Mr Bean - MES (Manufacturing Execution System)
프로젝트 기능
1. AI 기술 도입
OpenAI API를 활용하여 대화형 언어 모델을 제공하고, 실시간으로 생산 공정에 대한 정보를 신속하게 전달합니다. 또한, PandasAI를 이용해 자연어 기반으로 복잡한 데이터 분석을 손쉽게 처리하며, 사용자에게 직관적인 데이터 분석 환경을 제공합니다. 이를 통해 생산량, 불량률 등 다양한 데이터를 보다 효율적으로 분석하고, 이를 기반으로 의사 결정을 지원합니다.
주요 성과:
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실시간 데이터 전달:
OpenAI 기반의 대화형 언어 모델을 통해 생산 공정에 대한 정보를 간단한 대화로 빠르고 정확하게 제공할 수 있습니다. -
자동화된 데이터 분석:
PandasAI를 활용하여 복잡한 수치 분석을 자연어로 간편하게 처리하고, 분석 결과를 직관적으로 제시하여 사용자 편의성을 극대화하였습니다.
2. FastAPI 프레임워크
기존 Spring Framework를 사용해 웹 애플리케이션을 구축하고, AI 관련 데이터 처리에는 FastAPI를 도입하여 두 프레임워크를 하이브리드 방식으로 운영했습니다. 이를 통해 Spring Framework는 웹 애플리케이션의 기본 기능을 관리하고, FastAPI는 AI 데이터 분석 처리 속도를 개선하며, 생산 현장의 실시간 데이터 분석을 가능하게 했습니다.
주요 성과:
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데이터 처리 속도 향상:
FastAPI를 도입하여 데이터 처리 시간을 50% 단축(300ms)시켰으며, 확장성 문제를 해결하여 처리 속도와 효율성을 크게 향상시켰습니다.
3. RESTful API
RESTful API를 사용하여 사용자 인터페이스(UI)와 사용자 경험(UX)을 동적으로 개선하였으며, 서버와 클라이언트 간의 데이터 처리 효율성을 높였습니다. RESTful 아키텍처는 리소스를 URL로 표현하고, HTTP 메소드를 이용하여 데이터를 효율적으로 관리함으로써, 데이터 요청과 응답을 신속하고 유연하게 처리할 수 있도록 하였습니다. 이를 통해 사용자는 실시간으로 데이터를 업데이트하고, 필요한 정보를 즉시 제공받을 수 있습니다.
주요 성과:
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UI/UX 동적 개선:
RESTful API를 통해 데이터가 클라이언트와 서버 간에 실시간으로 동기화되어, 사용자 인터페이스(UI)가 더 직관적이고 반응성이 뛰어난 방식으로 개선되었습니다. 이로 인해 사용자가 데이터를 실시간으로 확인하고, 상호작용할 수 있는 환경을 제공하였습니다. -
효율적인 데이터 처리:
RESTful API의 stateless 특성을 활용하여 서버는 각 요청에 독립적으로 응답할 수 있으며, 클라이언트는 서버의 상태를 관리할 필요 없이 데이터를 동적으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 서버 부하를 줄이고, 데이터 처리 속도를 개선하였습니다. -
확장성과 유연성 증대:
RESTful API는 클라이언트와 서버 간의 명확한 분리를 제공하여 시스템의 확장성과 유연성을 극대화하였습니다. 또한, 다양한 클라이언트(웹, 모바일 등)에서 동일한 API를 재사용할 수 있어 개발 및 유지보수 비용을 절감하였습니다.
4. AI 기반 예측 분석
AI를 이용해 생산량과 불량률을 예측하고, 예측 결과를 바탕으로 생산 계획을 최적화하여 리소스를 최소화하고 낭비를 줄였습니다.
주요 성과:
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생산 계획 최적화:
예측 분석을 통해 생산 공정에서 필요한 리소스를 최소화하고, 효율적인 생산 계획 수립을 가능하게 했습니다.
사용된 기술 스택
Programming Language
Frontend
Backend
Database
Data Science
Development & Deployment Tools
로그인 정보
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- Password: 1234
프로젝트 링크
URL: Mr Bean