데이터 제품이 제조 효율성을 높이는 방법

작성자: Pablo Ríos, Keepler Data Tech의 제조 및 에너지 산업 비즈니스 관리자. 

수년 동안 제조업체는 더 큰 효율성을 찾아야 한다는 압박을 받아 왔습니다. 공식은 상당히 일관되게 유지되었습니다. 목표는 일반적으로 비용 절감과 품질 향상을 중심으로 이익 마진을 방어하고 도전적인 시장에서 지속됩니다.

이 접근 방식은 많은 성공적인 제조업체의 특징이었지만 이러한 전략은 마진을 점점 더 좁혀 왔고 전통적인 방법은 오랫동안 고갈되었습니다. 한계에 도달함에 따라 기업은 더욱 혁신적이어야 했습니다. 다행히도 이제 혁신을 위한 도구가 생겼습니다.

오늘날 데이터는 우리가 하는 모든 일에 힘을 실어주고 있습니다. 175년까지 전 세계 데이터스피어에 2025제타바이트의 방대한 데이터가 있을 것으로 예상됩니다.

제조업체에게 이것은 기회를 제공합니다. 실제로 데이터는 업계에서 가장 큰 자산 중 하나가 될 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 성공적인 기업이 오늘날의 빠르게 변화하고 경쟁이 치열한 제조 분야에서 번창할 수 있도록 합니다. 

그러나 잠재력을 깨닫는 것은 데이터를 올바른 방식으로 처리하는 제조 회사에 크게 의존합니다.

데이터 프로젝트 대 데이터 제품

현재 제조업체뿐만 아니라 모든 형태, 규모 및 산업의 기업이 프로젝트 사고 방식으로 데이터에 접근합니다. 비즈니스 기능이 데이터를 사용하여 해결하려는 문제가 있을 때마다 조직은 처음부터 시작하여 데이터를 수집하고 정리 및 준비한 다음 특정 사용 사례에 대해 분석합니다.

이것은 회사가 데이터 투자를 가장 효율적이고 효과적으로 사용할 수 없도록 하는 결함 있는 접근 방식입니다. 속도가 느리고 작업이 중복되며 일반적으로 각 프로젝트의 출력은 다른 사용 사례를 해결하기 위해 용도를 변경할 수 없습니다.

대신 조직은 제품과 같은 데이터 관리를 모색하고 개별 문제에서 초점을 전환하고 주요 문제를 반복적으로 해결하는 데 데이터를 사용할 수 있도록 사용 및 용도 변경이 가능한 프레임워크를 개발해야 합니다. 즉, 데이터에 대한 제품(프로젝트가 아닌) 중심 접근 방식을 수용해야 합니다.

실제로 데이터 제품은 혁신적인 방식으로 효율성을 높이는 여러 가지 방법을 제공하여 제조를 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

데이터 제품을 사용하면 즉시 사용할 수 있는 데이터 프레임워크를 실시간으로 제공하여 예를 들어 생산 프로세스의 병목 현상을 식별할 수 있으므로 제조업체가 문제를 신속하게 식별 및 해결하고 가동 중지 시간을 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다.

예를 들어, 데이터 제품이 병 제조를 위한 생산 최적화를 제공하는 데 사용되어 병 거부율이 5%에서 20% 사이로 감소한 사례를 보았습니다.

여기에서 수백 가지 변수 중에서 병 제조 공정의 품질에 대한 핵심 기준을 결정하기 위해 기계 학습 모델이 생성되었습니다. 병목 온도, 송풍 압력 및 기타 주요 기준에 대한 값 범위가 포함된 결정 트리가 생성되었습니다. 결과적으로 이러한 조정을 조합하여 적용함으로써 품질은 유지하면서 거부된 병의 감소가 크게 감소했습니다.

또한 장비 및 모니터링 시스템의 데이터를 분석하여 데이터 제품은 기계가 고장날 가능성이 있는 시기를 예측할 수 있으므로 제조업체는 고장이 발생하기 전에 유지 관리 일정을 잡을 수 있습니다. 이는 계획되지 않은 가동 중지 시간을 방지하고 값비싼 수리의 필요성을 줄이는 데 도움이 됩니다.

마찬가지로 데이터 제품의 실시간 요소는 제조업체가 재고 수준 및 배송 시간에 대한 가시성을 제공하여 공급망을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 재료 및 구성 요소를 주문할 때 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있으므로 품절 및 과잉 재고의 위험이 줄어듭니다.

고객 행동과 선호도에 대한 귀중한 통찰력도 중요합니다. 판매, 마케팅 및 고객 서비스의 데이터를 분석함으로써 제조업체는 추세를 파악하고 제품 개발 및 마케팅 전략에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

지속적으로 개선되는 기회 식별

이러한 다양한 응용 프로그램에서 데이터 제품은 의사 결정 개선 및 운영 효율성 향상에서 비용 절감 및 기계 다운타임 완화에 이르기까지 제조업체에 상당한 이점을 제공할 수 있습니다.

즉, 데이터 제품은 제조 분야에서 상대적으로 새로운 것으로 남아 있습니다. 왜? 오래된 습관은 죽기 어렵기 때문에 제조업체는 전통적으로 특정 사용 사례를 해결하는 솔루션을 찾고 및/또는 개발했지만(데이터 프로젝트 접근 방식 채택) 많은 사람들이 이 방법을 계속 사용하고 있습니다. "고장나지 않았다면 고치지 말라"는 속담의 대표적인 예입니다.

그러나 결정적으로 사용자 정의 용량 데이터 프로젝트는 제조업체가 개인화된 데이터 솔루션(데이터 제품)에 비해 얻을 수 있는 이점을 감소시킵니다. 이러한 이유로 제조 회사는 사고 방식을 바꾸고 더 명확한 프로세스와 향상된 ROI를 제공하는 데이터 제품을 통해 구현할 수 있는 솔루션을 수용하는 것이 중요합니다.

앞으로 데이터 저장 및 처리 비용이 지속적으로 감소함에 따라 많은 제조업체가 이러한 방향으로 나아가기 시작할 가능성이 높습니다.

하이퍼스케일러가 제공하는 규모의 경제 모델이 지속적으로 개선됨에 따라 제조업체는 데이터 제품을 보다 쉽고 비용 효율적으로 전심으로 수용할 수 있는 최고의 기회를 갖게 될 것입니다.

이것은 회사가 기본 클라우드 서비스 사용에 대해 높은 수준의 전문성을 가진 파트너와 협력할 수 있는 능력과 결합되어 데이터 제품과 관련된 운영 비용을 대폭 절감하여 더욱 매력적으로 만들 수 있습니다.

문화는 중요하다

물론 이러한 측면은 퍼즐의 한 부분일 뿐입니다. ROI 개선과 OPEX 감소는 주요 의사 결정권자를 참여시키는 데 도움이 되지만 데이터 제품이 제조 환경에서 쉽게 구현되고 활용되도록 보장하려면 더 광범위한 문화적 변화가 필요합니다.

이러한 사고 방식의 변화를 불러일으키려면 기업이 데이터 관행을 최신 상태로 유지하는 것이 중요합니다. 즉, 데이터 품질을 개선하고 오류를 제거하여 보다 견고하고 신뢰할 수 있는 모델을 개발하기 위한 핵심 프로세스를 구현 및/또는 강화하는 것을 의미합니다.

이를 달성하기 위해 제조업체는 먼저 상대적으로 새롭거나 익숙하지 않은 공간에서 앞으로 나아갈 수 있는 올바른 기술 세트, 기술 전략 및 파트너십을 확보하고 활용하는 데 집중해야 합니다. 마찬가지로 그들은 새로운 기술을 배우고 수용하려는 개인의 의지와 기업 자체의 교육에 대한 투자에 의해 내부 이해와 기술 세트를 향상시키기 위해 노력해야 합니다.

이러한 중요한 빌딩 블록을 제자리에 배치함으로써 제조업체는 다양한 혁신적 이점을 제공할 수 있는 데이터 제품의 개발 및 배포를 시작할 수 있습니다. 실제로 그렇게 하는 데 적극적으로 나서는 사람들은 해당 부문에서 책임을 주도하고 결과적으로 중요한 선점자 이점을 잠금 해제할 것입니다.

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• 출처: https://www.logisticsit.com/articles/2023/02/08/how-data-products-can-drive-efficiency-in-manufacturing