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제조기업 현장 데이터를 이용한 빅데이터 분석시스템 모델 원문보기

한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회, 2015 May 26, 2015년, pp.741 - 743  

김재중 (숭실대학교) ,  성백민 (숭실대학교) ,  유재곤 (숭실대학교) ,  강찬우 (숭실대학교) ,  김종배 (숭실대학교)

초록
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오늘날 BI(Business Intelligence)시스템 다차원 데이터를 다루는 많은 방법들이 제안되어 TB 이상의 데이터를 다룰 수 있다. 하지만 IT 전문가 및 IT에 대한 투자여력이 충분하지 않은 중소 제조 기업들은 발 맞춰가기 힘들다. 또한 생산관리시스템(MES)을 미 도입한 기업이 대다수이고, 존재하는 현장데이터의 대부분도 수기데이터 또는 Excel 데이터로 보관 되어 있어, 수작업에 의한 데이터 분석의사결정을 수행한다. 이로 인해, 불량 요인 파악이나 이상 현상 파악이 불분명하기 때문에 데이터 분석에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 중소제조기업의 경쟁력 강화를 위하여 제조 기업현장에서 사용되는 데이터를 자동으로 수집하여 정제 및 처리하여 저장이 가능하도록 하는 빅 데이터 분석 시스템 모델을 개발하였다. 이 분석 시스템 모델은 ERP, MIS 등에 존재하는 데이터들이 각 시스템의 DB 기능을 활용하여 데이터를 추출하고 정제하여 수집하는 ETL(Extract Transform Loading)과정을 통한다. 현장에서 비정형으로 기록되고 있는 정보들(ex. Excel)은 ODE(Office Data Excavation)모듈을 통해 문서의 패턴을 자동으로 인식하고 정형화된 정보로서 추출, 정제되어 수집된다. 저장된 데이터는 오픈소스 데이터 시각화 라이브러리인 D3.js를 이용하여 다양한 chart들을 통한 강력한 시각효과를 제공함으로써, 정보간의 연관 관계 및 다차원 분석의 기반을 마련하여 의사결정체계를 효과적으로 지원한다. 또한, 높은 가격에 형성되어 있는 빅데이터 솔루션을 대신해 오픈소스 Spago BI를 이용하여 경제적인 빅 데이터 솔루션을 제공한다. 본 연구의 기대효과로는 첫째, 현장 데이터 중심의 효과적인 의사결정 기반을 마련할 수 있다. 둘째, 통합 데이터 기반의 연관/다차원 분석으로 경영 효율성이 향상된다. 마지막으로, 중소 제조기업 환경에 적합한 분석 시스템을 구축함으로써 경쟁력과 생산력을 강화한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구 기술 개발의 최종 목표는 비용 효율적이며 보다 쉬운 적용과 관리 가능하고, 기업 경쟁력 강화에 필요한 모든 데이터의 통합/연계 분석 및 시각화 시스템을 개발하여 중소제조기업의 경쟁력 향상에 기여하고자 한다.
  • 본 연구에서는 제조 기업 현장 데이터(정형, 비정형)를 자동으로 수집하여 정제 및 처리하여 저장하여 기업 현장 상황에 유연하게 데이터를 분석하고 적용할 수 있는 플랫폼 구조를 개발한다. 이 시스템은 중소〮중견 제조기업 임원진 및 현장 실무자의 상황을 감안하여 다양한 시각화 기술을 적용하여 직관적이고 사용자 친화적인 User 인터페이스를 통해 시스템 활용을 극대화 시키고 정보간의 연관관계 및 다차원 분석 기반을 제공함으로써 효과적인 의사결정 지원 체계를 제공한다.
  • 이에 본 연구에서는 대기업 대비 경쟁력이 취약한 중소제조기업의 맞춤형 분석 솔루션을 개발하고자 한다. 다양한 기업환경 / Needs의 맞춤형(플러그 인) 솔루션을 개발하여 쉬운 적용과 유연성을 가지도록 하였고, 인터넷 데이터 수집/분석 시스템과 현장 엑셀 데이터 자동 수집 시스템을 개발하여 기업 내부데이터와 외부데이터의 연계가 가능하도록 하였다.
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