요약 : 제조업을 떠나서 데이터활용으로 얻을 수 있는 경제적인 기능을 간단하게 설명했으며 그중 5가지를 설명했다.
1. 생산성 향상
기술에 대한 데이터와 가공률에 대한 데이터로 효율적인 생산을 하는데 도움을 주며, 주장하는데 근거가 된다.
2. 노하우의 언어화
사람의 기술은 그사람의 경험과 능력등 여러가지 이슈에 의해 다를 수 밖에 없다. 경험과 능력이 좋은 사람의 노하우를 다른사람에게 전달할수 있다면 생산시에 문제를 줄일수 있다. 이렇게 전달하는 가장 좋은방법이 노하우의 언어화 이다. 생산 경험을 하며 노하우에 대한 데이터를 주입을 하면 능력의 향상을 할수 있는 데 좋은 영향을 준다
3. 손실 감소
생산 라인 이슈을 실시간으로 모니터링하고 시각화함으로써 회사는 이상 징후를 신속하게 포착할 수 있습니다. 데이터 덕분에 간과하기 쉬운 작은 이상 징후도 조기에 발견할 수 있습니다. 발견된 이슈를 조기에 발견해 적은 손실에 대처할수 있다면 소실되는 자원과 시간을 아낄수 있을 것이다.
4. 생산 라인의 품질 개선
이 항목은 3번항목과 관련이 있는데 이슈를 감지하는 능력이 있다면 조기에 불량제품을 줄일수 있는 역활을 한다. 보통 회사에서 문제가 생기면 끝에서부터 문제가 있는 부분까지 데이터를 찾아가며 문제를 찾는다. 이 과정을 조기에 할 수 있다면 자원과 시간의 손실을 줄이며 품질을 지킬수 있을 것이다.
5. 부가가치 증대
제품의 데이터를 얻은것을 이용하여 회사에서 이용할 수 있는 데이터가 늘어나고 이러한 데이터는 회사의 또다른 아이템과 추가 부가가치를 얻을수 있는 중요한 데이터가 된다. 예를 들어 전자부품을 만드는 회사에서 생산된 회사의 부품을 이용하여 추가 제품을 만들어 내거나 더좋은 기능,추가된 기능의 제품의 기능을 만들어 내는 제품의 기초가 될수 있다. 데이터를 이용하여 이 제품이 할수 있는 기능을 정확히 알고 소비자의 니즈를 추적하여 그것에 이용할수도 있다.
주요 포인트 : 제조업이라고는 했지만 통용되는 데이터활용의 중요성과 기능
핵심 개념
제조 산업에서 데이터 활용이란 기업 내에서 생성되고 축적된 데이터를 활용하여 생산성과 품질을 향상시키는 것을 의미합니다.제조 현장에서는 다양한 센서에서 데이터를 수집하여 장비의 작동 상태를 시각화하고 제품 품질을 정량화합니다. 센서와 디바이스를 네트워크에 연결하면 이 중요한 데이터를 실시간으로 분석할 수 있습니다.
용어 정리
IoT(사물인터넷, Internet of Things): 센서와 통신 기능이 내장된 사물을 인터넷에 연결하여 데이터를 주고받는 기술을 말합니다.
AI(인공지능):인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현시키는 컴퓨터과학의 하위 분야로, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 구현한 것이다
중앙 집중식 관리:여러 어플라이언스를 한곳에서 동시에 관리 및 구성 하는 관리법으로구성 네트워크 내에서 안정성, 유연성 및 확장성이 향상되므로 로컬 정책을 준수하면서 전역적으로 관리할 수 있습니다.
PLC(Programmable Logic Controller):프로그래밍 가능한 논리 제어장치로, 산업 플랜트의 자동 제어, 유지관리, 모니터링 등에 사용되는 컴퓨터입니다. 보통 센서같은 데이터 수집장치로 데이터를 얻어 문제 발견 및 노하우 데이터의 근거역활을 할수 있다.
광학 문자 인식(OCR): 텍스트 이미지를 기계가 읽을 수 있는 텍스트 포맷으로 변환하는 과정입니다
실무적용
실무 적용 : 이전 회사는 셋업라인이여서 데이터 수집이 정말 중요했다. 회사에서 정상 제품이 나온 환경의 데이터를 근거로 회사가 가야하는 방향과 정상가동을 위한 기준값을 정하는 가장 중요한 역활을 하였다.