AI SYSTEMS
AI 인프라
AI 모델을 구축, 훈련, 배포 등에 필요한 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 등의 영역을 모두 포함하여 구축합니다.
AI Model 도입
고객 맞춤 AI 모델 도입은 고객의 특정 비즈니스 요구에 맞춘 AI 모델의 설계부터 개발까지 통합하는 프로세스를 의미합니다.
AI 인프라 구축은 AI 모델을 구축, 훈련, 배포하는 데 필요한 모든 요소를 포함하는 기반 시설을 설계 구축하는 것입니다. 이는 하드웨어, 소프트웨어, 데이터 관리 시스템, 보안 조치 등을 포괄하며, AI 개발의 전 생애 주기(데이터 수집, 모델 훈련, 배포, 유지보수)를 지원합니다.
AI 모델 도입은 해결하고자 하는 비즈니스 문제에 대한 적합 모델의 조사부터 구조 설계를 통해 원하는 결과물의 형태 까지 지원합니다.
도입 사례
- 소매 산업(Retail) :
재고 부족과 과잉 재고를 줄이기 위한 인벤토리 관리 개선이 필요했습니다.
AI 인프라 도입을 통해 AI 기반 수요 예측을 구현했습니다.
재고 부족을 20% 줄이고, 재고 보유 비용을 15% 감소시켰습니다.
- 의료 산업(병원)
진단 정확도와 속도 향상 필요했습니다.
의료 이미지 분석을 위한 AI 모델을 배포하였고 진단 정확도를 30% 향상하고, 진단 시간을 50% 단축했습니다.
- 제조 산업(제조) : 장비 다운타임과 유지보수 비용 최소화에 대한 니즈가 있었습니다.
장비 고장을 예측하기 위한 AI 기반 예측 유지보수를 도입하였고 다운타임을 40% 줄이고, 유지보수 비용을 25% 감소시켰습니다.
기대 효과
서비스 도입 효과
- 효율성 및 생산성 향상
- 더 나은 의사 결정
- 향상된 고객 경험
- 비용 절감
- 경쟁 우위
- 미래 경쟁력 확보