SKYNET PDCA AI

WHAT is PDCA?

PDCA stands for Plan, Do, Check, and Act, which is a cyclical methodology for process improvement.

 

  1. Plan
  • Analyze the current situation and identify problems
  • Set improvement goals
  • Establish specific implementation plans
  • Define expected results and evaluation methods
 
  1. Do
  • Actually implement the planned content
  • Collect and record data
  • Monitor whether everything is proceeding according to plan
 
  1. Check
  • Analyze implementation results
  • Verify goal achievement
  • Identify differences from the plan
  • Discover unexpected problems
 
  1. Act
  • Derive improvements based on analysis results
  • Standardize and establish successful changes
  • Develop countermeasures for inadequate areas
  • Prepare for the next PDCA cycle
 

Prepare for the next PDCA cycle,
-Derive improvements based on analysis results
-Standardize and establish successful changes
-Develop countermeasures for inadequate areas

The PDCA cycle is characterized by achieving gradual improvement through continuous repetition. This methodology is used in various fields such as quality control, project management, and business process improvement. It is particularly practical in that it can start from small-scale attempts and gradually expand.

SKYNET PDCA is a patented technology that applies the traditional PDCA methodology to an innovative AI agent system. This technology creates an intelligent collaboration system by organically connecting multiple specialized AI agents and various Large Language Models (LLMs) to solve complex problems.

Patented Ai Agent Orchestration Technology

스카이넷 PDCA는 전통적인 PDCA 방법론을 혁신적인 AI 에이전트 시스템에 적용한 특허 기술입니다.

이 기술은 여러 개의 전문화된 AI 에이전트와 다양한 LLM(대규모 언어 모델)을 유기적으로 연결하여 복잡한 문제를 해결하는 지능형 협업 시스템을 구축합니다.

SKYNET PDCAは、従来のPDCA手法を革新的なAIエージェントシステムに応用した特許技術です。この技術は、複雑な問題を解決するために、複数の専門化されたAIエージェントと様々な大規模言語モデル(LLM)を有機的に結びつけることで、インテリジェントなコラボレーションシステムを作り出します。

  • HORIZON AI WORKFLOW
  • HORIZON AI TOOLs
  • EXPERT LLMs

1. 제조 및 품질 관리
-AI 기반 PDCA(Plan-Do-Check-Act) 방식으로 생산 공정 최적화
-품질 관리 프로세스 자동화 및 오류 탐지
-데이터 기반 제조 공정 개선

2. 고객 서비스 및 지원
-복잡한 고객 문의에 대한 실시간 응답
-고객 데이터 분석을 통한 맞춤형 서비스 제공
-환각현상 제거 및 정확한 정보 제공

3. 금융 서비스
-금융 데이터 분석 및 리스크 관리
-자동화된 규제 준수 보고서 생성
-고급 추론 및 분석을 활용한 투자 전략 지원

4. 의료 및 헬스케어
-복잡한 환자 데이터 관리 및 분석
-의료 서비스 워크플로우 최적화
-AI 기반 진단 지원 및 데이터 검증

5. 교육
-대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 맞춤형 학습 콘텐츠 생성
-학습 데이터 분석을 통한 개인화된 교육 제공
-CoT(Chain of Thought) Automation을 활용한 문제 해결

6. 연구 및 개발
-데이터 중심 연구의 복잡한 추론 지원
-대규모 언어 모델을 활용한 협업 시스템 구축
-새로운 제품 및 기술 개발에 필요한 데이터 기반 의사결정

7. IT 및 SaaS
-클라우드 및 온프레미스 기반의 확장 가능한 IT 솔루션 제공
-AI 도구와 워크플로우 통합으로 서비스 효율성 향상
-데이터 통합 및 분석 툴을 활용한 기업용 SaaS 구축

8. 공공 및 정책
-복잡한 데이터 컨텍스트를 활용한 정책 개발
-펙트체크 및 데이터 기반 의사결정을 위한 AI 활용
-대규모 데이터 분석을 통한 공공 서비스 개선

9. 이커머스
-고객 행동 데이터 분석 및 맞춤형 추천
-주문 관리 및 재고 최적화
-실시간 고객 지원 및 자동화된 문의 처리

10. 엔터프라이즈 비즈니스
-복잡한 기업 데이터 통합 및 관리
-워크플로우 자동화 및 생산성 향상
-대규모 협업 환경에서 AI 에이전트를 통한 의사소통 지원

이 기술은 복잡한 데이터와 상황을 다루고자 하는 모든 산업에서 활용 가능하며, 클라우드 및 온프레미스 환경에 모두 적용 가능합니다.

  • Cloud
  • On-Premise

Core Technical Components

 

  1. Multi-AI Agent System
    • Deployment of specialized AI agents for each domain
    • Efficient collaboration and information exchange between agents
    • Domain-optimized problem-solving capabilities
  2. Specialized LLM Network
    • Utilization of optimized LLM models for each field
    • Domain-specific reasoning and analysis
    • High-performance computing through distributed processing
  3. Supervisor LLM
    • Coordination and management of overall process
    • Task prioritization and resource allocation
    • Result integration and quality control

PDCA-Based Circular Process

  1. Planning Phase
    • In-depth analysis of user queries
    • Solution strategy development
    • Subtask definition and allocation
  2. Do Phase
    • Task execution by specialized agents
    • Real-time data collection and analysis
    • Generation and sharing of intermediate results
  3. Check Phase
    • Verification of result accuracy and consistency
    • Quality metrics evaluation
    • Identification of improvement areas
  4. Act Phase
    • Process optimization based on feedback
    • Agent performance enhancement
    • Preparation for new cycle

Technical Advantages

  • Automated task decomposition and allocation
  • Real-time LLMs collaboration and coordination
  • Continuous performance improvement
  • High scalability and flexibility
  • Accurate and reliable results delivery
  • Remove Hallucinations and Reasoning Factcheck
  • Cloud based or On-Premised
  • 자동화된 태스크 분해 및 할당
  • LLM간 실시간 자율 협업 및 조정
  • 지속적인 성능 개선
  • 높은 확장성과 유연성
  • 정확하고 신뢰성 있는 결과 도출
  • 할루시네이션 제거 및 추론 펙트체크
  • 클라우드 버전 및 설치형 버전
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