데이터 기반의 제조현장 혁신 전략 및 사례 웨비나 주요 Q&A

안녕하세요. 코오롱베니트 입니다.

 

고객 여러분의 많은 관심 속에 '데이터 기반의 제조현장 혁신 전략 및 사례' 웨비나가 마무리 되었습니다!

 

세션 중 문의주신 주요 질문에 대한 답변을 올려드립니다! 궁금했던 점을 해결해보세요 :)

 

Q1. 제조분야에서 품질 강화를 위해 데이터 활용한 사례가 어떤 것이 있는지 궁금합니다.

10여년 전부터 대기업 중심으로 다양한 사례가 있습니다. 하지만 해당 과제는 그 회사의 중요한 Pain Point를 다루고 있기에 대부분 NDA를 맺고 진행해서 공식석상에서 말씀을 드리기는 어렵습니다만 철강, Hi-Tech, Petro-Chemical에서 다양하게 적용되어 왔습니다.

사례에 대한 설명이 필요하시면 방문 드리고 있습니다. 별도 연락 드리겠습니다.

 

Q2. 이차전지 분야 외 다른 제조군도 적용하기 적합한지 궁금합니다.

EDI는 이차전지 뿐만 아니라 모든 제조업에 적용할 수 있는 보편적인 방법론이라 충분히 가능합니다.

 

Q3. 혹시 재무적 성과가 검증이 될까요?

품질 분석을 통해서 개선을 한다면 생산성(수율)을 증대할 수 있고, 이를 통해서 수익성을 개선할 수 있습니다. 대부분의 분석과제는 반드시 재무적 성과를 고려해야 합니다.
재무적 성과는 산출보다 객관적인 인정이 더 중요합니다. 전제조건은 첫번째로 생산캐파를 구성하는 요소 데이터가 정확하게 수집이 되고, 두번째로는 캐파 요소별로 원가 즉 원 단위가 산출되어야 합니다.
이 두 가지 조건이 성립하면 객관적으로 인정받을 수 있는 성과검증은 얼마든지 가능합니다.

 

Q4. 빅데이터 등 비정형데이터를 고속처리하는데 있어서 적합한 기능은 어떤게 있는지와 해킹 등을 통한 DB오염, 변조를 막기위한 보안기능은 어떤게 있는지요?

SAS In-Memory 기반의 cas 아키텍처를 제공 하고 있어서 빅데이터 및 비정형 데이터를 고속으로 처리 하고 있습니다.
고객사의 보안 정책 및 인프라에서 1차 보안이 되고, 솔루션에서도 자체 보안 기능을 제공하고 있습니다.

 

Q5. 일반적인 부분보다 더 가시성을 확보할 수 있는 방법이 있을까요?

SAS VIYA에는 데이터 프로파일링, 탐색적 분석을 위한 Visual 도구를 제공하고 데이터의 속성 간의 인과 관계 등을 자동 분석 할 수 있는 기능이 있습니다. 이를 이용하여 데이터의 가시성과 문맥적 정보를 확인 할 수 있습니다.

Q6. Viya Singlestore 도입 사례가 있는지 궁금합니다.
▶ 해외 사례가 있습니다. 국내는 현재 일부 회사에서 도입을 검토하고 있고 관심을 가지고 있습니다.

 

Q7. Viya 솔루션의 국내 사례가 없다면 국내에서 해당 솔루션 인력이 많지 않을 것으로 예상됩니다. 국내에 전문인력이나 업체가 어느정도인지? 해당 솔루션의 구축이나 운영 난이도가 궁금합니다.

▶ SAS Viya with SingleStore 사례가 아닌, SAS Viya는 국내의 제조, 금융, 통신 등 다수의 국내 기업들에 도입되어 활용되고 있습니다. SAS Viya 기술 역량을 가지고 있는 코오롱베니트를 비롯해 SAS Korea, 기타 파트너사가 존재합니다. 발표에서 소개되는 내용처럼, SAS Viya는 통합 분석플랫폼으로써 엔터프라이즈 구축 및 운영에 필요한 기능들을 제공하고 있습니다.
SingleStore는 자체는 국내에서 지원 할 수 있는 파트너 사가 있고, SAS Viya와 EP는 국내에 전문 인력이 SAS에 있습니다. 기술적 문제에 대해서는 Viya와 SingleStore 제품에 대해 SAS 가 지원합니다. 구축 및 운영의 난이도는 일반 DB 또는 System 운영의 경험이 있으면 충분합니다.

 

Q8. 제품성능은 권장하는 하드웨어 플랫폼이 있는지 궁금하고 DB를 선택할때 최고의 처리성능을 보장하거나 권장하는 DB 리스트가 있는지 궁금합니다.

분석 데이터 크기 및 사용자 수 등을 고려하여 최적의 성능을 제공할 수 있는 하드웨어 Sizing을 제공해 드립니다. SAS Viya는 기본적으로 Hadoop 및 다양한 상용DBMS를 지원하고 있습니다. 특히, SAS Viya는 소개되고 있는 SingleStore DB와 기술적으로 통합되어 빠른 인터페이스 및 데이터 운영의 효율성을 제공하며, SAS Viya에 함께 포함되어 제공될 수 있습니다.
권장하는 Platform은 사용자의 요구 사항에 맞추어 HW Sizing을 제공하고 있으며 특정 HW에 종속적이지 않습니다.

 

Q9. CDS Enabler 는 Viya 와 다른 별도 라이선스가 필요한가요?

SAS Viya 플랫폼이 Citizen Data Scientist를 위한 다양한 기능을 포함하고 있으며, CDS만을 위한 별도의 라이센스가 존재하지 않습니다.
CDS Enabler는 CDS를 현실화 하는 Viya의 기능으로 별도의 라이센스는 필요하지 않으나, 사용자의 사용 목적에 따라 구성 제품이 결정이 되는데 구성 제품에 따라 가격이 결정됩니다. 자세한 내용은 요청을 주시면 답변을 드리겠습니다.

 

Q10. 스마트공장 구축사례에서 업종 분야별로 추천하고 싶은 쪽이 있을까요?

제조 분야는 전부 추천하고 있습니다.^^

사례 설명회를 통해 자세한 답변 드릴 수 있을 것 같은데 kiyong_park@kolon.com 으로 메일 남겨주시면 소개 드리겠습니다.

 

Q11. 솔루션의 적용 제한은 없는건가요?업종 및 산업별로 공정 및 프로세스가 워낙 다양해서요~!

오늘 소개드린 내용은 특정 산업에 국한 된 것이 아니라, 全 산업 공정에 적용할 수 있습니다.

 

Q12. 국내 선진 도입 사례에 대해 알려주실 수 있나요? 추가로, 도입시 어떤 효과를 가장 빠르게 얻을 수 있나요?

사례는 삼성그룹 정보화 혁신 대회에서 대상을 수상한 사례 소개가 가능하며, 효과는 개선 활동(시스템 적용)을 한 뒤에 산출하면 인정받기 어려울 수 있기 때문에 사전에 공장 전체를 대상으로 로스를 파악하고 로스의 유형 별로 효과적인 해결 방안을 적용해야 하며, 상대적으로 빠르게 효과를 볼 수 있는 영역은 불량/수리/재작업/반품 같은 품질 영역입니다.

 

Q13. 수율 시스템 통해 스마트 팩토리를 진행하는건가요?

아닙니다. 수율 시스템(개선)은 DX 중요한 관심 영역이고, 스마트 팩토리 구축 후 활용 사례로 보시면 됩니다.
YMS는 스마트 팩토리 추진의 한 영역인데, 수율이 경영 상 가장 심각한 문제라면 추진의 우선 순위가 높겠지만, 공장 전체 차원에서 어떤 문제가 재무적으로 가장 큰 영향을 미치고 있는지를 판단할 수 있는 F-PBS같은 생산성 관리 체계가 선행되어야 합니다.

 

Q14. 스마트공장으로 전환시에 가장 고려해야할 점들은 어떤 것일까요?

▶ 기업의 입장에서는 스마트화에 많은 투자비가 들어가므로 최근 경영자들도 DT 투자의 재무적 효과를 적극적으로 요구하고 있습니다. 어떤 성과를 얻을 수 있는지 미리 알지 못하고, 추진한 뒤에 산출하려고 하면 매우 어렵고, 성과를 인정받기도 힘이 들며 다음 프로젝트를 위한 예산 확보에도 어려움이 가중되므로 가장 적합한 과제가 무엇인지를 잘 판단해서 선정해야 합니다.

추진은 "1. 왜(Why) 해야하는지?"를 먼저 정의한 후에 "2. 어느 영역에서(Where)/무엇(What)을 해야하는지?"를 정의하는 것이 가장 중요합니다. 2010년 중반에 많은 기업들은 이런 질문 없이 진행을 하는 경우가 있었고 이후에는 수익성과 연관된 과제를 도출하지 못해서 진행 자체도 못한 경우도 많았습니다.

 

Q15. 스마트공장을 구현할때 AI 기술등을 적용해서 적정한 수율을 예측하고 수율목표에 맞춰 자동 가동되도록 구현이 가능한지 혹은 사례가 있는지 궁금합니다.

가능하며 사례가 있습니다. SAS 솔루션을 통해 적합한 모델링을 선정 할 수있습니다.
자세한 내용이 궁금하시면 사례를 통해 방문 드리고 설명 드리겠습니다. kiyong_park@kolon.com 으로 메일 한통 주시면 감사하겠습니다.

 

Q16. 스마트공장은 기존 업무 시스템 파악 후 자동화로 변경하는 거라고 이해해도 되나요?

▶ 기존의 시스템에 대한 이해도를 바탕으로 데이터를 자동화 하며 시각화까지 사용자들이 공장데이터에 대해 편하게 볼수 있도록 하는 것입니다.

공장의 스마트화를 자동화로 이해하면 데이터의 수집 자동화를 기반으로 모니터링/알람 자동화 - 분석 자동화 - 제어 자동화 - 운전 자동화의 단계로 발전하게 됩니다.  기존 업무 시스템에 대한 파악 뿐만 아니라 설비 수준에 대한 진단, 분석을 통해 데이터 수집 가능 여부를 판단하는 것 부터 시작해야 합니다.

 

Q17. 레포트를 시각화하고 모니터링 화면을 잘 구축하는것은 중요합니다. 그러나 사용자 측면에서 보면 필요한 데이터는 항상 변하게 되어 있습니다. 시각화한 데이터를 초기에 고정하더라고 사용중에 필요에 따라 고객이 입맛에 맞도록 쉽게 변경이 가능하고 추가 삭제가 가능한 프로그램이었으면 좋을 것 같습니다. 가능할까요?

Viya에서는 DataOps 기능을 제공하여 구조가 변경된 데이터를 신속하게 반영하여 분석 및 탐색 할 수 있는 기능을 제공합니다.
제공되는 DataOps 기능으로 사용자가 직접 데이터의 조작이 가능하여 IT 부서의 도움 없이 신속하게 구축 할 수 있습니다.

 

Q18. 분석 모델이나 시나리오는 시간이 흐름에 따라 지속적인 관리/개선을 해야하는데 솔루션적으로 이러한 부분이 자동화가 지원이 되는건가요? 아니면 분석가가 정기적으로 수동으로 분석해서 적용을 해야하는건가요?

SAS Viya에서는 ModelOps을 위한 기능을 통해 지속적으로 모델 및 시나리오의 성능을 모니터링하고 사전 정의된 기준에 따라 재학습 의 자동 실행 또는 재모델에 대한 권고 등을 할 수 있습니다. 이 모든 과정은 Workflow를 이용하여 모델의 검토/재학습 또는 재모델/ 승인 등을 자동화 할 수 있습니다.

 

Q19. 스마트공장 데이터는 보안을 위해 공장 내부에만 보관하는게 좋을거 같은데, 코오롱베니트에서 추전하는 방식은 어떤 것이 있을지요?

내부망(온프레미스)에서만 작업을 하기때문에 외부에서 해킹을 하지 않는 이상은 보안이 된다고 보시면 될 것 같습니다.