제조에서 빅 데이터를 사용할 수 있는 방법

빅 데이터는 연결된 장치에서 수집된 방대한 데이터 세트를 의미하며 이를 분석하여 데이터 기반 인사이트를 생성합니다. 업계 리더는 빅 데이터를 사용하여 패턴과 소비자 행동을 식별하고 과거 추세를 분석하여 운영 효율성을 최적화하고 비즈니스 관행을 개선합니다.

일부 통계 분석 및 일부 소비자 조사, 빅 데이터는 가치 창출의 핵심입니다. 특히 제조 부문에서는 실행 가능한 빅 데이터 통찰력을 활용하는 것이 시간과 비용을 더 많이 절약하는 열쇠가 될 수 있습니다. Honeywell과 KRC가 수행한 공동 연구에 따르면 빅 데이터 분석을 효과적으로 활용하면 고장을 최대 26%까지 줄이고 예정에 없던 가동 중지 시간을 거의 1/4로 줄일 수 있습니다.

빅 데이터 산업 전체는 2023년까지 770억 달러의 가치가 있을 것으로 예상되며, 업계 리더의 44%는 빅 데이터 분석이 혁신과 파괴를 위한 새로운 길을 창출한다고 믿습니다. 데이터 수집 및 분석을 통해 기업은 운영, 고객 및 문제점을 더 잘 이해할 수 있으며 새롭고 혁신적인 접근 방식을 통해 운영 및 성과를 개선할 수 있습니다. 다음은 제조에서 빅 데이터가 어떻게 기능하는지와 업계 이해 관계자를 위한 주요 고려 사항에 대한 분석입니다.

오늘날의 빅 데이터 및 제조

동일한 Honeywell-KRC 연구에 따르면 제조 경영진의 67%가 비용 절감에 대한 압박이 증가함에도 불구하고 빅 데이터에 투자할 계획이 있습니다. 대부분의 글로벌 제조업체는 이미 통계 평가를 위한 실시간 작업 현장 데이터를 보유하고 있으므로 해당 데이터를 효과적으로 집계하고 분석하기만 하면 됩니다. 제조업체가 빅 데이터를 유리하게 사용할 때 세 가지 주요 영역에서 이점을 얻습니다.

개선된 운영 효율성

제조업체는 생산성을 높이고 비효율을 줄이며 고장을 방지하기 위해 도구의 가치를 극대화하는 데 크게 의존합니다. IoT 연결 기계는 실시간 데이터를 측정, 기록 및 전송할 수 있으므로 제조업체는 성능을 향상시킬 수 있는 통찰력을 발견할 수 있습니다.

최적화된 공급망 및 생산 프로세스

공급망이 더욱 복잡해짐에 따라 제조업체가 올바른 데이터 구조 없이 공급망을 추적하고 측정하는 것이 어려울 수 있습니다. 강력한 추적 및 데이터 수집이 없으면 기업은 공급망의 비효율성과 약한 연결을 식별하거나 측정하는 데 어려움을 겪습니다. 빅 데이터를 통해 제조업체는 공급망의 모든 단계에 대한 가시성을 높일 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 중복을 제거하고 가능한 한 자동화하고 공급업체 선택을 최적화함으로써 프로세스를 간소화하고 최적화할 수 있는 특정 기회를 정확히 찾아낼 수 있습니다. 데이터 기반 공급망 통찰력은 또한 제조업체가 백업 계획을 수립하고 미래에 대비할 수 있도록 하여 체인 내의 종속성을 드러낼 수 있습니다.

위험 식별 및 완화

빅 데이터는 제조업체의 운영 내 잠재적인 취약성을 찾아내는 데에도 유용합니다. 예를 들어, 장비 마모 및 과거 고장에 대한 데이터를 분석함으로써 제조업체는 기계의 수명 주기를 보다 정확하게 예측하고 그에 따라 유지보수를 계획할 수 있습니다. PWC 및 Mainnovation의 보고서에 따르면 빅 데이터 기반 예측 유지 관리는 비용을 12% 절감하고 장비 수명을 20% 연장하며 가동 시간을 9% 개선하고 제조업체가 예상치 못한 오류 발생 시 복구 계획을 세울 수 있도록 지원합니다.

제조 분야에서 빅 데이터의 미래를 대비하기

많은 제조업체에서 빅 데이터를 사용하여 내부 운영을 최적화하지만 제조업체는 더 다양한 사용 사례를 탐색하여 빅 데이터 기능을 더욱 발전시킬 수 있습니다.

전통적으로 제조업체는 제품 맞춤화보다 대규모 생산을 마스터하는 데 더 중점을 두었습니다. 그렇게 하는 것이 가장 신중해 보였습니다. 이제 기업의 소비자 경험의 품질이 기업의 미래 성공을 좌우할 수 있습니다. 소비자의 90%는 보다 개인화된 경험을 제공하기 위해 개인 정보를 제공할 의향이 있습니다. 빅 데이터는 제조업체가 소비자 행동의 미세한 변화를 감지하는 데 도움이 될 수 있으며, 이를 통해 고객에게 개인화된 경험과 원하는 맞춤형 제품을 제공하는 데 도움이 됩니다. 실시간 업데이트가 가능한 빅데이터 캐시를 보유함으로써 제조업체는 일반적인 대규모 생산과 동일한 수준의 효율성으로 맞춤형 제품을 미리 제작할 수 있습니다.

또한 빅 데이터는 제조 회사가 더 안전한 작업 환경을 향해 더 큰 진전을 이루는 데 도움이 될 수 있습니다. 빅 데이터를 기반으로 하는 광범위한 예측 유지 관리 채택은 작업자의 건강 및 안전 위험을 14%까지 줄일 수 있습니다. 또한 데이터 기반 제어 프로세스를 활용하면 품질 비용을 절감하고 출력을 개선할 수 있습니다.

빅 데이터 분석을 활용하여 제조의 에너지 효율성과 지속 가능성을 개선할 수도 있습니다. 유럽의 한 저명한 금속 가공 회사가 빅 데이터 기술을 사용하고 이산화탄소 흐름의 변화가 전체 수율을 감소시키는 것을 발견했을 때 원자재 낭비를 20%, 에너지 비용을 15% 줄였습니다. 더 많은 제조 회사에서 빅 데이터를 일상 업무에 통합하여 에너지 효율성을 높인다면 업계의 탄소 발자국이 크게 줄어들 수 있습니다.

빅 데이터로 큰 성과 달성

제조 회사는 빅 데이터를 사용하여 더 효율적으로 운영하고, 더 나은 제품을 만들고, 낭비를 줄이고, 에너지를 절약할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 업계 이해 관계자는 연구 및 테스트를 통한 실사를 수행하지 않고 빅 데이터 대열에 뛰어드는 것을 경계해야 합니다. 먼저 작은 프로젝트에 빅데이터 분석을 적용하고 결과를 측정한 다음 단계적으로 더 큰 프로젝트를 출시하세요.

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