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smms 를 활용한 중장비 예지 정비 효과에 대한 연구 논문을 정리

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smms 를 활용한 중장비 예지 정비 효과에 대한 연구 논문을 정리 SMMS(스마트 유지보수 관리 시스템)를 활용한 중장비 예지 정비에 대한 최신 연구 논문과 관련 효과, 기술적 배경, 실제 현장 적용 사례를 정리하면 아래와 같습니다[1][2][3][4][5]. 주요 최신 논문 및 연구 자료 정리 논문 제목 발행연도 연구 배경 연구 목적 연구 방법 연구 결과 연구의 기여 Predictive Maintenance in Industry 4.0: A Systematic Multi-sector Review 2024 산업 4.0 시대, 스마트 유지보수 도입 확대 중장비 포함 제조·건설·물류분야 예지정비 실효성 체계적 검토 문헌 리뷰, 현장 사례 분석 사전고장 예측 정확도 개선, 비용/생산성 이점 증명 AI·IoT 기반 PdM의 산업 적용 가이드라인 제공[2] Systematic Review of Predictive Maintenance Practices 2025 다양한 제조 산업에서 PdM 적용 현황 분석 최신 예지정비 기술의 효과 및 사례 파악 PRISMA 프레임워크로 문헌 리뷰 설비 다운타임 감소, 운용 효율 향상, 신뢰도 증가 향후 PdM 기술 도입 전략 제안[1] AI-Enabled Predictive Maintenance in Heavy Equipment Market 2025 AI·IoT 기반 중장비 시장 변화 예지정비가 중장비 운영에 미치는 영향 분석 AI/ML 모델 적용사례, 현장 성능 검증 장비수명 연장, 돌발정지 감소, 유지비 절감 산업별 AI 예지정비 도입 성공요인·시장 전망 분석[4] Enhancing Heavy Equipment Maintenance with Artificial Intelligence 2023 중장비 예지정비 영역의 AI 활용 초기 도전 CBM(조건기반 정비)와 AI 연계 효과 실험 센서 데이터, 머신러닝, 현장 실험 진동·온도·압력 데이터로 고장 예측 정확도 상승 실질적인 CBM+AI 설계, 운용 가이드 제공[5] SMMS 기반 ...
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인공지능 GPT를 이해하는데 알아야 하는 용어들

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[인공지능 GPT를 이해하는데  알아야 하는 용어들] GPT(Generative Pre-trained Transformer) LangChain LLM (Large Language Model, 거대 언어 모델) Vector Embedding(벡터 임베딩) Vector Database (벡터 데이터베이스) Tokenize (토큰화)     ■ GPT(Generative Pre-trained Transformer)   ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공 지능 언어 모델입니다. GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈에 기반하고 있으며, 방대한 양의 텍스트 데이터를 사전 훈련하여 다양한 언어 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.   ChatGPT는 사용자와 자연스러운 대화를 수행하며, 주어진 문맥에 따라 응답을 생성합니다. 이 모델은 이전 대화의 맥락을 이해하고 다양한 주제에 대해 토론하거나 정보를 제공할 수 있습니다. 또한 사용자의 언어 스타일을 학습하여 대화를 보다 자연스럽게 유지하려 노력합니다.   GPT-3.5, 혹은 그 이후의 버전을 기반으로 하는 ChatGPT는 매우 큰 규모의 모델로, 다양한 분야에서의 대화와 질문에 대응할 수 있습니다     ■  LangChain   LangChain은 개발자가 LLM(Large Language Model)을 이용해 엔드투엔드 애플리케이션을 구축할 수 있도록 설계된 강력한 프레임워크입니다.     ■  LLM (Large Language Model, 거대 언어 모델) LLM(Large Language Model)은 대규모 언어 모델로,  언어모델(LM)을 ...
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이 블로그의 인기 게시물

KrakenD API Gateway - krakend.json 파일의 기본 구조

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KrakenD의 설정 파일인 `krakend.json`은 KrakenD API Gateway의 동작을 정의하는 중요한 파일입니다.  이 파일의 구조와 주요 요소를 설명해 드릴게요. ### krakend.json 파일의 기본 구조 ```json {   "$schema": "https://www.krakend.io/schema/v2.7/krakend.json",   "version": 3,   "endpoints": [],   "extra_config": {} } ``` - **$schema**: 선택 사항으로, IDE 통합을 통해 자동 완성 및 문서를 사용할 수 있게 합니다. - **version**: 필수 항목으로, 설정 파일 형식의 버전을 나타냅니다. 현재 버전은 3입니다. - **endpoints**: API 게이트웨이가 제공하는 엔드포인트와 관련된 백엔드 및 설정을 정의하는 배열입니다. - **extra_config**: Lura 프로젝트의 핵심 기능이 아닌 서비스 구성 요소의 설정을 저장합니다². ### 엔드포인트 설정 엔드포인트는 게이트웨이가 사용자에게 제공하는 URL을 정의합니다. 각 엔드포인트는 최소 하나 이상의 백엔드를 선언해야 합니다. ```json {   "endpoints": [     {       "endpoint": "/v1/foo-bar",       "backend": [         {           "url_pattern": "/foo",           "host": ["https://my.foo-api.com"]         },         {         ...
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Kraken api - get token with python

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Kraken api - get token with python an example of how you can generate a WebSocket authentication token using Python for Kraken's API: ```python import time import base64 import hashlib import hmac import urllib.request import json # Replace with your Kraken API public and private keys api_key = 'YOUR_API_PUBLIC_KEY' api_secret = 'YOUR_API_PRIVATE_KEY' # API endpoint and parameters api_path = '/0/private/GetWebSocketsToken' api_nonce = str(int(time.time() * 1000)) api_post = 'nonce=' + api_nonce # Create the SHA256 hash api_sha256 = hashlib.sha256(api_nonce.encode('utf-8') + api_post.encode('utf-8')).digest() # Create the HMAC signature api_hmac = hmac.new(base64.b64decode(api_secret), api_path.encode('utf-8') + api_sha256, hashlib.sha512) api_signature = base64.b64encode(api_hmac.digest()) # Create the request api_request = urllib.request.Request('https://api.kraken.com' + api_path, api_post.encode('utf-8')) ap...
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( 경영전략,사업전략 ) 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) 이론

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( 경영전략,사업전략 ) 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) 이론 ​ ​ #경영전략 #기업혁신전략 #가치창출전략 #생산유통전략 #가치사슬이론 #오픈이노베이션 #개방혁신전략 ​ ​ ​ 신사업을 하려면 사업 전략 기획 뿐아니라 프로그램을 개발하는 개발자도 경영 전략에 대한 인사이트가 필요 합니다. ​ ​ 시장에 대한 기회요인과 필요한 기술을 찾고 투입 되는 생산 비용과 효율성을 확보하는 것은 디지털 기업이 성공하는 필수적이고 핵섬적인 전략 요소가 될 것입니다. (실패하지 않으려면) (경영전략.사업전략) 기업의 가치 창출 전략 이론 ​ (1) 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) (2) 자원 기반 관점 (Resource-Based View, RBV) 역량 확보 전략 (3) 헨리 체스브로(Henry Chesbrough) 개방형 혁신(Open Innovation) 이론 (4) 블루 오션 전략 (Blue Ocean Strategy) https://couplewith.tistory.com/668 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) 이론 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis)은 기업의 활동을 여러 단계로 나누어 각 단계에서 가치를 창출하는 방식을 분석하는 도구입니다. ​ 이 기법은 1985년 마이클 포터가 제안한 것으로, 기업 내부의 활동을 기본 활동과 지원 활동으로 구분하여 분석합니다. 이를 통해 기업은 각 활동에서 발생하는 비용과 가치를 파악하여 경쟁력을 강화할 수 있습니다. ​ ​ 1. 기본 활동 (Primary Activities) 2. 지원 활동 (Support Activities) ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ 1. 기본 활동 (Primary Activities) ​ ​ 1.1.내부 물류 (Inbound Logistics) ​ 설명: 원재료의 수급 및 저장, 재고 관리 등을 포함합니다. 예시: 자동차 제조업체...
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