스마트 제조와 빅 데이터 간의 상호 작용 탐색

최근에는 여러 단계의 제품 생성 프로세스에서 원자재를 함께 결합하는 전통적인 제조 방식이 스마트 제조 방식에 뒤쳐지고 있습니다. 스마트 제조는 정보 기술, 유연성 및 컴퓨터 제어가 추가된 공정 및 재료 중심 건설이라는 제조의 역사적 개념을 기반으로 합니다.

이 기사에서는 급성장하는 스마트 제조 분야, 보다 구체적으로 산업 전반의 제품 개발 팀이 프로세스를 개선하고, 비용을 제어하고, 제품을 설계하고, 생산 공급을 소비자 수요에 맞출 수 있도록 돕는 데 있어 점점 더 관련성이 높아지고 있는 빅 데이터의 역할에 대해 논의합니다. 이 문서에서는 스마트 제조와 빅 데이터 분석 간의 상호 작용을 조사하여 현재의 스마트 제조와 빅 데이터 환경을 설명하고, 미래의 발전을 모색하고, 스마트 제조에서 빅 데이터의 한계를 식별합니다.

<중앙> (출처:pixabay.com)

기업은 점점 더 기술을 사용하여 제품에 대한 데이터를 캡처합니다. 공급망 물류, 고객 세부 정보 추적, 광학 센서를 사용한 제품 결함 감지, 트럭 연료 소비 및 속도 - 이 모든 영역은 제조 회사가 수집된 데이터를 가치 있는 비즈니스 통찰력으로 변환하는 모든 영역입니다.

그러나 데이터는 종종 연결되지 않은 데이터베이스에서 제대로 구성되지 않아 시간과 리소스가 낭비됩니다. 스마트 제조와 빅 데이터 분석 간의 현재 관계는 자격을 갖춘 인력 부족, 부적절한 업계 및 정부 투자, 데이터 개인 정보 보호 문제, 고품질 데이터의 장기 저장 실용성으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 예측 모델링은 현재 창발 단계에 있지만 "반응형" 모델링으로 대체되는 경우가 너무 많습니다. 즉, 바람직하지 않은 결과가 다시 발생하지 않도록 예측하기 보다는 이미 실행된 프로세스에 대한 데이터를 수집하는 것입니다. 빅 데이터 분석과 관련된 스마트 제조의 미래 발전은 이러한 약점을 수정해야 하며 기업은 자신의 조직에서 이러한 신흥 기술 파트너십의 가치 있는 적용이 있는지 확인해야 합니다.

스마트 제조의 현재 상태와 빅 데이터 분석과의 교차점을 설명하면서 잠재적인 미래 개발에 대한 추론을 시작할 수 있습니다. 첫째, 기업은 데이터를 보다 효과적으로 구성하는 방법을 배워야 합니다. 통합 데이터베이스 관리 시스템은 관련 없는 소스에서 정보를 검색하는 데 낭비되는 시간을 복구할 수 있습니다. 또한 기업은 데이터를 처리할 최고의 자격을 갖춘 기술 인력을 고용했는지 확인해야 합니다. 많은 경영학 학사 학위는 완전히 이론적인 접근 방식에 의존하거나 전문적으로 쓸모없는 방식으로 개념을 실행하는 시장과 관련된 분석 및 데이터 과학 교육이 심각하게 부족합니다.

또한 일부 증거에 따르면 스마트 제조와 빅 데이터 분석이 가장 효과적으로 협력하고 미래 개발의 모범이 되기 위해서는 정부 투자를 유치하기 위해 공익에 봉사하는 방식으로 구현되어야 합니다. 의료, 보안/사이버 보안 및 재생 에너지는 특히 강조할 가치가 있습니다. 모두 사회 및 경제 발전에 중요하지만 비용과 전달 면에서 비효율적인 경우가 많습니다.