우리 공정에 맞는 예측이 필요하다면.

고객이나 연구 파트너가 모델을 보유했다면 NAZARE의 데이터·운영 기반에 연결하는 범위부터 검토합니다. 별도 모델이 필요하면 품질 예측·이상 탐지·조건 추천 등 해결할 문제와 검증 데이터를 정해 선택형 개발 과제로 진행합니다. 플랫폼 공급, 모델 개발, 현장 시스템 연계와 운영 지원의 역할을 구분해 계약 범위를 정합니다.

잉클의 중심은 제조 AI를 위한 데이터 플랫폼입니다. NAZARE는 수집·저장·정제·조회와 모델 활용 기반을 제공하고 NAVIS는 지식·도구를 활용한 판단과 업무 수행을 담당합니다. 공정 특화 ML 모델 개발은 필요한 고객에게 별도 문의를 통해 선택적으로 제공합니다.

이미 보유한 모델이나 파트너 모델이 있다면 데이터 연결과 서빙 범위를 먼저 검토할 수 있습니다. 모든 고객이 새 모델을 개발해야 하는 것은 아닙니다.

1. 예측하거나 분류할 대상과 실제 업무의 연결이 명확한가.
2. 정상·이상 사례와 품질 판정 등 검증 가능한 데이터가 있는가.
3. 예측 결과가 나왔을 때 담당자가 실행할 조치가 있는가.
4. 시간 변화와 품목 차이를 반영한 평가 데이터를 확보할 수 있는가.

라벨이 없거나 이상 사례가 드문 경우에는 데이터 준비나 탐색 분석부터 범위를 정합니다.

입력 데이터 정의, 특징 생성, 학습·검증 구분, 모델 버전, 추론 지연과 결과 저장을 함께 검토합니다. 운영 중에는 입력 변화와 오탐·미탐 사례를 수집하고 재평가 기준을 정합니다. 정확도뿐 아니라 대응 시간과 실제 활용 가능성도 확인합니다.

데이터 준비, 모델·분석 코드, 평가 보고, 배포 연계, 운영 이관과 유지관리 범위를 구분합니다. 데이터 사용 권한, 모델의 제공 형태와 소유권, 재학습 조건은 계약에서 정합니다. 홈페이지의 적용 시나리오가 모델 성능이나 사업 결과의 보장은 아닙니다.