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데이터애널리틱스 –비즈니스사용사례

June.2020


알테어데이터애널리틱스

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• 다양한기술세트를위한설계

• 광범위한데이터소스에연결및데이터변환

• 공동으로관리되는분석

• 기존의분석애플리케이션기능강화

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데이터변환(모나크)

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사례 : 조정 (Reconciliation)

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도전과제 : 시간절감, 은행거래에서의오류 (예: ATM)

(다른조정예시 : 신용카드, 고객계정, 공급업체계정, 세금, 회사간조정)

• 대출기관은매일 ATM 트랜잭션을자동생성파일(일반적으로 Excel 형식)로통합합니다. 매일수천대의기계와수십만개의레코드로밸런스수준을위한수동조정을하게되면수천 FTE 시간이걸릴수있고오류발생이쉽습니다.

사용제품 : 모나크 / 모나크서버자동화에디션

• 이솔루션은매일자동생성되는파일을자동으로추가하는데이용되었습니다.비즈니스분석가가수동으로큰파일들을데이터베이스에로드하고, 로직을실행하고, 핵심뱅킹시스템솔루션의정보와비교하는과정에매일몇시간씩투자하는대신에모나크를이용해단몇분만에작업을마칠수있습니다.

• 사용자및규제요구사항을충족시키는데이터모델표준화보고서

적용효과 : 운영효율성, 비용절감

• 수동조정작업에소요되는시간이줄어듭니다. 한은행에선한달에 3500시간소요되던작업이 1500시간으로줄었고, 한지역신용조합에서는 FTE 시간이 160-200 만큼줄었다고보고하였습니다.

• IT부서는 ETL(추출/변환/로드) 작업에짐을덜었습니다. 최종사용자는스스로데이터변환작업을수행하고최종보고서를다른시스템및어플리케이션과통합할수있습니다.


사례 : 사기탐지 (뱅킹 / FinServ, 보험, 비용등)

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도전과제 : 이기종데이터소스를사용하여사기활동감지및감소

• 사기활동감지작업성공에대한전체적인뷰를확인하려면모든사업부서및기능사일로의데이터가포함되어야합니다. 다양한데이터형식지원으로이를해결할수있습니다.


• 발생가능한사기를식별하도록설계된일련의데이터변환모델을통해일별, 주별및월별데이터실행을자동화합니다.

• Benford’s Law, Relative Size Factor Test, Gestalt Element Link Test 등과같은통계모델을사용하여정상적인예상분포를방해하는패턴또는체계를탐지할수있습니다. 이러한모델은전문지식및조직의비즈니스규칙에영향을받는사기분석가가만들거나수정할수있습니다.

적용효과 : 사기관련손실감소

• 한신용조합에선신고된계정 10 개중 7 개가사기임을알고대출활동을중단하여모나크를배포한후첫달에 140

만달러를절약했다고보고했습니다.


사례 : 자동규제보고

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도전과제 : 레거시시스템의데이터형식으로인한보고의어려움

• 강제규정(Affordable Care Act에규정된)에따라조직은현재및과거급여데이터와같은상세한보고를제공해야합니다. 많은시스템에서기존 PDF의결과를보고합니다.


• 사용자정의된템플릿을사용하면추출에필요한정보를자동화하여조직에서이전에 PDF 파일에서는잠겨있던,

현재및과거급여정보에접근하고정리할수있고, 급여기록, 송장, 판매보고서, 대차대조표등의내용을포함하고있는 XML, HTML, TEXT, spool, ASCII 파일같은다른데이터소스와결합할수있습니다.


• 보고요구사항을충족하기위해수동데이터변환작업에소요되는시간감소. 발달장애성인을위한한비영리단체는관련작업보고에한달에수천시간을절약했으며오류에대한패널티의위험을줄였다고보고했습니다.

• 모나크는나중에 HR 어플리케이션과통합되어급여정보를위한중앙저장소를만들었습니다.


사례 : 로봇프로세스자동화 (RPA) 강화

도전과제 : 수천개의데이터소스와수십만개의보고서에서보고서를생성하는데오류와시간감소

• 대규모의내부및규제요구사항의경우, 중앙집중식파일저장소를이용하여데이터를덤프하는것이일반적입니다.

보통파일형식이텍스트/PDF처럼구조화되어있지않은형식이거나, 다른어플리케이션에서생성된, 심지어동일한어플리케이션에서생성된보고서의경우에도형식에일관성이없습니다. 최종사용자는텍스트/PDF 형식의데이터를조정, 증명, 재무보고, 업무일지, 규정제출및기타용도에사용되는 Excel 기반의보고서로수동적으로복사합니다.


• 모나크는 RPA 소프트웨어솔루션과상호작용하여중앙파일저장소에서대상폴더로응용프로그램및데이터베이스파일다운로드를자동화한다음해당파일에서대량데이터추출을완료합니다. Monarch는이추출된데이터를최종사용자및규제요구사항을충족하는수천개의표준화된보고서형식으로자동변환합니다.


• 한기관은모나크를이용하여 RPA 솔루션을보강함으로써공유서비스팀이한달에 3000 FTE 시간이상을절약했다고 보고했습니다.

• IT팀은우선순위가높은업무에집중할수있고분석가의 300%를지원하는데필요한 IT 엔지니어링시간을줄일수있습니다.


사례 : 유지관리, 물류운영

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도전과제 :

• 유지보수작업에는장비서비스(최근작업, 수행한작업등),직원교육및인증에대한정확한기록이필요합니다.

종종이정보는서로상호운영되지않는다른데이터베이스에있습니다. 제한된뷰를적용하기위해선여러데이터베이스에서보고서를다운로드하여출력하고이러한많은보고서의데이터를새보고서에재입력하여정보를수동으로찾고확인및병합하고포맷을지정하는것이일반적입니다.

사용제품 : 모나크

• 다른데이터소스들을연결하여추출, 정제, 혼합하고하나의보고서로변환합니다.


• 운영팀은어떤직원이필수교육을기한을넘겼는지, 듣고있는지와같이여러데이터베이스에서중요한트렌드를쉽게파악할수있습니다.

• 하나의보고서를처리하는데사용된것과동일한사용하여시간에따라누적된데이터를그룹화및분석합니다.


데이터사이언스 & 머신러닝(날리지스튜디오)

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사례 : 사기위험완화 (뱅킹 / FinServ, 보험등)

도전과제 : 이기종데이터소스를사용하여사기활동탐지및감소

• 합법적인거래에영향을미치지않으면서수백만건의거래에서남용및사기패턴식별

• 대규모사기공격에피해를입은기업은이전에여러차례발생한경험을바탕으로특정대상활동을염두에두고새로운모델을구축, 테스트, 교육및배포할시간이없습니다.

사용제품 : 날리지스튜디오

• 날리지스튜디오는머신러닝및신경망알고리즘을이용하여거래이상데이터로식별되는의심스러운패턴을감지했습니다.

✓ 의사결정트리기술모델을사용하면 규칙엔진에제공할수있는업무규칙을빠르게개발할수있습니다.업무 규칙은비정상적인활동에빠르게대응하여정상적인 패턴에서의갑작스러운편차에대해즉시무언가를멈출규칙을활성화할수있습니다.

✓ 데이터에서감지된과거패턴에서학습하는 신경망과같은딥러닝모델은시간이지남에따라더욱정확해집니다. 현재상황을기반으로미래활동을예측하는 효과적인수단으로, 입출력간복잡한관계를모델링하고 대량의데이터패턴을찾는데매우효율적입니다.

적용효과 : 재무손실및브랜드가치손상감소

• 한고객은데이터내에서의심스러운패턴오감지의경우가 36% 감소했고고객만족도가향상했다고보고했습니다.

• 가치실현시간 - 위험/사기분석가가작성한보고서하나당약 92%의시간절약


사례 : 신용출처 / 신용위험

도전과제 : 대출/신용결제불이행위험이있는사람파악

• 신용카드대출기관은스코어카드를사용하여대출자의신용가치를판단하고개인의신용한도또는무담보개인대출상환가능성, 정기적모기지지불또는월간서비스 / 제품지불가능성을확인합니다. 연체점수, 실패점수및지불등급; 인구통계학적속성; 그리고현재계정활동내역등의데이터가필수로요구됩니다.


• 날리지스튜디오는지원자의신용가치를예측하고다양한인구세그먼트에대해다양한처방을할수있는여러모델들을포함합니다. 결정및전략트리가일반적으로사용되지만다른알고리즘도사용될수있습니다.

• 스코어카드 – 거절자추론은선택편향을수정및최소화하고모델과적합을방지하여어플리케이션스코어카드의품질을향상시킵니다.

✓ 예) 총인구의행동을예측하기위한신용스코어링모델의보다정확하고현실적인성능을보장하기위한비례할당, Hard Cutoff, 파슬링및 Fuzzy Augmentation.

적용효과 : 재무손실감소, 모델링시간단축

• 신용가치의정확성이높아지면서전액상환/보상하지않을것같은사람들에게대출하던부분에서손실이감소합니다.

• 한대형은행은모델개발시간을 7주에서 3주로바로단축하였습니다.


사례 : 마케팅분석

도전과제 : 복잡한캠페인구축및대응성향파악

• 고급마케팅캠페인을개발할때이기종데이터를사용하는것은하나의과제입니다. 제품매출에대한투자영향,

제품및고객분류를고려한요인, 그리고다양한유통채널에대한지출의효과를예측하는것은더욱어렵습니다.


• 날리지스튜디오는다양한소스로부터데이터를사용하고인구그룹을분류할수있습니다. 처방전략은어떤그룹이어떤오퍼를어떻게(유통채널) 받아야하는지결정하는데적용될수있습니다.

• 일단모델이구축되고실행되면, 모델점수의배포를최적화하고점수로수행할작업을결정하는데도움이되는최적의루틴(민감도분석)을워크플로우에추가할수있습니다.

적용효과 : 더큰투자수익, 충성도, 수익증대 / 마진보호

• 특별제안을수락할고객세그먼트의경향을정확하게예측

• 채널, 고객세그먼트및제품처리의최고의 ROI 조합식별

• 다양한캠페인지출수량과채널기능의변화에따라가장많은수익을올릴마케팅전략을결정

• 시계열그래픽으로마케팅대시보드를만들어캠페인결과를해석하여경영진에게마케팅지출 ROI 설명


사례 : 충성도 / 유지

도전과제 : 이탈위험이있는그룹및개인파악

• 고객및직원의이탈을식별할때이기종데이터를사용하는것은하나의과제입니다. 고객이새로운제품이나서비스업체로옮겨가는원인이나직원이그만두는이유를파악하려면그이탈을야기하는데영향을주는변수와이를완화하기위한처방전략을파악해야합니다.


• 날리지스튜디오는이탈위험이있는그룹을예측하기위해변수의조합에기반하여데이터를분류할수있습니다. 이데이터는 3rd-party 소스를포함하여다른데이터소스로부터가져올수도있습니다.

• 결정트리로 ‘위험그룹’에대해빠르게시각화하고전략트리를이용하여이위험을예방하고처방합니다.

적용효과 : 수익기회증가, 비용절감

• 이탈률을 5% 줄이면, 새로운상향판매/교차판매캠페인을통해수익기회를 25% 증가시킬수있습니다. 새로운제품및서비스의채택으로고객의이탈은줄어들것입니다.

• 직원이탈의감소로직원의연간급여를 1.5 – 2배초과하는신규고용진행비용이줄어지적재산손실이완화됩니다


사례 : 고객확보

도전과제 : 이탈위험이있는그룹/개인파악

• 잠재고객이가장집중되어있는인구통계그룹을식별하거나, 고객확보비용을줄이거나, 수익성이높은잠재고객을식별하려고할때이기종데이터를사용하는것은하나의도전입니다. 활동기록이없을경우잠재고객의행동을파악하는것은어렵습니다.


• 날리지스튜디오의세그먼트뷰어는모델링에사용할후보변수를식별하기위한정성적평가도구로사용될수있고,

대상범주에서분포가현저하게다른변수를식별할수있습니다.

• 전략트리를이용하여사용자는고객분류, 스코어, 업무규칙, 계산을결합하고비즈니스전략의의사결정및개발을지원하기위해사용자정의처리및조치를할수가있습니다.

• 장바구니분석을이용하여품목또는이벤트의연관성을발견합니다. 연관규칙을사용하면제품프로모션, 배치,

교차판매등의전략을수립할수있습니다.

적용효과 : 수익기회증가, 비용절감

• 현재가치가있는고객과유사한잠재고객속성에대한이해를바탕으로구축된타켓캠페인은수익원을늘리고,

확보비용을낮추며, 캠페인투자수익을높이는등의효과를얻을수있습니다.


스트림처리및시각화(판옵티콘)

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사례

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도전과제 : 고객흐름분석

• 고객흐름은특정매수측고객이매도측은행에게제공하는거래비즈니스의척도입니다.

• 거래는경쟁이치열하고마진이얇기때문에, 매도측기업은가능한한많은흐름을확보하고다른은행에대한시장점유율을잃지않도록해야합니다. 손실이발생할경우흐름을되찾고유동성이높은고객과의모멘텀을유지하기위해서는지속적으로이를수행하고그들의거래활동을조정해야합니다.

• 거래량이많고올바를기술을사용하는것은무슨일이일어나고있는지파악하는유일한방법입니다. 예를들어 FX만으로도평균일일거래량은 6조달러를초과합니다.

사용제품 : 판옵티콘스트리밍분석플랫폼

• 스트림처리(이벤트처리) 도구및데이터시각화를포함합니다. 메시지버스에서오는거래및마켓데이터, 특수한고성능의메모리내컬럼데이터베이스에저장된시계열데이터(실시간데이터기록) 실시간데이터소스를처리하도록최적화되었습니다.

• 거래자는스트리밍어플리케이션과대시보드를생성및수정하여누출이발생하는시장상황을보다잘이해할수있고, 코드없는환경에서흐름을개선할기회를찾을수있습니다.

적용효과 : 고객및경쟁사의거래행동에대한가시성

• 거래자는과거활동을검토하고고객, 유동성공급자, 환율, 북, 기기및기간별로흐름의이상및추세에대한현재거래패턴을분석할수있습니다.

• 경쟁업체의거래가시장에어떤영향을미치는지확인합니다.


사례

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도전과제 : 실시간거래비용분석 (TCA) 및손익

• 거래별로비용과 P&L을이해하고모든기간에걸쳐집계하는것은판매측과구매측의수익성있는거래운용에중요합니다.

• 하룻밤동안분석된일일마감보고서가포함된 BI 접근방식이일반적이지만, 거래일동안조정할수는없습니다.

• 데이터양과속도는일일보고의주요과제입니다. 대부분의기업은주식데이터만으로하루 25~60억틱을처리해야합니다.

미증시는하루 95억건의거래를합니다.


• 거래활동의규모와속도를고려할때 P&L과비용을즉시계산하는것은쉽지않습니다. 이플랫폼은실시간실행데이터스트림을처리하고모든기간동안과거성능과비교하고, 필요에따라데이터를집계및버킷화하고, 시계열데이터에최적화된다양한데이터시각화로실행가능한정보를표시할수있습니다.

적용효과 : 일일이익부족에대한즉각적인대응

• 거래자, 퀀트, 자본시장회사내의영업사원은하루종일거래활동을모니터링할수있습니다. 문제를발견하면과거거래활동을분석하여비용증가및이익부족으로이어지는인과관계를식별하고, 가능한솔루션을테스트하고, 즉시실행할수있습니다.

• 사용자는새로운시장상황에대응하기위해코드없는환경에서새로운대시보드를구축하고수정할수있습니다. 필터를사용하여이상치를강조및처리하고비용및 P&L의변화를일으키는요인을파악합니다.


사례

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도전과제 : Best Execution 및 MiFID II 준수

• Best Execution은매수측및매도측회사가시장에서최적의가격으로유가증권을매매하는것을의미합니다 MiFID II는기업이최상의실행을달성하도록하는규제프레임워크이며, “업무를보여줄것” 을요구합니다. ( 최적의가격으로거래를수행했음을증명할수있어야합니다.)

• 이는일일거래량이매우많고거래속도가빠르기때문에 HFT(High Frequency Trading) 어플리케이션에서어려운문제입니다.


• 판옵티콘을통해규정준수담당자는이상주문과전체실행기록을즉시조사할수있습니다. 모든과거활동을검토하여시스템문제와성능차이를식별할수있습니다

적용효과 : 규정준수에대한 상시가시성

• 규정준수담당자및거래자는판옵티콘을이용해실행정책위반에대한과거주문흐름을분석하고실시간주문실행성능을보고, 파생주문이수행되는방식을확인합니다. 모든곳에서의과거활동과마켓데이터를나노초단위까지비교하고, 과거활동을다시짚어보고, 백테스트를통해전략을최적화고성능이가장좋은알고리즘을선택합니다. 그리고판옵티콘대시보드에서직접임계값및한계를업데이트합니다. (별도의주문및실행관리시스템을탐색하지않아도됩니다.)


사례

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도전과제 : 거래자및거래활동감시

• 규제의조합, 시장의전반적인복잡성, 그리고거래량은여러유형의사기에대해상당한범위가있음을의미합니다.

• 감독시스템은수익성있는거래를늦추지않으면서효과적이어야합니다.

• 복잡하고, 고도로단편화된시장. 북미에는 14개의거래소와 40개이상의다크풀이있습니다.


• 판옵티콘은대부분의실시간스트리밍소스마켓및실행데이터를이용하여계산및집계를수행하고과거데이터와비교할수있으며, 준법감시원들이코드없이대시보드에결과생성하고수정하여나타낼수있습니다.

적용효과 : 문제가발생하기전에잠재적인사기를신속하게파악

• 주문서의맥락내, 거래일동안의스푸핑, 쿼트스터핑, 가장매매등을포함한감시경보를분석합니다.

• 발생한일과원인을전체적으로파악할수있도록필요에따라거래일, 거래그룹또는거래순서를통해틱별, 거래별로실행합니다.

• 모든거래, 오피스, 지역및자산클래스의데이터를이용하여사기가능성이있는활동을강조하기위한프로그램경고.


사례

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도전과제 : 리스크분석

• 거래에서위험은변동성의척도이며, 외부및내부통제의대상입니다.

• 규정준수담당자는개별거래자, 데스크, 오피스, 지역및포트폴리오수준에서위험프로파일을유심히확인해야합니다. 위반혹은잠재적위반이있을경우즉시시정조치를취해야합니다.


• 판옵티콘을통해규정준수담당자는복잡한일련의충돌, 집계, 통합및기타계산을기반으로경고를생성하여위반을사전에예방할수있습니다. 또한문제의특정특성에맞게새로운분석대시보드를디자인하고게시함으로써마켓이벤트및변화하는거래조건에맞게대응할수있습니다.

적용효과 : 거래일동안위험에대한모든부분을모니터링및분석

• 과거리스크데이터에대한심층분석을수행하여거래일동안의추가조사가필요한추세, 클러스터및이상을찾고수정조치를취하는데필요한시간을줄입니다 :

✓ 유동성 : BCBS 248개의규칙에따라유동성을분석및보고합니다.

✓ VaR 및민감성 : 모든 book과 instrument 계층에따라추세를파악합니다.

✓ 노출 : 모든상대방의법적계층을포함한전체비즈니스의추세를확인합니다.

✓ P&L 기여 : 기여 P&L을시장리스크지표에정렬합니다.

✓ 거래한도 : 프론트오피스거래한도를모니터링및분석하고현재마켓활동을과거거래프로파일과비교하여문제가되기전에리스크프로파일의변경사항을파악합니다.

✓ 데이터의품질 : 모든리스크지표및차원을분석하여더효율적이고정확한리스크리포팅을지원합니다.


제조업

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이상탐지 & 예지보전

도전과제 : 기계의센서데이터를이용하여이상을탐지하고향후실패예측

• 유지관리및수리비용을최소화하면서주요제조시스템의가용성을극대화해야합니다. McKinsey는 현재공장은평균 25년되었고기계류는 9년이라고보고했습니다. 모든장비가최적으로작동하도록보장하는것은제조업체의중요한우선과제입니다.

• 기존의 IIoT 플랫폼은데이터를획득할수는있지만현재요구되는예측모델링기능은전혀없습니다.

사용제품 : 판옵티콘, 날리지스튜디오

• 판옵티콘은실시간스트리밍데이터를연결하여각센서채널에서발생한이상징후를실시간으로식별하는머신러닝모델을통해파악하고이를보여줍니다.

• 날리지스튜디오는머신러닝및신경망알고리즘을이용하여기계의센서데이터에서의심되는패턴을감지하고향후성능상태를예측하는데에사용됩니다.

적용효과 : 제조출력증가, 가동중지시간및유지비용절감

• 예지보전기술의광범위한선택으로회사의유지비용이 20%만큼줄었고, 갑작스런중단이 50% 감소하였으며기계의수명이몇년더연장될수있었습니다.

• Deloitte에의하면, IIoT 기반의예지보전솔루션은공장장비유지보수비용을 40% 줄이고 2025년까지매년 6,600억달러의경제적가치를창출할것으로예상됩니다.

• ITIF 연구보고서에따르면, 기계활용도모니터링을위한 IoT 애플리케이션은제조생산성을 10~25% 향상시키고 2025년까지세계경제가치는최대 1.8조달러에이를수있습니다.


규정준수에대한월말보고

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도전과제 :

• 월말마감프로세스에는일반적으로다양한비즈니스엔티티의 ERP 시스템(SAP BEx 보고서)에서수천개의 GL

쿼리를추출하고다양한비용범주에대한다른데이터소스와정보를통합하는규제보고서생성이포함됩니다.

• 시간이많이걸리는활동과넓은범위의오류로인해가치있는데이터분석을위한공간이줄어듭니다.

사용제품 : 모나크 & 모나크자동화서버

• 솔루션은 GL 개별항목데이터에서데이터를추출하고마스터데이터(Cost center)와매핑하는반복가능한워크플로우를이용하여생성됩니다. 데이터변환이수행되고각카테고리(Production, Admin, Accruals)에대해피벗테이블이생성됩니다. 표준정규보고서는자동배포됩니다.

적용결과 :

• 보고서작성에소요되는리드타임이하루에서몇분정도로상당히줄어듭니다.

• 재무보고의적확성이향상됩니다.

• 월간분산을파악하기위한추적성이향상됩니다.


판매세(세일즈택스) 변동에대한데이터프레퍼레이션

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도전과제 :

• 세일즈택스계산, 보고, 변동및예외분석은불일치(다양한지역으로배송및구매범주)에취약하고시간이많이걸리는작업입니다.

• 적절한 S&U 신고서를제출하기위해서는일관성있는데이터및보고서가절대적으로필요합니다.


• 모나크에서거래데이터(Excel, ERP 시스템)와해당세금데이터소스를결합, 정리, 강화하여단일뷰데이터를생성합니다.

세일즈택스계산,변동및예외분석은내장된계산라이브러리를통해수행될수있습니다. 그런다음이데이터를자동화서버에배포된프로세스를통해 BI 툴이나 distribution list로내보낼수있습니다.

적용결과 :

• 다운스트림계산을위한단일소스및추적가능한워크플로우

• 효율적인 S&U 제출을위한정확한보고서

• 다양한이해관계자를위한광범위한보고서및시각화를생성하기위해시간과노력을상당하게절약합니다.


세일즈포스및 ERP 데이터를사용한여신한도경고

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도전과제 :

• 여신한도경고는고객에게부여된여신한도를파악하기위해수행됩니다. 일반적으로 ERP 시스템에있는이데이터는특정기회비용에대한여신한도브리치를파악하기위해세일즈포스데이터와혼합되어야합니다.


• 모나크는 ERP 및세일즈포스시스템의정보를추출, 정제, 매핑및블랜딩하는데에사용될수있습니다. 자동화서버를통해브리치경고를생성하고이메일로배포할수있습니다.

적용결과 :

• 다운스트림계산을위한단일소스및추적가능한워크플로우

• 여신한도브리치를위한자동경보


보증분석및예측보증

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도전과제 :

• 의심스러운배치에대해필드에서여러부분이실패합니다.

• 보증비용을측정하고비용을회수하기는어렵고보증과회수중선택을해야합니다.

• 품질팀은실패율이높은다른부분에대해수정조치를취합니다.

사용제품 : 날리지허브 & 날리지스튜디오

• 수명분석도구

• 불량률이높은부품을식별합니다. 각 MIS의불량률(3MIS, 6MIS 등)

• 드릴다운을사용하여여러단계의통계분석

• 더나은의사결정을위해 Weibull 분포및 pareto 분석을제공합니다.

• 제품안정성향상을위해 RFM, 클러스터링같은기법을사용합니다.

적용결과 :

• 들어오는보증비용및실패예측

✓ 보증기간 3년이내에 ~X%의 차량이고장날것으로예상된다;

예상보증비용 : ~$ X

✓ Y만큼의추가실패는 36MIS 완료내에발생할수있다. (추가비용 : $ X M)


실시간생산현장분석

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도전과제 :

• 운영기술네트워크와생산현장(예:CNC, 용접작업장, 프레스라인)에서실시간으로온스트림데이터를연결하고실시간프로세스에서이상을파악하는것은어려운일입니다. 생산공정및자산에서의비효율성으로인해생산현장및제품품질문제가발생합니다.

사용제품 : 판옵티콘스트림즈, Viz Server, 임베드 & 날리지스튜디오

• 생산현장연결은판옵티콘스트림즈를통해이루어지며신호처리는임베드로수행됩니다. 처리된과거데이터를사용하여이상감지, 예지보전및예측과관련된다양한사용사례에대한데이터모델을생성할수있습니다. 이러한모델은실시간분석을수행하기위해판옵티콘으로다시배포할수있습니다.

적용결과 :

• 실시간생산현장인텔리전스

• 생산과정에서발생하는제품품질문제해결

• 생산현장효율성향상


머신러닝기술을이용하여라인스크랩줄이기

도전과제 :

• 최종조립라인의라인스크랩은생산공정에서잦은중단을발생시키고상당한비용을발생시킵니다.

• 이스크랩의근본원인을파악하는것은재작업에있어조정및비용최적화에필수적입니다.


• 제안된솔루션을사용하면 SAP PPM 보고서와스크랩보고서의어셈블리스크랩, 구성요소스크랩, 작업스크랩및공급업체데이터에관하여과거데이터를합칠수있습니다. 또한검역소로옮겨진물품들도품질보고서에기록됩니다. 이데이터는특정라인/제품/공급업체의스크랩을예측하는데에도움이되는머신러닝모델을생성하는데사용됩니다. 그리고공급업체성능을최적화하기위해근본원인분석을수행할수있습니다.

적용결과 :

• 조립라인에서스크랩비용절감

• 공급업체검토및최적화

• 재작업방지


제조설비의커미셔닝 (시운전)

도전과제 : 수천만의커미셔닝보고서를합치는데며칠간의수동작업이필요합니다.

• 제조장비공급업체들은고객사이트에서제품을서비스해야합니다. 커미셔닝을담당하는엔지니어들은기계파라미터와KPI를포함하는전용보고서를작성해야합니다.

• 수년간의커미셔닝데이터는종종사용가능하며다른보고서레이아웃및데이터소스에있기때문에여러시간, 여러날에걸쳐수동으로수천개의그러한보고서를합치는작업은지루합니다.

사용제품 : 모나크, 날리지스튜디오

• 제조장비공급업체는모나크(서버자동화에디션)를이용하여데이터분석을위해수천개의다른스프레드시트나 PDF

문서를다양한레이아웃으로조인하여관련된정보를추출하고단일보고서로데이터를정제, 보강및변환할수가있습니다.

• 일단데이터프레임이준비되면, 날리지스튜디오를이용하여성공적이고빠른커미셔닝과정을위해관련매개변수를식별할수있습니다. 예측모델은귀중한전문적지식이담긴보고서데이터의패턴에기반한장비의운영효율성을최적화할수있습니다.

적용효과 : 새로운장비의커미셔닝향상, 운영효율성향상

• ETL에걸리던수백시간을절약

• 데이터분석은가동시장비의운영효율성을높입니다.

• 새로운장비를성공적으로가동하는데소요되는시간이상당히감소하였습니다.


테스트데이터분석 (증명 / 테스트부서)

도전과제 : 테스트과정에서프로토타입의손상으로종종꽤많은비용이듭니다.

• OEM(Original Equipment Manufacturers)은성능요구조건이충족되도록제품을테스트해야합니다.

• 복잡한프로토타입을테스트하면서종종문제가발생하고손상이생길수있습니다. 이는비용을발생시키고, 증명과정에서지연까지발생시킵니다.

• EOL(End-of-Line)테스트에서실패의근본원인을파악하는것은보통많은노력이필요하고상당한비용이발생합니다.

사용제품 : 날리지스튜디오, 판옵티콘

• 날리지스튜디오는분류모델을통해이상을탐지할수있으며해당모델이배포되면그결과로프로토타입이손상되기전에테스트운영자에게경고할수있습니다.

• 날리지스튜디오를사용하면전문가가전문분야의지식을활용할수있으며이는고품질예측모델을구축하는데중요합니다.

• 판옵티콘은예측모델을통해이상징후를식별하고실시간으로스트리밍데이터를시각화하는데사용됩니다.

• 날리지스튜디오를사용하여근본원인분석을수행하여 EOL(End-of-Line) 테스트의인과관계를이해할수있습니다.

적용효과 : 프로토타입손상감소및 EOL 테스트절차개선

• 예를들어제트엔진프로토타입과같은복잡한제품의프로토타입의손상을감소하여수백만달러를절약할수있습니다..

• EOL 테스트분석은장애의근본원인을파악하고프로세스품질을크게향상시킵니다.


제조공정최적화 (생산부서)

도전과제 : 제조공정은수많은요인에의해영향을받습니다.

• 디지털화는분석하기어려운방대한양의데이터를생성합니다.

• 많은경우이러한데이터는복잡성때문에아직제조공정시간단축과같은비즈니스가치창출에사용되지않습니다.


• 날리지스튜디오는생산엔지니어가프로세스시간을단축할수있도록관련된머신매개변수를식별할수있게도와줍니다.

• 예측모델링기능을통해사용자는복잡한제조공정을보다자세하게이해할수있습니다. 이러한모델은중요한공정능력측정을고려하여공정시간을단축하기위해최적화에사용될수있습니다.

적용효과 : 공정시간단축으로인해상당한비용절감

• 예를들어자동차조립라인에서의공정시간단축은상당한비용절감으로이어집니다.

• 또한, 공정품질을개선하여불량품을줄일수있습니다.


전문적인에뮬레이션 (제품개발 / 시뮬레이션부서)

도전과제 : 엔지니어링에서전문지식

• 제품개발과정에서반복적인최적화프로세스에많은시간이소요되며가끔전문가의주관적인판단에따라이과정이반복될필요성이있습니다.

• 엔지니어는종종전문가수준까지도달하는데에가파른학습곡선을그립니다.

사용제품 : 날리지스튜디오, 하이퍼스터디

• 날리지스튜디오는전문가가자신의경험을바탕으로데이터를레이블링할수있도록과거시뮬레이션데이터또는실험설계를통해필요에따라생성된데이터를클러스터링하는데사용됩니다.

• 전문적인지식을포함하는이데이터를사용하여분류모델을구축하고내보낼수있습니다.

• 하이퍼스터디에서이러한모델은최적화프로세스전체에서전문가의의사결정을에뮬레이션하기위해쉽게배포될수있습니다.

적용효과 : 개발시간의감소, 전문적인지식보유

• 생성된최적화결과는전문가의유구사항을충족하며최적화프로세스의무의미한재실행을막습니다. 이는최적화작업의복잡성에따라개발과정에서많은시간을단축할수있습니다.

• 생성된분류모델은엔지니어들이짧은시간내에지식을얻는데도움이됩니다.

powerpoint presentation · title: powerpoint presentation author: michael rowley created date:...

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