Time-Series Intelligence · 시계열 인텔리전스
AIM_ST 이상감지
모든 시계열 패턴을 검출합니다.
How it works
어떻게 동작하나요
- ① 입력설비 센서 신호
진동·온도·전류 같은 설비 센서 시계열이 실시간으로 들어옵니다.
- ② AI 처리신호 수집 → 패턴 학습 → 이상 감지 → 원인 분석 → 최적 제어
아임토리 AI 에이전트가 단계마다 작업을 맡아 이어서 처리합니다.
- ③ 결과
평소 패턴을 학습해 벗어나는 구간을 찾아 알리고 원인을 분석합니다.
- ④ 핵심 의미
고장 전에 나타나는 이상 징후 구간을 미리 잡아 예지보전 알림을 보냅니다.
Why AIM_ST 이상감지
핵심 포인트
고장 전에 먼저
설비 신호의 평소 패턴을 학습해, 고장으로 이어지기 전의 작은 이상 징후를 먼저 잡습니다.
원인까지 짚는 감지
이상이 났다는 알림에서 멈추지 않고 어느 신호가 언제부터 벗어났는지 원인을 함께 보여 줍니다.
예측과 최적 제어로
트렌드와 특정 시점의 값을 예측하고, 성능을 높이는 운전 조건까지 제안합니다.
모든 아임토리 AI 제품의 약속
분야 특화 세부 학습
범용 AI를 그대로 쓰지 않습니다. 제품마다 그 분야의 데이터와 전문 지식으로 세부 학습된 모델이 그 분야의 기준으로 판단합니다.
환각 없는 결과
근거를 확인할 수 없는 답은 내놓지 않습니다. 모든 결과는 데이터와 근거에 대조해 검증한 뒤에만 전달합니다.
빠르고 명확하게
필요한 결과만, 검증까지 끝난 명확한 형태로, 빠르게 제공합니다.
주요 기능
- 이상 패턴 추출 (상태진단/예지보전)
- 성능 최적화 분석
- 시스템 자동 최적 제어
- 트렌드 예측
- 특정 시점 값 예측
에이전트 작업 흐름
- 1신호 수집
- 2패턴 학습
- 3이상 감지
- 4원인 분석
- 5최적 제어
AIM Research Statistics
논문 통계 에이전트
연구 가설·데이터·타깃 저널만 알려 주면, 논문이 요구하는 전체 통계분석 프로세스를 명확히 설계하고 저널 양식과 최신 분석 트렌드에 맞춰 정확하게 수행합니다.
AIM General Statistics
대화형 통계 분석
"두 그룹 차이 봐 줘"처럼 말로 요청하면, AI가 알맞은 통계 분석을 골라 실행하고 쉽게 설명합니다.
AIM AutoML
머신러닝 연구 자동화
머신러닝 연구자의 눈높이로 모든 분석 과정을 명확하게 보여 주고 모델을 비교합니다. 코드를 몰라도 인공지능 분석 연구 전체를 수행할 수 있습니다.