빅데이터 활용으로 제조업의 효율성과 혁신 주도하기

빅데이터는 연결된 장치에서 수집된 대규모 데이터셋을 분석하여 데이터 기반 인사이트를 생성하는 것을 의미합니다. 업계 리더들은 빅데이터를 사용하여 패턴과 소비자 행동을 식별하고, 과거 트렌드를 분석하여 운영 효율성을 최적화하며, 비즈니스 관행을 개선합니다.

통계 분석과 소비자 연구의 결합체인 빅데이터는 가치 창출의 열쇠입니다. 특히 제조 부문에서 실행 가능한 빅데이터 인사이트를 활용하는 것이 더 높은 시간 및 비용 절감의 열쇠가 될 수 있습니다. 허니웰(Honeywell)과 KRC가 공동 수행한 연구에 따르면 빅데이터 분석을 효과적으로 활용하면 고장을 최대 26% 줄이고 계획되지 않은 다운타임을 거의 25% 줄일 수 있습니다.

빅데이터 산업 전체는 2023년까지 770억 달러 규모에 달할 것으로 예상되며, 업계 리더의 44%가 빅데이터 분석이 혁신과 파괴를 위한 새로운 길을 만든다고 믿습니다. 데이터 수집과 분석을 통해 기업은 운영, 고객, 문제점을 더 잘 이해하고 운영과 성과를 개선하기 위한 새롭고 혁신적인 접근법을 가능하게 합니다. 제조업에서 빅데이터가 어떻게 활용되는지, 업계 이해관계자를 위한 핵심 고려사항을 분석해 보겠습니다.

오늘날 제조업에서의 빅데이터

같은 허니웰-KRC 연구에 따르면 제조 임원의 67%가 비용 절감 압박에 직면해 있음에도 빅데이터에 투자할 계획이 있습니다. 대부분의 글로벌 제조업체는 이미 통계적 평가를 위한 실시간 쇼플로어 데이터를 보유하고 있습니다. 단지 그 데이터를 효과적으로 집계하고 분석하는 문제일 뿐입니다. 제조업체가 빅데이터를 유리하게 활용하면 세 가지 핵심 영역에서 향상을 얻습니다:

운영 효율성 개선

제조업체는 도구의 가치를 극대화하여 생산성을 높이고, 비효율을 줄이며, 고장을 예방하는 데 크게 의존합니다. IoT 연결 기계는 실시간 데이터를 측정, 기록, 전송하여 제조업체가 성과를 개선할 수 있는 인사이트를 발굴할 수 있게 합니다.

공급망 및 생산 공정 최적화

공급망이 더 복잡해짐에 따라 올바른 데이터 구조 없이는 제조업체가 공급망을 추적하고 측정하기 어려울 수 있습니다. 견고한 추적과 데이터 수집 없이는 기업들이 공급망 비효율과 약한 고리를 식별하거나 측정하기 어렵습니다. 빅데이터는 제조업체가 공급망의 모든 단계에 대한 더 큰 가시성을 확보할 수 있게 합니다. 이 통찰력으로 중복 제거, 가능한 곳 자동화, 공급업체 선택 최적화 등을 통해 공정을 간소화하고 최적화할 구체적인 기회를 찾아낼 수 있습니다. 데이터 기반 공급망 통찰력은 체인 내 의존성을 드러내어 제조업체가 백업 계획을 수립하고 미래에 대비할 수 있게 합니다.

위험 식별 및 완화

빅데이터는 제조업체 운영 내 잠재적 취약점을 정확히 찾아내는 데에도 유용합니다. 예를 들어 장비 마모와 과거 고장에 대한 데이터를 분석하면 제조업체가 기계 수명주기를 더 정확하게 예측하고 유지보수를 적절히 계획할 수 있습니다. PwC와 메이노베이션(Mainnovation)의 보고서에 따르면 빅데이터 기반 예측 유지보수는 비용을 12% 줄이고, 장비 수명을 20% 연장하며, 가동 시간을 9% 개선하고, 예기치 못한 고장 발생 시 복구 계획을 수립하는 데 도움을 줍니다.

제조업에서 빅데이터의 미래 준비하기

많은 제조업체가 빅데이터를 내부 운영 최적화에 사용하지만, 더 다양한 사용 사례를 탐색하여 빅데이터 역량을 더 발전시킬 수 있습니다.

전통적으로 제조업체는 제품 맞춤화보다 대규모 생산 마스터링에 더 집중해 왔습니다. 그것이 더 신중한 것처럼 보였기 때문입니다. 이제 기업의 소비자 경험 품질이 미래 성공을 좌우할 수 있으며, 소비자의 90%가 더 개인화된 경험을 여는 대가로 개인 정보를 기꺼이 제공할 의향이 있습니다. 빅데이터는 제조업체가 소비자 행동의 미세한 변화를 감지하도록 돕고, 이는 고객이 원하는 개인화된 경험과 맞춤형 제품을 제공하는 데 도움이 됩니다. 실시간으로 업데이트할 수 있는 빅데이터 캐시를 통해 제조업체는 정상적인 대규모 생산과 같은 효율성으로 맞춤형 제품을 미리 만들 수 있습니다.

더욱이 빅데이터는 제조 기업이 더 안전한 작업 환경을 향해 더 큰 진전을 이루는 데 도움을 줄 수 있습니다. 빅데이터로 구동되는 광범위한 예측 유지보수 도입은 근로자의 건강 및 안전 위험을 14% 줄일 수 있습니다. 또한 데이터 기반 제어 공정을 활용하면 품질 비용을 줄이고 출력을 개선할 수 있습니다.

빅데이터 분석은 제조업의 에너지 효율성과 지속가능성 개선에도 활용될 수 있습니다. 한 저명한 유럽 금속 가공 기업이 빅데이터 기법을 사용하여 이산화탄소 흐름의 편차가 전체 수율을 감소시키고 있음을 발견하고, 원자재 폐기물을 20% 줄이고 에너지 비용을 15% 절감했습니다. 더 많은 제조 기업이 일상 운영에 빅데이터를 통합하여 에너지 효율을 높이면 업계의 탄소 발자국이 크게 줄어들 수 있습니다.

빅데이터로 크게 도약하기

제조 기업은 빅데이터를 사용하여 더 효율적으로 운영하고, 더 나은 제품을 만들고, 폐기물을 줄이며, 에너지를 절약할 수 있습니다. 여전히 업계 이해관계자들은 조사와 테스트를 통한 실사 없이 빅데이터 밴드웨건에 뛰어드는 것을 경계해야 합니다. 작은 프로젝트에 빅데이터 분석을 먼저 적용하고, 결과를 측정한 다음, 더 큰 프로젝트를 단계적으로 확대 적용하세요.

Fast Radius에서는 제조업을 더 빠르고, 더 좋고, 더 역동적으로 만들 새로운 방법을 항상 모색합니다. 인더스트리 4.0에 진입하고 빅데이터를 유리하게 활용하는 방법을 배우고 싶다면, 우리 전문가 팀이 프로세스의 모든 단계를 안내해 드릴 수 있습니다. 오늘 문의하세요.

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