산업기술
산업 제조
매일 전 세계에서 4억 200만 테라바이트 이상의 데이터가 생성됩니다. 전 세계적으로 생산, 수집, 소비되는 총 데이터 양은 급속히 증가하고 있으며 2030년까지 6,120억 테라바이트를 넘어설 것으로 예상됩니다.
이 데이터는 어디서나 옵니다: 구매 거래 기록, 스마트폰 GPS 신호, 기후 정보 수집용 센서, 소셜 미디어 플랫폼에 게시된 콘텐츠, 위성이 촬영한 이미지와 비디오 등.
이 데이터를 이해하고 숨겨진 패턴과 인사이트를 발견하려면 효율적으로 분석하는 것이 중요합니다. 오늘날 거의 모든 기업이 비용 절감, 증거 기반 의사결정, 신제품 및 서비스 개발과 마케팅, 새로운 기회 식별을 위해 데이터 분석을 사용합니다.
수년에 걸쳐 데이터 분석은 기술적 분석(과거에 무슨 일이 일어났나) → 진단 분석(왜 일어났나) → 예측 분석(미래에 무슨 일이 일어날 가능성이 높나) → 처방 분석(미래 결과에 영향을 주기 위해 무엇을 할 수 있나)으로 진화해 왔습니다.
다음 주요 패러다임 전환은 고성능 프로세서와 인공지능 알고리즘의 힘을 활용해 방대한 데이터 볼륨에 숨겨진 복잡한 패턴을 밝혀내는 인지 분석(Cognitive Analytics) 방향으로 이루어질 가능성이 높습니다.
아래에서 인지 분석이 왜 중요한지, 어떻게 작동하는지, 미래 애플리케이션과 시장 규모는 어떤지, 어떤 기업들이 인지 분석 도구에 막대한 투자를 하고 있는지 배우게 됩니다. 기본적인 질문부터 시작해 보겠습니다.
인지 분석은 구조화 및 비구조화 데이터를 조사하기 위한 다양한 분석 방법을 다루는 스마트 기술입니다. 복잡한 데이터셋을 검색하여 제기된 질문에 맞는 답을 찾아냅니다.
인지 분석을 인간과 같은 지능을 가진 시스템으로 생각해 보세요. 단순히 데이터를 스캔하는 대신 맥락을 이해하고, 문장의 톤을 해석하며, 이미지나 비디오에서 특정 객체를 인식합니다.
인지 분석은 종종 인공지능, 머신러닝, 신경망, 시맨틱스를 활용해 (기존 분석으로는 불가능한) 복잡한 패턴과 인사이트를 발견합니다. 데이터와 인간-기계 상호작용으로부터 지속적으로 학습하며 시간이 지날수록 스스로 개선됩니다. 즉, 더 많은 데이터를 공급할수록 분석은 더 지능적으로 변합니다.
대부분의 기업은 고객 행동 패턴을 추적하고 잠재적 기회를 식별하기 위해 인지 분석을 사용합니다. 이를 통해 미래 결과를 예측하고 성과를 향상시키기 위한 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다.
인지 분석의 일부는 예측 분석과 겹칩니다. 이 영역은 주로 비즈니스 인텔리전스 데이터를 사용해 미래 이벤트와 트렌드를 예측하는 것을 포함합니다.
참고: 인지 분석(Cognitive Analytics)은 사기업 이름이자 비즈니스 서비스 상표명이기도 합니다. 다만 시장 애널리스트들은 일반적으로 빅데이터와 비즈니스 인텔리전스를 논할 때 이 용어를 사용합니다.
인지 분석은 데이터에서 시작해 데이터로 끝나는 데이터 주도 접근법입니다. 모든 유형과 규모의 데이터 전체를 처리하여 전례 없고 예상치 못한 인사이트를 드러내는 고급 기술을 사용합니다. 인지 분석 시스템은 다양한 알고리즘을 사용하여 실행 가능한 인사이트를 추출할 수 있지만, 기본 아키텍처는 동일하며 모두 기본적인 절차 시퀀스를 따릅니다:
1. 데이터 검색 및 수집
전체 "지식 베이스"를 검색하여 실시간 데이터를 정확히 찾아냅니다. 이 데이터는 센서, IoT 디바이스, 로봇, 장비에서 직접 올 수 있습니다. 그런 다음 이전 분기들의 기존 또는 과거 데이터와 정리되어 통합됩니다.
일부 인지 분석 시스템은 직관적인 대시보드, 장비 사용자 인터페이스 및 기타 표현을 통해 데이터를 보여줍니다. 이해하기 쉬운 데이터 시각화 도구는 공통 패턴을 찾고 수리를 수행하는 데 필요한 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
2. 데이터 분석
다음 단계는 텍스트, 오디오, 비디오를 주의 깊게 분석하여 자연어와 인간 상호작용을 이해하는 것입니다. 이를 위해 인지 분석은 인공지능, 머신러닝, 신경망, 시맨틱스 기법을 결합합니다.
주로 딥러닝 신경망(Deep Learning Neural Network)에 의존하는데, 이는 머신러닝의 하위 집합입니다. 신경망은 인간 뇌가 작동하는 방식을 모방합니다. 입력층, 출력층, 그 사이의 은닉층 등 여러 층으로 구성되며 노드를 통해 연결되어 '네트워크'를 형성합니다.
이 상호 연결된 뉴런은 인간 뇌의 뉴런처럼 기능합니다. 들어오는 모든 데이터를 읽고 알고리즘을 사용해 복잡한 패턴을 인식합니다. 네트워크는 원시 데이터를 클러스터링하고 분류하며, 상관관계를 찾고, 지속적으로 학습하고 개선합니다.
3. 증거 기반 가설 생성 및 평가
식별된 패턴과 인사이트는 증거 기반 가설인지 판단하기 위해 평가됩니다. 가설을 뒷받침하는 구체적 증거가 있다면, 시스템은 그 잠재적 가치를 판단하기 위해 평가합니다. 이는 미래의 잠재적 위협과 개선 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.
4. 사용자 선택과 응답으로부터 적응 및 학습
인지 분석은 인공지능을 활용하므로 사용자 상호작용에 따라 행동을 적응시킬 수 있습니다. 예를 들어 누군가가 지속적으로 특정 유형의 정보를 찾는다면, 시스템은 많은 컴퓨팅 리소스를 낭비하지 않고 점차 유사한 정보를 제공하는 법을 학습합니다.
인지 분석은 방대한 양의 데이터와 더 나은 의사결정의 필요성 사이의 간극을 메우기 위해 기업과 조직에 적용됩니다. 비즈니스에 대한 상세한 인사이트는 기업이 제품을 개선하고, 고객에게 더 개인화된 서비스를 제공하며, 경쟁사 성과를 파악하는 데 도움을 줍니다.
대기업에서 인지 분석은 세 가지 영역에서 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다:
1. 고객 참여(Customer Engagement)
찾기 힘든 고객 행동의 360도 뷰를 통해 기업은 원활하고 마찰 없는 고객 경험을 만들 수 있습니다. 또한 사용자 구매 선호도를 더 깊이 이해하고, 니즈를 예측하며, 더 나은 사용자 세분화를 보장할 수 있습니다.
2. 생산성 및 효율성(Productivity and Efficiency)
이슈를 더 빠르게 우선순위화하고 해결하며, 사용자 대화에서 중요한 정보를 활용하고, 일반적인 요청에 대한 행동을 자동화하며, 덜 중요한 리소스에 대한 지출을 줄이고, 팀원들이 빠르고 역동적으로 대응할 수 있도록 지원합니다. 인지 분석이 과거 정보와 현재 데이터를 병합해 결과를 지속적으로 개선하므로, 외부 변화와 시장 트렌드에 빠르게 적응할 수 있습니다.
3. 비즈니스 성장(Business Growth)
인지 분석은 기업이 새로운 시장으로 비즈니스를 확장하고, 특정 위치에서 새로운 기회를 찾으며, 미개척 데이터 소스를 발굴하고, 신제품과 서비스를 혁신할 수 있게 합니다. 또한 애널리스트와 시장 연구자들이 빅데이터의 가치를 발굴하고 비즈니스 현장의 문제를 해결하는 것을 더 쉽게 만듭니다.
지난 10년간 여러 기술 거인들과 스타트업들이 인지 기술이라는 신흥 분야에 수억 달러를 투자했습니다. 구글, 마이크로소프트, IBM, 아마존, 시스코, HPE, 스파크코그니션(SparkCognition), 데이터로봇(DataRobot)이 주요 기여자들입니다.
IBM이 실시한 연구에 따르면 초기 도입자들은 이미 인지 이니셔티브에서 긍정적 결과를 보았습니다 — 더 나은 고객 참여부터 제품 혁신과 비즈니스 성장까지.
이 초기 도입자들은 머신러닝과 자연어 처리부터 구조화 및 비구조화된 다양한 데이터 소스에서 가치 발굴에 이르기까지 다양한 인지 능력을 활용합니다. 일부 기업은 맞춤형 플랫폼을 개발하고, 다른 기업들은 API를 활용해 자사 시스템에 인지 기술을 배포합니다.
IBM은 인지 기술을 업무에 적용한 600명 이상의 초기 도입자를 조사했습니다. 보고서에 따르면 인지 능력은 회사 성장에서 중요한 역할을 합니다. 초기 도입자의 약 65%가 인지 기술이 자사 비즈니스 전략과 성공에 필수적이라고 믿으며, 58%는 회사의 디지털 트랜스포메이션에 필수적인 부분이라고 말합니다.
분석의 새로운 시대
거의 모든 것이 연결된 세상으로 이동함에 따라 기업들은 변화하는 고객 니즈에 성장하고 적응하기 위해 인지 분석과 관련 도구에 점점 더 의존하게 될 것입니다.
보다 구체적으로, 인지 도구는 기업이 고객 행동 패턴을 진정으로 이해하고, 고객 불만족의 근본 원인을 식별하며, 고객 경험을 향상시키는 혁신적인 방법을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 인지 분석은 운영 비용 최적화, 고객 유지율 증가, 해결 시간 대폭 감소에도 매우 적합할 수 있습니다.
인지 분석은 이제 거의 모든 산업에서 패턴, 잠재적 위협, 개선 기회를 식별하는 데 사용되고 있습니다. 예를 들어,
은행 및 금융
인지 컴퓨팅은 은행 및 금융 부문을 근본적으로 바꿀 수 있습니다. 과거 행동을 기반으로 고객 행동을 모델링하고 모든 고객을 동일하게 대우하는 기존 시스템과 달리, 인지 시스템은 연령, 소득, 거래를 기반으로 개인에 대해 더 정확하고 시의적절한 분석을 수행합니다.
인지 분석은 은행이 각 고객을 위해 제품과 서비스를 맞춤화하고, 고액 자산가를 지능적으로 타겟팅하며, 더 나은 투자 계획을 제공하고, 숙련된 지식을 적용해 이슈를 빠르게 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
전반적으로 이 새로운 컴퓨팅 패러다임은 세 영역에 적용될 수 있습니다:
사이버보안
인공지능과 딥 뉴럴 네트워크는 인지 시스템이 다양한 소스에서 지속적으로 데이터를 추출하고 고급 분석을 통해 지식을 습득하게 합니다. 신경망은 매 반복마다 스스로 개선되어 시스템이 위협을 예측하고 사전 솔루션을 만들도록 학습합니다.
사이버 공격 증가와 숙련된 사이버보안 전문가 부족 상황에서 인지 분석 같은 도구는 놀라운 효과를 발휘합니다. 기존 분석 시스템으로는 불가능에 가까울 방대한 양의 구조화 및 비구조화 데이터를 처리하고 분석해 다양한 유형의 위협과 리스크를 식별할 수 있습니다.
의료
의료 관련 정보(방사선 이미지, 검사 결과, 병리 보고서, 전자 건강 기록, 임상 연구 등)는 파편화되어 있어 분석하고 공유하기 어렵습니다. 여기서 인지 시스템이 유용합니다. 다양한 유형의 정보를 스마트하고 빠르게 파싱해 의료 전문가들을 돕습니다.
인지 분석이 제공하는 인사이트는 의료 제공자가 개별 환자의 건강을 이해하고, 정보에 입각한 결정을 내리며, 더 개인화된 치료를 제공하는 것을 더 쉽게 만듭니다.
오늘날 인지 컴퓨팅은 전 세계 수많은 종양학 센터에서 사용됩니다. 예를 들어 MD 앤더슨 암센터(MD Anderson Cancer Center)와 메모리얼 슬로언 케터링 암센터(Memorial Sloan Kettering Cancer Center)에서는 인지 분석이 의사들이 임상 연구, 시험 결과, 모범 가이드라인을 포함한 페타바이트 규모의 의료 데이터를 분석해 진단과 치료 결정을 지원하는 데 도움을 줍니다.
전력 및 에너지
석유 및 가스 산업은 원유와 부산물의 탐사, 정제, 유통에서 끊임없는 도전에 직면합니다. 인지 분석의 도움으로 엔지니어와 기술 전문가는 어디서 석유를 탐사할지, 자원을 어떻게 배분할지, 어떤 제품을 우선시할지, 기존 시설 효율을 어떻게 개선할지 같은 중요한 결정을 내릴 수 있습니다.
인지 플랫폼은 이미 메가 에너지(Mega Energy), 애리조나 공공 서비스 전기(Arizona Public Service Electric), 젝사 에너지(Gexa Energy), 포틀랜드 제너럴 일렉트릭(Portland General Electric), 아방그리드(Avangrid) 등 미국의 많은 유틸리티 회사에서 사용되고 있습니다. 이 시스템들은 부하 예측부터 개별 비용 모델에 대한 요금 구조 매핑까지 여러 이점을 제공합니다.
물류 및 소매
인지 분석은 창고 관리 및 자동화부터 포장과 팔레타이제이션까지 물류 및 공급망의 모든 단계에서 유용합니다. 내부(재고, POS) 및 외부(시장 트렌드, 날씨) 생태계 모두에서 데이터를 분석합니다. 목표는 공급망 효율성 개선, 비용 최소화, 기업이 역동적으로 변화하는 시나리오에 빠르게 대응할 수 있는 가치 있는 인사이트 제공입니다.
인지 분석은 소매 산업에서도 중요한 역할을 합니다. 전자상거래 플랫폼과 통합되어 고객과 구매 행동에 대한 데이터를 추출할 수 있습니다. 오프라인 매장의 경우 인지 시스템이 소매업체의 재고 최적화와 매력적인 가격의 더 개인화된 제품 제공을 도울 수 있습니다.
교육 및 학습
인지 컴퓨팅은 학생과 교육자에게 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다. 저성과 학교와 교사를 식별하고, 특정 분야에서 학생 성과를 예측하며, 개인화된 학습 자료를 제공할 수 있습니다.
2003년 플로리다의 마이애미-데이드 카운티 공립학교가 학생들이 문제를 풀어나갈 때 피드백을 제공하는 인지 튜터 소프트웨어(Cognitive Tutor Software)를 도입했습니다. 이 소프트웨어가 기존 커리큘럼 단독보다 훨씬 효과적임이 밝혀졌습니다.
이제 인지 분석의 실제 애플리케이션을 알았으니, 다양한 분야에서 사용되는 여러 종류의 인지 도구를 살펴보겠습니다.
OpenSMILE(Open-source Speech and Music Interpretation by Large-space Extraction)은 오디오 신호에서 특징을 자동으로 추출하고 음성 및 음악 신호를 분류합니다. 음성 인식, 감정 인식, 화자 식별, 코드 감지, 비트 추적에 널리 사용됩니다. 또한 중독, 우울증, 발성 병리 장애 같은 화자 상태도 감지할 수 있습니다.
소프트웨어 프로그램이 대부분 C++로 작성되어 macOS, iOS, 윈도우, 안드로이드, 리눅스, 라즈베리 파이 같은 임베디드 플랫폼을 포함한 모든 플랫폼에서 원활하게 실행됩니다.
IBM Watson은 자연어 분석, 관련 소스 찾기, 가설 생성, 증거 평가, 최적의 답변 순위 매기기 등 100가지 이상의 다양한 기법을 사용합니다. 기본적으로 고급 자연어 처리, 고급 추론, 지식 표현, 머신러닝 알고리즘을 개방형 도메인 질의응답 분야에 적용합니다.
Watson을 통해 기업은 고객을 위한 애플리케이션 개발 도구든 새로운 트렌드 감지 도구든 완전한 AI 기능 포트폴리오에 접근할 수 있습니다. 시간 절약과 프로세스 자동화로 직원들이 성장과 새로운 기회에 집중할 수 있게 합니다.
NuPIC(Numenta Platform for Intelligent Computing)은 HTM(Hierarchical Temporal Memory) 학습 알고리즘을 구현하는 오픈소스 AI 플랫폼입니다. 특히 이상 탐지와 스트리밍 데이터 소스 예측과 같은 광범위한 문제에 적합합니다.
미국은 연간 13억 건 이상의 임상 진료 문서를 생산합니다. 이 데이터의 약 80%는 비구조화되어 접근하기 어렵습니다. 여기서 Iris가 유용합니다. 건강 시스템의 방대한 임상 데이터와 기타 정보에서 가치 있는 인사이트를 추출하는 인지 컴퓨팅 플랫폼입니다.
Iris의 분석 엔진은 머신러닝과 자연어 처리 기술을 활용해 환자 프로필을 생성하고 리스크를 평가합니다. 유사한 환자와 케이스를 그룹화해 증거 기반 환자 데이터를 제공합니다. 데이터는 시간이 지남에 따라 변하므로 플랫폼은 환자 정보를 지속적으로 모니터링해 의료 전문가에게 무엇이 효과적이고 무엇이 아닌지 알려줍니다.
Aila는 고급 수학과 인공지능을 결합해 인간과 유사한 방식으로 추론하고 문제를 해결합니다. 회사의 내부 및 외부 데이터를 분석하고, 추론을 도출하며, 온디맨드로 가치 있는 인사이트를 생성합니다. 기존 비즈니스 분석과 달리 Aila는 빅데이터의 대용량, 다변량 세계를 다룰 수 있습니다.
가장 까다로운 질문들에 답할 수 있습니다 —
Ignio Cheetah는 IT 운영 및 워크로드 관리를 위한 인지 자동화 제품군입니다. 주의가 필요한 비정상적인 IT 조건을 즉시 감지하고 예측하며, 거짓 경보를 줄이고, 유사하거나 연관된 이벤트를 수집하며, 비즈니스 영향 기반으로 경보 우선순위를 정합니다. 시스템이 자체 경험에서 학습하므로 시간이 지날수록 더 좋아집니다.
Ignio는 이미 포춘 500대 및 글로벌 2000대 기업을 포함한 많은 대기업에서 사용 중이며, 각 분야의 혁신가이자 리더들입니다. 플랫폼은 50개 이상의 고객을 위해 150만 개 이상의 기술 리소스를 자율적으로 관리합니다.
Cortex Certifai는 머신러닝 모델이 알고리즘적 편향으로부터 자유로워 왜곡된 의사결정과 추론을 줄이도록 보장합니다. 데이터 품질, 성능, 견고성, 공정성, 설명가능성, 규정 준수를 기반으로 자동화된 모델을 측정하는 AI Trust Index라는 종합 신뢰 점수를 생성합니다.
이 Trust Index는 기업이 성능과 리스크 사이의 트레이드오프와 일반적인 논쟁을 평가하는 데 도움을 줍니다. 이해관계자는 모든 평가 파라미터를 파고들어 잠재적 개선점을 찾을 수 있습니다. 통계 모델, 예측 모델, 머신러닝 모델을 포함한 모든 블랙박스 모델에 적용 가능합니다.
SparkCognition EPP는 독점 AI 및 머신러닝 알고리즘을 사용해 이전에 본 적 없는 사이버 공격이 비즈니스 운영을 방해하는 것을 방지하고, PDF, 문서, 다이렉트-투-메모리 파워셸(PowerShell) 공격으로부터 피싱 위협을 식별합니다. 가벼운 인지 에이전트는 회사의 모든 엔드포인트에서 일반적인 행동 패턴을 학습하고 보안 팀에 잠재적 공격을 경고합니다.
시스템은 기존 보안 아키텍처 내에서 잘 통합되어 맥OS, 리눅스, 윈도우를 실행하는 최대 10만 개의 관리형 엔드포인트에서 백그라운드에서 원활하게 작동합니다. 기존 및 차세대 엔드포인트 보호 제공업체보다 우수한 성능이 입증되었습니다.
인지 컴퓨팅은 지난 10년간 많은 데이터 과학자와 연구자들을 끌어모았습니다. 최근 연구에는 다음이 포함됩니다:
인지-정서적 갈등을 위한 정신생리학적 파라미터 감지
러시아 연구자들은 원격 진단 파라미터(스카이프 같은 비디오 메시징 도구 사용)를 식별하는 플랫폼을 개발했는데, 이는 대화 중에 인지-정서적 갈등의 존재를 객관적으로 보여줄 수 있습니다. 이 플랫폼은 신경망을 사용해 비디오 데이터에서 사람들의 감정 반응을 자동으로 표시합니다.
ACT-R 계산 인지 모델
정신 회전 능력은 인간 인지에서 중요한 공간 추론 기술이지만, 비디오 게임을 할 때 어떻게 작동하는지는 거의 알려져 있지 않습니다. 이탈리아 연구자들은 ACT-R 기반 인지 모델을 통한 정신 회전 모델링으로 테트리스(Tetris™) 게임에서 그런 능력이 사용되는지, 어떤 조건에서 사용되는지 분석했습니다. 결과는 게임 역학 중 정신 회전 활성화에 대한 중요한 인사이트를 보여줍니다.
이상 탐지를 위한 인지 분석
그리스 최대 연구 센터 중 하나인 헬라스 기술 연구 센터(Centre for Research and Technology Hellas) 과학자들은 제조 산업의 증가하는 요구를 지원하기 위해 기계 데이터를 처리, 분석, 활용할 수 있는 인지 분석 플랫폼을 개발했습니다. 복잡한 이상을 모니터링하고 예상치 못한 조건을 처리할 수 있습니다. 또한 사용자 인터페이스는 고급 시각화 기법을 활용해 정보를 효과적으로 제시합니다.
Research and Markets 리포트에 따르면 인지 분석 시장 규모는 2030년까지 408억 달러에 도달하며, 연평균 성장률(CAGR) 38%로 성장할 전망입니다.
중국은 2030년까지 60억 달러 시장 규모에 도달할 것으로 예상됩니다. 기타 중요한 시장으로는 일본, 캐나다, 독일이 있으며, 예측 기간 동안 각각 33%, 32%, 25% 성장할 것으로 예상됩니다.
시장의 주요 성장 동인은 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅 기술 채택, 정교한 분석 기법 도입으로 효율적인 인지 분석 솔루션에 대한 수요 증가입니다.
참고: 인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝 | 차이점
현대 데이터 분석은 다섯 가지 범주로 나눌 수 있습니다:
더 많은 디바이스가 매초 데이터를 생성함에 따라 서버와 그 너머에 저장된 모든 정보를 수집, 처리, 분석하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다.
인지 분석은 이러한 과제를 해결합니다: 고급 통계와 AI 모델을 활용해 방대하고 다양한 데이터 볼륨 속에 숨겨진 패턴을 식별합니다. 기존 분석이 특정 도메인의 구조화된 데이터에서 정보를 추출하는 반면, 인지 분석은 데이터 발견에 더 넓고 유연한 접근을 취합니다. 인간과 유사한 방식으로 데이터를 해석하고, 맥락을 이해하며, 패턴과 트렌드를 발견합니다.
인공지능은 정확한 결과를 내도록 훈련된 알고리즘으로 구성됩니다. 이 알고리즘들은 지속적으로 변화하는 데이터와 자기 수정 방법으로부터 학습해 스마트한 결정을 내립니다.
인지 컴퓨팅은 인간 사고를 모방하고 인간 추론에 적응합니다. 인간이 문제에 접근하는 방식과 유사하게 복잡한 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 반면 AI 모델은 문제를 해결하는 새롭고 어쩌면 더 효율적인 방법을 찾는 데 집중하며, 때로는 인간 방법을 능가하기도 합니다.
산업기술
새로운 제조 기술이 등장하면 구현 비용은 전문가들이 가장 먼저 검토하는 지표입니다. 적층 제조(AM)에서 장기 비용 통제는 기술이 혁신적 이점을 제공하더라도 긍정적인 투자 수익을 보장하는 데 필수적입니다. AM에서 가장 중요한 비용 동인 중 하나는 소재입니다. 예를 들어 금속 3D 프린팅은 기술적으로 실행 가능해졌지만 여전히 비싸서 광범위한 산업 채택을 저해합니다. 소재 낭비 감소와 사용 최적화는 설득력 있는 비즈니스 케이스의 필수 구성 요소가 됩니다. 소재 비용 절감 핵심 전략 소재 효율성을 위한 설계모든 고체 부피는 직접 소
비즈니스는 살아있는 유기체와 같습니다. 유입되는 자본, 제품, 기타 자원으로 끊임없이 영양을 공급받아야 생기 있고 건강하게 유지됩니다. 동시에 불필요한 지출을 줄이고 최대한 효율적으로 운영해 가능한 한 린(Lean)한 상태를 유지해야 합니다. 지속적인 비즈니스는 항상 달리고 있으며, 주자가 더 날씬하고 건강할수록 퍼포먼스가 좋아집니다. 제조 비즈니스를 최상의 상태로 유지하는 좋은 방법은 린 제조(Lean Manufacturing) 전략을 사용하는 것입니다. 린 제조란 모든 활동이 어떤 형태의 가치를 창출하도록 계산되어 있는 것을 의