AI 클라우드 데이터 처리 플랫폼
엣지에서 수집한 검사 데이터를 통합 분석합니다. 라인·품목·기간별 불량 추이를 한 화면에서 봅니다. 클라우드 구성은 고객 선택 사항입니다.
검사는 양불 판정에서 끝나지 않습니다. 라인에서 나온 이미지와 판정 결과가 쌓이면 결함의 근본 원인과 공정 조건의 상관관계가 보입니다. DSTEK은 엣지에서 클라우드까지 이어지는 데이터 계층을 함께 공급해, 결함 검출에서 원인 분석과 공정 최적화까지 폐루프로 잇습니다. 기본 구성은 온프레미스이며, 클라우드 연동은 고객이 요청하는 경우에만 구성합니다.
- 데이터베이스 규모
- PB급 이미지 DBMS
- 처리 구조
- 엣지–클라우드 통합
- 연동
- MES · PLC 실시간
- 모델
- 산업용 비전 파운데이션 모델
데이터 인텔리전스
결함 검출에서 자율 의사결정까지
네 단계가 하나의 폐루프(Closed-loop)로 이어집니다.
- 01 결함 감지 라인에서 실시간 판정
- 02 데이터 축적 PB급 이미지·판정 이력 저장
- 03 원인 분석 공정 조건과 결함의 상관관계 도출
- 04 공정 최적화 피드백을 통한 조건 조정 및 재학습
데이터 인텔리전스
구성 요소
AI 데이터 추적 시스템
PB급 이미지 데이터베이스와 이력 추적. 특정 제품의 검사 이미지와 판정 근거를 사후에 되짚을 수 있습니다.
산업용 비전 파운데이션 모델
축적된 산업 이미지로 학습한 기반 모델. 신규 품목의 초기 학습 시간을 줄이고 전이 학습의 출발점이 됩니다.
실시간 동적 모니터링
라인 가동 중 모델 성능과 검사 품질을 상시 감시하고, 드리프트가 발생하면 재학습 시점을 알립니다.
데이터 인텔리전스
데이터가 쌓일수록 강해지는 구조
오래 사용할수록 가치가 커지는 이유입니다.
현장 데이터 축적
일 20억+
그룹 전체 기준 하루에 분석하는 이미지 규모입니다.
이력 추적
PB+
제품 단위로 검사 이미지와 판정 근거를 되짚습니다.
모델 재학습
드리프트 감지
성능 저하를 조기에 포착해 재학습 시점을 판단합니다.
데이터 보안
검사 데이터는 고객 사업장을 벗어나지 않습니다
표준 구축 방식은 온프레미스입니다. 학습·추론·보관이 모두 고객 사내 인프라에서 이루어지며, 클라우드 연동은 고객이 요청하는 경우에만 구성합니다.