SAS Forum Korea 2013 발표 동영상
| 01 | 제조 Big Data 분석 Framework 구축 방안 [ 삼일PWC 박동규 이사 / SAS 코리아 염봉진 컨설턴트 ] |
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| 최근 Big Data Trend의 방향과 필요성에 대해서는 재론의 여지가 없습니다. 그러나 실행 관점으로 보면 어떻게 분석해야 하는지 방향을 잡지 못하고 있습니다. 기존 분석에서 탈피하여 Big Data 분석은 어떻게 다른지, 장기적이고 전략적인 관점에서 꼭 필요한 제조 Big Data 분석 Framework 구축은 어떻게 진행되어야 하는지 새로운 방향을 제시합니다. | ||
| 02 | 공정 Big Data 기반 품질 변동 안정화 (LG전자 PDP 사례) [ LG전자 PDP 송무강 수석 ] |
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| High-Tech 생산 공정 내에서 생성되는 Big Data를 통합하고 분석하여 기존 분석으로 발견하지 못한 변동 요인을 새롭게 발견하고 공정 안정화를 달성한 사례를 소개합니다 인자 변동의 Pattern 분석, 최적 공정 관리 조건 도출등의 고급 분석을 활용한 성과 도출의 실제 사례를 소개합니다. | ||
| 03 | 제조 생산성 극대화를 위한 Big Data 실시간 모니터링 및 분석 Framework 구축 사례 [ 삼성 SDS 안대중 수석 ] |
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| 품질, 설비, 시스템 등에서 발생하는 다양한 실시간 Big Data를 수집하여 제품과 공정의 특성을 반영한 분석 로직을 Smart Analysis Framework을 기반으로 수행하여 생산성을 높이고 유연성, 확장성을 키워나간 사례를 소개합니다. |
Big Data!가치에서 비전으로! : 생산 공급망 관리
빅데이터 시대, 제조산업의 빅 이슈
빅 데이터와 관련한 기술은 비약적으로 발전하고 있습니다. 그러나 제조업에서는 기술보다는 그 기술을 어떤 목적으로, 어디에 활용해야 할지 고민하고 있습니다. 텍스트 분석이라는 기술보다는 론칭하는 신상품에 대한 이미지, 타깃 시장, 고객의 불만요소 파악, 고강도 불만고객 발견 및 대처 등을 고민하고, 실시간 패턴분석, 자동원인 분석, 센서 기술설비 등의 기술보다는 이들을 적용했을 때 어떻게 생산성을 높일 수 있을지를 고민하고 있습니다.
이 같은 고민을 해결하기 위해서는 전략에서 재무에 이르기까지 프로세스 별로 먼저 해결해야 하는 ‘빅 이슈’를 정의해야 하며, 빅 데이터 분석은 이에 대한 해결책을 제시할 수 있어야 합니다.
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