업계 현황:2021년 3월 업데이트

소개

우리의 일일 사용률 업데이트가 힘을 얻고 더 많은 관심을 받으면서 우리는 데이터 관리자로서 우리의 가정, 우리가 가질 수 있는 편견의 근원, 그리고 우리의 오류 한계를 명확히 하는 것이 중요하다고 생각합니다. .

다른 데이터 세트와 마찬가지로 데이터에는 편향이 포함되어 있으므로 보고된 모든 측정항목에 오차 한계를 추가합니다. 데이터 실무자로서 이러한 편견의 원인, 데이터에 대한 가정, 방법론에서 이러한 문제를 해결하는 방법에 대해 투명하게 공개하는 것이 중요합니다. 이를 통해 사용자는 우리 주장의 진실성과 조직에 대한 우리 데이터의 가치에 대해 스스로 판단할 수 있습니다.

기존 투표 방법과 유사

우리가 전통적인 투표의 관점에서 데이터세트를 본다면(TV에서 누가 대선 경선에서 앞서는지 보는 것처럼), 우리는 우리가 "설문조사"하거나 조사하는 "사람" 각각의 기계를 고려할 수 있습니다. 이 설문조사에서 우리가 하고자 하는 질문은 간단합니다. "지난 7일 동안 평균 사용률은 얼마입니까?" 우리는 클라우드 연결 에지 장치를 통해 미국 전역에서 매초 수천 명의 "사람"(머신)을 샘플링하고 모든 "응답"이 "인"되면 전날 이 수치를 보고합니다.

샘플링한 "사람"(기계)이 있는 곳입니다.

전체 모집단을 포함하지 않는 설문조사와 마찬가지로 샘플도 편향될 수 있습니다. 이전 게시물에서 다루었듯이 특정 형태의 편견은 우리 방법론에 적용할 수 없습니다. 기계는 매초마다 소프트웨어를 통해 자동으로 폴링됩니다. MachineMetrics에 연결되어 있으면 그렇게 할 기회가 없기 때문에 "거짓말"을 하거나 거짓을 말할 수 없습니다. 활용도는 우리가 기계에서 폴링하는 가장 기본적인 메트릭이기 때문에 기술적 결함도 명목이며 모든 이상은 알고리즘으로 감지되고 신속하게 근절됩니다. 그러나 인간적인 요소를 배제하더라도 다른 형태의 편견은 여전히 ​​존재합니다.

고생산성 샘플

첫째, 우리의 샘플은 생산성이 높은 제조 샘플을 나타냅니다. 이는 인더스트리 4.0 기술을 채택하는 기업이 보다 진보적인 사고를 하는 매장이기 때문에 운영을 능률화하고 처리량을 늘리는 프로세스를 이미 갖추고 있기 때문입니다. 샘플이 "평균" 개별 제조보다 생산성이 몇 퍼센트 더 높은지 완전히 확신할 수는 없지만 전반적인 추세가 이것에 의해 영향을 받아야 한다고 생각하지 않습니다(즉, 매일의 백분율 변화는 생산성이 높은 샘플 대 평균 생산성 샘플). 휴일, 경제적 충격, 온쇼어링/오프쇼어링과 같은 거시적 요인이 생산성이 높은 매장과 낮은 매장에 상대적으로 동등하게 영향을 미치기 때문입니다. 이는 우리가 보고하는 전반적인 활용 수준이 약간 높지만 휴일의 영향, 코로나바이러스의 영향, 억눌린 소비자 수요가 제조업 전체에 미치는 영향과 같은 매우 명확한 추세를 여전히 볼 수 있기 때문에 중요합니다.

또한 300만 개 이상의 모든 공작 기계에 연결해야 하기 때문에 미국 전역의 기계 사용에 대한 인구 수준의 완벽한 인구 조사를 캡처하지 않습니다. 원래 가치가 $50,000 이상인 작동 가능한 CNC 공작 기계가 320만 개 있음).

우리는 언젠가 300만 명에 도달하기를 열망하지만 지금 당장은 이 전체 크기의 일부에 만족해야 합니다. 우리는 기계당 표준 가격을 부과한다는 사실 때문에 정확한 샘플 크기를 공개하지 않고 연간 반복 수익을 공개할 수 있습니다. 우리 규모의 대부분의 스타트업은 가치 평가에서 중요한 역할을 하기 때문에 공개를 꺼립니다. .

오차 범위

그러나 모범 사례로 오차 한계를 포함합니다. 이는 일반적으로 샘플 크기가 어쨌든 얻으려고 시도하는 것입니다. 오차 범위는 표본 크기를 전체 모집단 크기에 대한 비율로 고려하고 설문조사에 긍정적으로 응답한 응답자의 비율을 고려합니다. 우리의 경우 설문 조사에 "긍정적인" 응답이 없습니다. 이론적으로 사용률을 100%로 취하여 "모두가 예라고 말했습니다"를 의미하고 0%를 "모두가 아니라고 말했습니다"를 의미할 수 있지만 이것은 의심스럽습니다. 따라서 우리는 계산 시 긍정 응답에 대해 50% 비율을 사용하므로 가장 보수적인 설문조사 정확도 측정값에 대한 오차 한계를 최대화합니다. 우리가 보고하는 마진은 샘플 크기를 감안할 때 최악의 시나리오에 대한 것이므로 안심하셔도 됩니다.

유한 모집단의 오차 한계 공식. 출처:Chegg 숙제 도움말

오차 범위가 클수록 사용자가 설문 조사 결과에 대해 가져야 하는 신뢰도가 낮아집니다. 현재 오차 범위는 +-1.6% ~ +-1.8%입니다. 즉, 미국에 있는 300만 대의 모든 공작 기계에 대해 실제 가동률 수치가 우리가 보고한 것의 +- 1.6%에서 +- 1.8%라고 95% 확신합니다. 2021년 3월 6일에 마지막으로 보고된 가동률 수치는 29.41%였으며, 이는 전체 공작 기계 인구의 실제 가동률이 27.60%에서 31.21% 사이일 가능성이 매우 높다는 것을 의미합니다. 즉, 오차 한계 내에 있는 두 후보 간의 여론 조사 결과와 마찬가지로 오차 한계 내에서 발생하는 비교는 한 알의 소금으로 간주하고 신중하게 접근해야 합니다. 저는 우리 모두가 2016년 선거 기간 동안 이것을 직접 배웠다고 생각합니다.

예를 들어 사용률이 29.0%에서 29.4%로 변경되더라도 이는 여전히 우리의 오차 범위 내에 있으며 사실보다는 호기심으로 간주되어야 합니다. 그러나 이 변경 사항이 여러 날 동안 지속되고 사용률이 1주일 내에 29%에서 31%로 변경되면 이것이 인구 수준 변경을 반영한다고 95% 확신합니다. 또 다른 실시예에서, 7월 4일 이전의 금요일이고 활용도가 매일 29%에서 25%로 바뀌는 경우, 이런 일이 일어난 것은 단순한 호기심을 넘어 현실을 반영하고 있다는 것이기도 하다. 미국 전역의 매장(사람들이 주말을 일찍 시작하기 위해 7월 4일 이전 금요일에 출발).

+-1.6% ~ 1.8% 수치도 그 자체로 중요합니다. 이것은 업계 표준에 대해 자체 공장의 활용도를 벤치마킹하는 경우 스스로 설정해야 하는 버퍼입니다.

산업 상황에 대한 업데이트

오차 범위를 명확히 하기 위해 활용도를 다음과 같이 명시하고자 합니다.

어제까지의 주간 이동 평균 사용률이 27.60%에서 31.21% 사이라고 95% 확신합니다. 추정치는 29.41%입니다.

이것은 미국 전역의 공장 수요가 억눌린 수요로 인해 급증하고 있음을 보여주는 연준 경제 데이터를 반영합니다. 이것은 지난 4년 동안 가장 높은 3월 6일 사용률이며 매우 놀라운 통찰력입니다.

이것은 또한 2018년 10월(41개월 최고) 이후로 초과되지 않은 지역 최대치를 나타냅니다. 이는 ISM의 제조업 지수와 거의 완벽하게 일치합니다. 이 지수도 1월의 58.7에서 48개월 최고치인 60.8을 기록했습니다. 아마존 등의 경쟁이 치열해지면서 공장 소유주가 노동자를 고용하기 위해 고군분투하면서 제조 부문의 심각한 노동력 부족에 대한 일화 보고가 데이터를 뒷받침합니다. 새로운 플레이어가 숙련 노동자를 고용하기 위해 들어옴에 따라 현장 관리자는 인재를 놓고 경쟁하기 위해 임금을 30%까지 인상하고 있습니다.

우리가 데이터에서 보고 있는 것에 인간적 맥락을 추가한 월스트리트 저널의 팟캐스트를 참조하는 것으로 끝맺습니다. 일자리가 급증하는 곳.

결론적으로, 사업은 훌륭하고 거의 너무 좋습니다. 추가 업데이트를 계속 지켜봐 주십시오!