제조 생산라인 빅데이터 분석을 통한 기업 경쟁력 향상에 관한 연구 : 전자부품 제조기업 제품불량률 개선을 중심으로 A study on company competitiveness increase through big data analysis of product line : focused on improvement of product defective rate in electronic components manufacturing companies원문보기
빅데이터 분야의 국내외 시장은 규모면에서 꾸준한 성장세를 보이고 있다. 빅데이터 분석 적용 대상에 있어서도 데이터나 정보 처리를 전문으로 하는 기관이나 기업에서 특수한 목적으로 사용하는 것이 대부분이었으나 지금은 전문 기업뿐만 아니라 일반 제조기업들도 그들이 생산해 내는 데이터를 기반으로 만들어지는 대량의 데이터를 분석하여 과거를 이해하고 현상을 파악하며 미래를 예측하려 하는 등 빅데이터의 활용 사례의 범위가 점점 확대되어 가고 있다. 이러한 사회적 추세는 빅데이터 분석 플랫폼의 저변확대와 상용화에 청신호로 작용되고 있다. 대기업에 비해 중소제조기업은 현장에서 만들어지는 데이터가 체계적으로 보관되어 있지 않은 경우도 많고, 또한 전문적인 데이터 분석시스템을 보유한 기업이 많지 않다. 보관하고 있는 데이터의 대부분도 수기로 작성된 데이터 또는 엑셀 문서로 보관되어 있는 상황이어서 정확한 데이터 분석에 의한 빠른 ...
빅데이터 분야의 국내외 시장은 규모면에서 꾸준한 성장세를 보이고 있다. 빅데이터 분석 적용 대상에 있어서도 데이터나 정보 처리를 전문으로 하는 기관이나 기업에서 특수한 목적으로 사용하는 것이 대부분이었으나 지금은 전문 기업뿐만 아니라 일반 제조기업들도 그들이 생산해 내는 데이터를 기반으로 만들어지는 대량의 데이터를 분석하여 과거를 이해하고 현상을 파악하며 미래를 예측하려 하는 등 빅데이터의 활용 사례의 범위가 점점 확대되어 가고 있다. 이러한 사회적 추세는 빅데이터 분석 플랫폼의 저변확대와 상용화에 청신호로 작용되고 있다. 대기업에 비해 중소제조기업은 현장에서 만들어지는 데이터가 체계적으로 보관되어 있지 않은 경우도 많고, 또한 전문적인 데이터 분석시스템을 보유한 기업이 많지 않다. 보관하고 있는 데이터의 대부분도 수기로 작성된 데이터 또는 엑셀 문서로 보관되어 있는 상황이어서 정확한 데이터 분석에 의한 빠른 의사결정이 힘든 상황이다. 이로 인해서 불량요인이나 이상현상의 적시 파악이 힘들어지고 또한 공정별 가동률, 수율, 품질 등의 생산데이터 분석에 어려움을 격고 있다. 이를 해결하고자 정형 비정형 빅데이터를 효율적으로 분석 활용할 수 있는 빅데이터 분석 알고리즘을 구현하여 현장에서 비정형으로 기록되고 있는 정보들의 양식 패턴을 분석하고 정형화된 정보로 추출, 정제하여 분석에 활용할 수 있는 시스템을 구현함으로써 관련 산업계의 발전을 도모하고자 한다.
빅데이터 분야의 국내외 시장은 규모면에서 꾸준한 성장세를 보이고 있다. 빅데이터 분석 적용 대상에 있어서도 데이터나 정보 처리를 전문으로 하는 기관이나 기업에서 특수한 목적으로 사용하는 것이 대부분이었으나 지금은 전문 기업뿐만 아니라 일반 제조기업들도 그들이 생산해 내는 데이터를 기반으로 만들어지는 대량의 데이터를 분석하여 과거를 이해하고 현상을 파악하며 미래를 예측하려 하는 등 빅데이터의 활용 사례의 범위가 점점 확대되어 가고 있다. 이러한 사회적 추세는 빅데이터 분석 플랫폼의 저변확대와 상용화에 청신호로 작용되고 있다. 대기업에 비해 중소제조기업은 현장에서 만들어지는 데이터가 체계적으로 보관되어 있지 않은 경우도 많고, 또한 전문적인 데이터 분석시스템을 보유한 기업이 많지 않다. 보관하고 있는 데이터의 대부분도 수기로 작성된 데이터 또는 엑셀 문서로 보관되어 있는 상황이어서 정확한 데이터 분석에 의한 빠른 의사결정이 힘든 상황이다. 이로 인해서 불량요인이나 이상현상의 적시 파악이 힘들어지고 또한 공정별 가동률, 수율, 품질 등의 생산데이터 분석에 어려움을 격고 있다. 이를 해결하고자 정형 비정형 빅데이터를 효율적으로 분석 활용할 수 있는 빅데이터 분석 알고리즘을 구현하여 현장에서 비정형으로 기록되고 있는 정보들의 양식 패턴을 분석하고 정형화된 정보로 추출, 정제하여 분석에 활용할 수 있는 시스템을 구현함으로써 관련 산업계의 발전을 도모하고자 한다.
Domestic and overseas markets in Big Data field is showing a continuous growth pattern in size. Though mostly it has been used for special purpose by institutions or companies specialized in handling of data or information in object of applying Big Data analysis, now the range of Big Data use cases ...
Domestic and overseas markets in Big Data field is showing a continuous growth pattern in size. Though mostly it has been used for special purpose by institutions or companies specialized in handling of data or information in object of applying Big Data analysis, now the range of Big Data use cases are gradually being expanded, like understanding the past and grasping the status and predicting the future, by analyzing large amount of data made based on the data not only of special companies but also of general manufacturers. This social trend works as a green light in expansion of the base and commercialization for Big Data analysis platform. Small & medium manufacturers do not systematically keep the data made on the scenes, and few of them have a professional data analysis system, compared with large companies. Also most of the data they have are difficult for prompt decision-making by correct data analysis as they are kept in manually composed data or Excel document. Thus, timely grasping of defects element or abnormal status gets difficult and they have difficulty in analysis of production data like operation ratio, yield, and quality in each process. This study is going to aim at development of relevant industry by realizing the system to analyze the style and pattern of information recorded atypically on the scenes and use for analysis by extracting, refining to typical information, after realizing a data analysis algorithm which can effectively analyze and use typical and atypical Big Data.
Domestic and overseas markets in Big Data field is showing a continuous growth pattern in size. Though mostly it has been used for special purpose by institutions or companies specialized in handling of data or information in object of applying Big Data analysis, now the range of Big Data use cases are gradually being expanded, like understanding the past and grasping the status and predicting the future, by analyzing large amount of data made based on the data not only of special companies but also of general manufacturers. This social trend works as a green light in expansion of the base and commercialization for Big Data analysis platform. Small & medium manufacturers do not systematically keep the data made on the scenes, and few of them have a professional data analysis system, compared with large companies. Also most of the data they have are difficult for prompt decision-making by correct data analysis as they are kept in manually composed data or Excel document. Thus, timely grasping of defects element or abnormal status gets difficult and they have difficulty in analysis of production data like operation ratio, yield, and quality in each process. This study is going to aim at development of relevant industry by realizing the system to analyze the style and pattern of information recorded atypically on the scenes and use for analysis by extracting, refining to typical information, after realizing a data analysis algorithm which can effectively analyze and use typical and atypical Big Data.
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