및 스코어를 실시간으로 제공할 수 있습니다.

불량 예측

제조회사에서 생산되는 제품의 불량을 얘측하는 것은 기업의 이익과 직접적으로 관련되기 때문에 매우 중요합니다. 불량품을 판별하는 전통적인 방법은 사람이 수작업으로 불량품을 식별하는 것인데, 이는 인적 오류에 의한 오류 발생의 가능성이 크고 많은 사람에게 의존해야 하므로 고비용이며, 사후처방법에 불과합니다. 제품 품질에 영향을 미칠 수 있는 압력, 속도, 온도 등의 데이터를 센서를 이용한 수집을 통해 CLICK AI의 딥러닝 기술을 활용한다면 제품의 불량을 신속하고 정확하게 예측할수 있습니다.

안전 모니터링

딥러닝을 활용하여 비디오 밑 이미지 기반의 데이터를 분석, 예측하여 실시간으로안전 위험을 감지하고 경고할 수 있습니다. 고객은 업, 미드 그리고 다운 스트림 운영을 통해 원거리 운영 보안을 원격으로 검증하고 자산 무결성을 감지할 수 있습니다.CLICK AI를 이용한 이미지 분류 혹은 물체인식 인공지능으로 흡연 행동과 같은위험을 모니터링 함으로써 현장에서 빠른 처리 및 피드백을 통해 위험을 예방할 수 있습니다

마케팅 분석

제조업은 시장의 소비행태에 영향을 받습니다. 소비자의 트렌드 분석, 신제품 기획, 경쟁사 분석, 브랜드 포지셔닝 등 CLICK AI를 이용한 딥러닝을 이용하여 소비자의 데이터를 분석하고 예측함으로써 서비스를 개선하고 제조 제품의 품질과 제조 프로세스를 최적화 할 수 있습니다.

수요 예측

수요 예측은 데이터 분석 뿐만 아니라 회계사와 같은 전문가들의 대규모 작업을 필요로 하는 복잡한 과정이지만 제조업에 있어 중요한 과정 중 하나입니다. 제조업자에게 수요 예측을 활용하게 되면 재고를 효율적으로 관리하여 불필요 재고품을 보관할 필요가 없어지고, 전체적인 제조 과정을 최적화할 수 있습니다. CLICK AI의 딥러닝은 경제, 시장, 원자재의 가용성과 같은 외부 요인과 수요량, 재고량, 공급량 등의 데이터를 활용하여 미래에 얼마나 많은 수요가 발생할 지를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 제조업자는 사업 실적과 향후 계획에 대해 보다 깊은 안목을 얻을 수 있습니다.

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