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문제 정의
- 마이크론 테크놀러지 사례를 통해 장비의 로그 데이터 분석이 어떻게 생산성 향상에 기여했는지가 소개되었고, 웅진 케미컬 사례를 통해 기업내 여러 분서에서 분산된 데이터가 통합되면 어떻게 시너지를 낼 수 있는지를 파악하였다. 그리고 고객의 제품 사용 기나 고객의 제품 피드백이 제품 설계 및 향상에 새로운 가능성을 열 수 있다는 기회를 소개하였다. 특히 볼보 사례를 통해 실시간으로 유입되는 사용자의 제품 사용 정보를 바탕으로 자동차 제조산업의 새로운 가능성을 소개하였다.
- 본 글에서는 빅데이터와 애널리틱스의 제조 산업에서의 활용과 그 의미를 소개하였다. 일반적으로 빅데이터를 3V – 규모 (Volume), 다양성 (Variety), 그리고 속도 (Velocity)로 그 특성을 규정한다.
- 아래 [표 1]은 제조업에 이들 세가지 데이터의 특성과 활용 가능성에 대해 정리하고 있다. 본 장에서는 위 세 부류의 데이터 활용을 각각 소개하고 각 부류의 데이터가 어떻게 제조 운영효율 향상에 활용되는지를 알아본다.
- 본문에서는 빅데이터 활용을 크게 제조 장비 데이터, 운영 통합데이터, 고객 경험데이터로 나눠 각 분야별로 실제 사례를 통해 빅데이터가 어떻게 활용될 수 있는지를 알아보았다. 마이크론 테크놀러지 사례를 통해 장비의 로그 데이터 분석이 어떻게 생산성 향상에 기여했는지가 소개되었고, 웅진 케미컬 사례를 통해 기업내 여러 분서에서 분산된 데이터가 통합되면 어떻게 시너지를 낼 수 있는지를 파악하였다.
- 이 글에서는 빅데이터와 애널리틱스 기술이 어떻게 제조업의 적용되는지에 관해 소개하고 빅데이터를 활용해 제조 운영의 효율성을 높인 사례를 통해 빅데이터의 특성과 제조업의 적용 가능성에 대해 알아보기로 한다.
- 그리고 고객의 제품 사용 기나 고객의 제품 피드백이 제품 설계 및 향상에 새로운 가능성을 열 수 있다는 기회를 소개하였다. 특히 볼보 사례를 통해 실시간으로 유입되는 사용자의 제품 사용 정보를 바탕으로 자동차 제조산업의 새로운 가능성을 소개하였다. 빅데이터는 제조의 새로운 가능성을 열고 있으며 이제까지 상상하지 못했던 제조의 새로운 패러다임을 열 것임을 기대한다.
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