예시회사
프로젝트의 명세, 작업, 자료, 질문과 피드백을 한 화면에서 확인하세요.
데이터 질의형 AI 대시보드 화면
진행률
43%
3/7 완료
남은 할 일
2
진행중 2
미답변
1
전체 질문 2
프로젝트 명세와 참여자를 함께 확인합니다.
생산라인 핵심 설비의 센서 데이터(진동·온도)를 분석해 고장 전 이상 징후를 탐지하는 PoC를 구축한다. 과거 다운타임 이력과 센서 패턴을 학습해 경보를 발생시키고 정비팀 알림까지 연결한다. 목표: 비계획 정지 20% 감소.
마일스톤 아래 태스크를 추가하고 상태를 체크하세요.
기획안, 피드백, 발표 자료와 스크린샷을 한곳에 모아두세요.
데이터 질의형 AI 대시보드 화면
이름없음 · 6. 8. PM 12:57
AI 월간 임원 브리핑 리포트 화면
이름없음 · 6. 8. PM 12:57
센서 샘플링 주기가 설비마다 다릅니다
설비별로 수집 주기가 달라 정렬이 어렵습니다. 리샘플링 기준을 어떻게 잡을까요?
윤채원 · 5. 28. PM 10:38
정상/이상 라벨이 부족한데 비지도로 가야 하나요?
고장 이력이 적어 지도학습 라벨이 부족합니다. 접근 방향 조언 부탁드립니다.
이강민 · 5. 18. PM 10:38
라벨이 적으면 Isolation Forest나 오토인코더 같은 비지도 이상탐지로 시작하는 게 맞습니다. 임계치는 과거 다운타임 직전 구간으로 보정해 보세요.
한지율 · 5. 19. PM 4:38
PoC 방향 피드백
2026-05-23 · 한지율
임계치 룰로 빠른 베이스라인을 확보한 점이 좋습니다. 다음은 비지도 모델(Isolation Forest)로 오탐을 줄여보죠. 라벨이 생기면 평가도 함께 설계합시다.
알 수 없음 자료 'ask-the-dashboard-ai.png'를 업로드했습니다.
6. 8. PM 12:57
알 수 없음 자료 'hyundai-executive-brief.png'를 업로드했습니다.
6. 8. PM 12:57
이강민 태스크 '임계치 기반 룰'를 완료했습니다.
5. 28. PM 10:39