"AI 기반 전기차 상태 점검을 위한 스마트 진단 플랫폼, Yennefer 도입"
Weflo는 현재 차량의 기능 안정성을 실시간으로 점검할 수 있는 전기차 구동계통의 고장 이상 및 노후화 상태를 판단하는 AI 진단 솔루션의 도입이 필요했습니다. 몬드리안에이아이와 Weflo는 체계적인 데이터 수집과 분석을 시작으로 구동부 상태를 정확히 분류하는 알고리즘 개발 이후 해당 AI 모델을 운용할 수 있는 플랫폼 개발과 AI 기반 전기차 상태 점검을 위한 진단 플랫폼을 개발하여 전기차 산업에 혁신적인 AI 기술을 접목하고자하였습니다.
“맞춤형 AI 모델 개발 수행"
Yennefer MLOps 플랫폼 솔루션에 탑재되어있는 영상분석, 시계열 분석, 자연어 처리, 이상 탐지 등 다양한 형태의 베이스 AI 알고리즘을 Weflo의 구체적인 비즈니스 목표와 니즈사항에 맞추어 Weflo에 특화된 개발을 수행하였습니다.
“혁신적인 MLOps 플랫폼 기반 AI 모델 전체 생명주기의 관리와 운영”
Yennefer MLOps 플랫폼은 데이터 관리부터 AI 모델의 학습 과정, 성능 지표에 이르기까지 모든 것을 실시간으로 모니터링할 수 있는 기능을 제공하였습니다 또한, 연구 개발 결과를 보고서 형태로 공유할 수 있어, AI 모델의 전체 생명주기를 하나의 개방형 환경에서 효율적으로 관리하고 운영할 수 있게 되었습니다.
“AI 모델 개발 및 운영의 효율성 향상”
기존에 구축된 AI Pipeline을 활용하여 Weflo의 AI 모델 개발을 용이하게 만들었으며, 이를 통해 학습 데이터의 지속적인 최신화, 알고리즘 모델의 최적화 및 서비스 배포 과정을 자동화했습니다. 이러한 자동화는 연구 비용을 크게 절감하는 동시에, AI 알고리즘 모델의 효율적인 관리 및 운영을 가능하게 했습니다.
“Weflow에 최적화된 AI 모델 서비스화”
Weflow에 맞춘 AI 모델을 즉각적으로 서비스화하고 그들의 시스템에 적용할 수 있도록 Rest API 패키지 기능을 제공했습니다. 이러한 서비스는 Weflow의 업무 효율성을 높이고, 더욱 정밀한 데이터 분석 및 의사결정을 가능하게 했습니다.
“정확한 전기차 구동부의 상태 분류 AI 모델”
AI 모델은 획득된 상태 데이터 기반으로 전기차 구동의 상태를 상/중/하로 분류하여 정확하고 정교한 분류는 전기차의 성능과 안정성 평가가 가능하였습니다.
“AI 모델의 실시간 자동화로 편리해진 AI 모델 관리"
Yennefer MLOps 플랫폼은 AI 모델의 최적화를 실시간으로 자동화하여 AI 모델의 성능 모니터링과 AI 모델 관리를 대폭 간소화하며, 운영 효율성을 크게 향상시켰습니다.
“클라우드 컴퓨팅 기반의 AI 모델 활용”
AI 솔루션을 통해 클라우드 컴퓨팅 기반의 AI 모델 활용을 가능하게 하였습니다. 이는 데이터 획득 장치 또는 진단 결과를 제공하는 장치의 경량화와 소량화가 실현되었습니다. 최종적으로 이러한 비즈니스적 변화는 기술적 부담을 줄이면서도 높은 수준의 전기차 상태 분석과 진단을 유지할 수 있었습니다.
