제조 데이터 분석 접근방법

데이터 분석은 데이터에서 가치 있는 통찰력을 얻기 위해 수학적 기법 등을 적용하는 제 4차 산업혁명 기술 중 중요한 기법이다.

데이터 분석을 통해 시스템을 개선하고 트렌드를 파악하며 다양한 산업 전반에서 효율성을 높이고 있다.

제조업체의 경우 중요 데이터가 분산되어 있고, 수집 체계가 갖추어져 있지 않은 경우가 많아 현실적으로 의미 있는 통찰력을 얻기 어려운 것이 사실이다.

따라서 제조기업이 분석을 유용하게 활용하기 위해서는 데이터를 효율적으로 저장하는 것이 중요하다.

고객 방문, 판매, KPI, 기계 진단, 리뷰 등 다양한 통계 데이터를 파악해야 한다. 이 제조 데이터에 분석 기능을 응용하면 의사 결정 방법을 개선하고,

고객 행동에 대한 이해 개선, 효율성 향상 등 무한한 이점을 얻을 수 있다. 디지털 시대에 경쟁력을 유지하기 위해서는 제조업체가 데이터에 쉽게 액세스하여 비즈니스에 활용할 수 있어야 한다.

데이터 분석은 기술적 분석, 진단적 분석, 예측적 분석, 처방적 분석의 네 가지 유형으로 분류할 수 있다.

각 유형의 분석은 특정 목적에 따라 비즈니스를 효율적으로 관리하는 데 도움이 되며 통찰력을 얻는데 유용하다.

올바른 데이터 분석 접근 방식으로 접근하면 업계에서 확실한 경쟁 우위를 선점할 수 있다.

데이터 분석의 유형

Descriptive Analytics(기술적 분석)은 비즈니스 운영에서 발생한 문제에 대한 해결책을 데이터 기반으로 유추해낼 수 있다.

기술적 분석으로 주로 보고서를 작성하고 원시 데이터를 편집하며, 발생한 이벤트 횟수 또는 시간 등 기초자료를 파악하는데 사용된다. 

예를 들면

• 우리 부서의 가장 바쁜 달은 언제였나?

• 지난주 매출이 가장 높았던 팀원은 누구인가?

• 어느 특정 기간 동안에 유닛의 생산량은?

기술적 분석은 기업의 현재 상태와 성과에 대한 통찰력을 얻기 위한 귀중한 도구이다. 그러나 이것은 데이터 분석의 첫 단계이므로 이 방법에만 의지해서는 충분하지 않다.

기술적 분석은 과거 문제나 이벤트에 대한 기록을 파악하는 데 도움이 되지만, 이 방법만으로 앞으로의 문제를 예측하고 발생 가능성을 설명하는 데에는 충분하지 않다.

더 깊고 예측 가능한 통찰력을 얻으려면 진단분석, 예측분석 및 처방적 분석 같은 고도의 데이터 분석 유형의 접근방법을 고려해야 한다.

Diagnostic Analytics(진단 분석)으로 왜 그런 일이 일어났는지 원인을 분석하는데 대한 통찰력을 얻을 수 있다.

서로 다른 유형의 데이터 간에 관계성을 찾아내는 분석 방법이다. Diagnostic Analytics는 분석만으로는

서로 다른 두 사건이 항상 인과 관계가 성립하는지 여부를 판단할 수 없기 때문에 많은 양의 데이터가 필요한 프로세스이다.

한 사건이 다른 사건을 야기했는지 여부를 이해하려면 종종 추가 정보가 필요하다.

제조업에서 진단 분석의 개념을 설명하기 위해 머신 다운타임과 생산 출력 간의 관계를 고려해 보자. 이 두 변수는 관련이 있지만,

다운타임이 증가할 때 생산 생산량이 감소하는 것을 관찰하는 것만으로는 인과 관계의 가설을 세우기에 충분하지 않다. 

대신에 다운타임과 생산 출력 모두 기계의 유지보수, 작업자의 능력 및 원료의 품질 같은 요인들에 의해 영향을 받는다는 것이 이 관계 해명에 대한 더 나은 설명이 된다.

이러한 변수들 사이의 인과관계를 이해하기 위해서는 보다 발전된 통계적 방법과 많은 양의 데이터가 필요하다.

예를 들어, 데이터 분석 결과 유지보수가 지연되거나 운영자가 제대로 교육을 받지 못한 경우 기계의 다운타임이 증가하는 것으로

나타난다면 이러한 근본적인 문제를 해결하여 다운타임을 줄이고 생산 생산량을 늘릴 수 있다. 

진단 분석을 활용하여 문제의 근본 원인을 파악함으로써, 운영을 최적화하고 생산을 개선하기 위해 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있다.

복잡하긴 하지만 진단 분석을 간과해서는 안 되는 강력한 도구이다. 변수 간의 인과 관계가 설정되면 한 데이터 세트의 추세가 다른 데이터 세트의 추세를 암시해주므로 상당한 예측력을 얻을 수 있다.

진단 분석은 고도의 분석을 수행하는 데 필요한 첫 번째 단계로 예측 분석과 함께 사용할 경우 특히 효과적이다.

Predictive Analytics(예측분석)은 미래에 발생할 수 있는 문제를 예측하고 해결하는 데 도움이 되는 강력한 툴이다.

이 분석으로 과거에 수집한 데이터를 사용하여 미래의 트러블이나 발생 가능성이 있는 사건에 대여 예측을 할 수 있다. 제조 분야에서 예측 분석을 통해 얻을 수 있는 것들을 살펴보자.

•다음 달 매출은 어떻게 될까?

•우리가 가장 바쁜 날은 다음 주중 언제인가?

•어느 특정 기계의 고장은 언제쯤 발생할 것 같은가?

제조 현장에서 예측 분석으로 할 수 있는 한 예로 기계 고장을 예측할 수 있다. 센서로 수집한 기계의 데이터를 분석함으로써 운영자는 고장이 발생하는 패턴을 식별할 수 있다.

이 정보를 사용하여 기계의 수명, 사용이력 및 기타 관련 요소를 통합적으로 고려하여 기계의 고장 발생 가능성이 있는 시점을 예측하는 예측 모델을 구축할 수 있다.

이 예측 모델은 유지보수 일정을 알려주는 데 사용될 수 있으며, 운영자는 수리 또는 교체 일정을 사후 대응적이 아닌 능동적으로 계획할 수 있다.

예측 분석을 활용하여 기계 고장을 예측하고 해결함으로써 다운타임을 최소화하고, 수리 비용을 절감하며, 전반적인 효율성을 개선할 수 있다.

비용을 절감할 뿐만 아니라 예상치 못한 생산 차질을 사전 방지하게 되므로 고객 만족도를 유지할 수 있다.

예측 분석은 가치 있는 도구이지만, 회의적인 태도로 접근하고 그 한계를 인식하는 것이 중요하다. 혼돈 상태나 시스템 장애가 주로 무작위성에 의해 발생되는 것과 같이

예측을 신뢰할 수 없는 경우가 있다. 이러한 경우 정확한 모델과 예측을 만드는 것은 어려울 수 있다.

이처럼 예측 분석에 한계성이 있지만 제조업에 있어 매우 귀중한 지적 자원이므로 의사 결정자는 신뢰할 수 있고 예측 가능한 기술 개발을 목표로 세워야 한다. 

예측 분석이 잘 작동하고 있고 테스트 방법이 확립되면 의사결정 프로세스 개선, 효율성 향상, 수익성 향상 등 상당한 이점을 향유할 수 있다. 따라서 경영자의 의사결정 수단에 필수적인 도구로 기능할 것이다.

Prescriptive Analytics(처방적 분석)은 데이터 과학의 최첨단을 대표하며 지금까지 언급된 분석 중 가장 복잡한 유형이다.

처방적 분석은 사용 가능한 모든 데이터를 활용하여 최상의 의사결정 방식을 지원하며 다른 유형의 데이터 분석방식을 뛰어넘는다.

처방적 분석은 문제 해결의 핵심 방법으로 일반적으로 머신러닝 알고리즘이 사용된다. 이 데이터 분석 접근방법은 매우 복잡하여 고도의 지식이 필요한 것처럼 보이는 만큼 제조업에서 적절히 활용하면 효과도 크다.

처방적 분석은 컴퓨터 체스 게임의 예를 통해 이해할 수 있다. 

체스 보드에 있는 말의 배치 구성을 분석하고, 상대편에 대한 가능한 확률적 움직임을 계산한 후 플레이어에 대한 가능성 있는 각각의 움직임의 호감도를 평가함으로써 예측할 수 있다.

그런 다음 이 정보를 종합하여 플레이어에게 가능한 최상의 동작, 즉 사전에 지정된 동작을 제안한다.

이러한 유형의 처방적 데이터 분석 방법을 사용함으로써 플레이어는 다음 동작에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있으며, 이는 게임에서 이길 가능성을 높일 수 있다는 것을 의미한다.

제조업을 위한 처방적 데이터 분석의 한 예로 생산 일정을 최적화하여 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있다.

처방적 분석으로 머신 데이터, 운영자 퍼퍼먼스 데이터, 공급망 데이터 등 다양한 소스의 데이터를 활용하여 생산 프로세스 최적화를 추천하거나 권장 사항을 생성하게 된다.

예를 들어, 이 분석으로 세팅 시간, 시스템 가용성 및 재료 가용성 같은 요인을 기준으로 생산 업무를 계획하는 최적의 순서를 결정할 수 있다.

제조업에서 처방적 분석을 사용하여 생산 일정을 최적화하는 방법에 대해 보다 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있으며, 이를 통해 다운타임을 줄이고 비용을 절감하며 효율성을 개선하게 된다. 

이러한 유형의 분석에는 시간과 리소스 측면에서 보면 상당한 투자가 필요하지만, 운영을 극대화하고 업계에서 경쟁력을 유지하고자 하는 제조업체에게는 상당한 이점을 가져다 준다.

고도의 데이터 분석이 필요한 이유?

데이터 분석은 제조 운영의 수익과 효율성을 극대화하는 데 필요한 도구이다. 기본 보고서에서 복잡한 기계 학습 알고리즘에 이르기까지 모든 규모의 기업이 비즈니스

목표를 달성하기 위한 비용 효율적인 방법으로 데이터 분석 접근방법을 채택하고 있다. 데이터 분석은 편향된 사고와 경험과 직관으로 인해

발생할 수 있는 논리적 오류를 완화하는 보호 장치 역할을 하여 의사결정 시 정보의 질을 고도화시킨다.

함정에 빠질 수 있는 일반적인 논리 오류에는 확증 편향, 생존 편향, 관찰 선택, 소수의 확률 등을 예로 들 수 있다. 

이러한 오류를 범하지 않으려면 데이터 이해의 폭을 넓히고 더 많은 정보를 기반의사결정으로 과대한 비용을 발생하는 실수를 방지하여야 한다.

칼 세이건의 저서 "The Demon-Haunted World"에서, 과학은 항상 이것이 우리에게 새롭지만 틀릴지도 모른다는 것을 상기시킨다. 

이 원리는 경험과 직관만으로는 충분하지 않을 수 있는 제조업의 의사결정에도 적용되는 말이다.

그러나 데이터 분석이 지원하는 명확한 시각과 직관이 뒷받침되면 운영과 효율성이 개선되어 궁극적으로 수익성을 높일 수 있는 의사결정을 내릴 수 있다.

제조 데이터 분석 접근 방법

제조업에서 데이터 분석을 시작하려면 다음 단계를 밟아야 한다.

비즈니스 목표 확인 | 비즈니스 목표를 확인하고 데이터 분석을 적용할 영역을 결정한다. 예를 들어, 생산 효율성을 개선하고, 다운타임을 줄이거나, 공급망을 최적화하거나, 제품 품질개선 등을 예로 들 수 있다.

데이터 수집 | 개선하고자 하는 영역과 관련된 모든 관련 데이터를 수집한다. 여기에는 센서, 기계 및 기타 장치의 데이터뿐만 아니라 ERP, CRM 및 기타 시스템상의 데이터도 포함된다.

데이터 저장 | 수집된 데이터를 데이터 웨어하우스 같은 중앙 저장 장치에 저장하여 쉽게 액세스하고 분석할 수 있도록 한다.

데이터 정리 | 데이터의 정확성과 일관성, 완전한 상태를 유지하여야 한다. 이를 위해 데이터 거버넌스 정책 수립과 데이터 검증 및 정리 프로세스를 구축하여 데이터 오류 및 불일치를 판별하고 수정하는 작업이 이루어져야 한다.

데이터 분석 | 데이터 분석 도구와 기술을 사용하여 데이터를 분석하고 패턴, 추세 및 통찰력을 찾아낸다. 이 과정에서 통계 분석, 기계 학습 또는 기타 기술을 사용할 수 있다.

데이터 시각화 | 이해하고 해석하기 쉬운 방식으로 분석 결과를 시각화한다. 대시 보드를 사용하여 차트, 그래프 등으로 나타낸다.

액션 취하기 | 데이터 분석을 통해 얻은 통찰력을 활용하여 데이터 중심의 의사 결정을 내리고 비즈니스 프로세스를 개선하기 위한 조치를 취한다.

진행 상태 모니터링 | 진행 상황을 모니터링하고 데이터 분석 접근 방식을 지속적으로 개선하여 비즈니스 목표를 달성할 수 있도록 지원한다.

전반적으로 제조 데이터 분석을 시작하려면 신중한 계획, 데이터 수집, 분석 및 액션 조치가 필요하다. 데이터 분석 전문가 또는 팀과 협력하여 제조 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 하여야 한다.

제조 데이터 분석을 통해 얻을 수 있는 이점

데이터 분석의 이점은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 데이터 분석을 기반으로 의사 결정의 품질을 높여 비즈니스의 신뢰도를 보다 고도화하는데 도움이 된다. 

그러나 효과적으로 분석 프로세스에 접근하기 위해서는 단순한 수학적 훈련뿐 아니라 사고방식이 중요하다. 제조 전문가들은 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 데이터 측면에서 생각을 훈련하고 체질화되어야 한다.

제조 전문가들이 처음에는 데이터와 데이터 사이에서 어떤 문제의 인과관계를 찾아내는 일이 어려울 수 있지만, 호기심과 의문의 역량을 기르는 것이 분석의 이점을 극대화하는 데 필수적이다.

의문이 많을 수록 배울 것이 더 많을 것이며, 호기심이 증가함에 따라 지속적으로 운영을 개선하고 의사 결정 프로세스를 최적화할 수 있다.

다만 모든 분석이 수익성으로 이어지는 것은 아니며, 그래서 쉽게 실망 하기 쉽다는 점을 염두에 두는 것 또한 중요하다. 

이를 방지하기 위해 해결하고 싶은 문제에 대해 명확한 목표를 설정하고 이를 어떻게 달성할 것인지에 대한 계획을 수립해야 한다. 프로젝트 기간을 설정하면 집중력이 향상되어 원하는 결과를 달성하는 데 도움이 된다.

참조 | https://www.manufacturingtomorrow.com/article/2023/05/what-is-data-analytics/20607