제조업계, 데이터 활용시 문제점과 해결책
ImageFX로 생성한 이미지서울에 위치한 자동차 부품 제조업체 C사는 생산성과 품질 향상을 위해 데이터 기반 운영을 도입하려 했지만, 여러 난관에 부딪혔다.
중소기업 특성상 IT 인력이 부족하고, 기존의 생산 방식에 익숙한 직원들은 새로운 시스템 도입을 부담스러워했다. 경영진은 디지털 전환이 필요하다고 인식했지만, 현장과의 괴리감이 커 데이터 활용이 지연되고 있었다.
어느 날, 데이터 기반 의사결정을 강화하라는 본사의 지시가 내려왔다.
그러나 생산 현장의 박 팀장은 고민이 깊어졌다.
데이터는 쌓여가지만 이를 활용하는 방법이 없었고, 문제 해결을 위해 어떤 기업으로부터 외부 컨설팅을 받아야할지 고민이 많았다.
또한, 그는 해결해야 할 4가지 주요 장애물을 발견했다.
오늘은 박팀장이 해결해야 할 4가지 주요 장애물에
대해 한번 살펴보고 해결책을 소개해 드려볼게요!
오늘의 목차입니다.
01. 제조업계의 데이터 활용시 장애물
박팀장은 데이터를 활용한 의사결정을 강화하기 위한 조사과정에서, 다음과 같은 장애물들을 발견하게 되었습니다.
1. 경영진과 제조 현장 간의 이해 격차
경영진은 다양한 생산 데이터를 실시간으로 확인하고 싶어 했지만, 제조 현장에서는 데이터를 추출하는 과정에서부터 많은 시간이 들었습니다. 또, 경영진은 데이터를 활용하면 바로 성과가 날 것이라 기대했지만, 박 팀장은 실제로는 장기적인 접근이 필요하다는 것을 알고 있었습니다.
2. 제조 공정별 데이터 사일로
C사의 생산 라인은 여러 개의 독립된 공정으로 구성되어 있었고, 각 공정에서 데이터를 따로 관리하고 있었습니다. 그 결과, 통합적으로 전체적인 생산 흐름을 분석하는 것이 어려웠습니다.
3. 데이터 품질 문제
C사의 제조업 환경에서 수집된 데이터는 종종 오류가 포함되거나 불완전한 경우가 많았습니다. 이러한 저품질 데이터는 분석 결과의 신뢰성을 떨어뜨리고 잘못된 의사결정을 초래할 수 있는 상황이었습니다.
4. 데이터 활용 전문가 부족
C사는 IT 인력이 부족하여 제조 데이터 분석을 담당할 사람이 부족했습니다. 반복적이고 간단한 데이터 추출 작업부터 데이터 분석가에게 업무가 집중되어 데이터 활용은 커녕 데이터 수집부터 업무 병목현상이 일어나고 있었습니다.
게다가 데이터를 효과적으로 활용하기 위한 AI, 머신러닝, 빅데이터 분석에 경험이 풍부한 전문가는 없었습니다. 외부 전문가를 더 영입하기에는 인건비 부담이 컸습니다.
02. 제조업계 전문 AI 챗봇 도입의 필요성
위와 같이 제조 데이터를 활용할때 발생하는 장애물들을 신속히 해결하기 위해 디피니트는 다비스라는 제조업계에 특화한 AI 기반의 데이터 분석 챗봇을 개발하였습니다.
박팀장은 포털사이트에서 제조기업을 위한 데이터 분석 솔루션을 찾아보던 중,
디피니트의 다비스 챗봇을 발견하게 되었습니다.
디피니트와 미팅을 통해 다비스 챗봇을 활용하면 위에서 발견한 4가지 문제점들을 신속히 해결할 수 있음을 알게 되었습니다.
곧바로 디피니트와 PoC 프로젝트를 진행하게 되었고,
다음과 같은 성과를 얻게 되었습니다.
1. 경영진과 제조 현장 간의 이해 격차 해결
박 팀장은 다비스 챗봇을 도입해 실시간으로 현장 데이터를 보고하고, 경영진이 원하는 데이터를 바로 확인할 수 있도록 하였습니다. 또 각 부서의 직원들도 원하는 데이터를 실시간으로 추출해 업무에 즉시 활용할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 경영진과 현장, 사무직원들 간의 소통이 원활해졌습니다.
데이터를 실시간으로 분석하고 시각적으로 보여줄 수 있는 다비스 챗봇 도입
챗봇을 통해 경영진이 요구하는 데이터를 실시간으로 제공하고 업무에 데이터를 활용해 효과를 빠르게 경험
2. 제조 공정별 데이터 사일로 해결
다비스 챗봇을 도입하여 생산 데이터들이 하나로 통합되고 각 공정의 데이터를 실시간으로 분석할 수 있도록 개선했습니다. 덕분에 공정 간 비효율을 빠르게 발견하고 대응할 수 있었습니다.
다비스 챗봇과 다양한 시스템을 통합
챗봇이 각 공정에서 수집된 데이터를 분석하여 전체적인 생산 흐름을 쉽게 파악할 수 있도록 지원
3. 데이터 품질 문제 해결
다비스 챗봇은 자동으로 데이터를 분석하고, 오류가 있는 데이터를 경고해주었습니다.
이를 통해 데이터의 신뢰성이 높아졌고, 문제 발생 시 빠르게 대응할 수 있었습니다.
다비스 챗봇을 통해 데이터 정제 및 오류 감지 기능 활용
챗봇이 데이터의 이상 패턴을 자동으로 감지하고, 문제 발생 시 즉각 알림 제공
4. 데이터 활용 전문가 부족 해결
결국 박 팀장은 다비스 챗봇을 도입하여 부족한 데이터 분석가 문제를 해결할 수 있었습니다.
사내 데이터 분석가는 더욱 전문적인 분석 업무에 집중할 수 있었습니다.
단순하고 반복적인 데이터 추출은 IT 지식이 없는 직원들도 쉽게 추출해 분석하고 활용할 수 있게 되었습니다. 또한, 제조 관련 사내 문서들도 통합하여 신입직원들이 업무를 빠르고 효율적으로 습득할 수 있는 환경을 구축하였습니다.
다비스 챗봇을 도입하여 비전문 IT 인력도 쉽게 데이터를 분석할 수 있도록 지원
챗봇이 자연어로 질문을 하면 데이터 분석 결과를 자동으로 제공
IT 부서의 데이터 분석가는 더욱 중요한 분석업무에 집중할 수 있게 됨
결국 박팀장은 C사에 디피니트의 다비스 챗봇 도입하여 데이터 기반 의사결정 속도를 향상시키고 강화할 수 있었습니다.
마무리: 다비스 챗봇이 데이터 활용의 해결책이 되다.
C사는 다비스 챗봇을 활용하면서 데이터 활용의 장벽을 극복할 수 있었습니다.
경영진과 제조 현장, 사무직원들 간의 소통이 개선되고, 데이터 사일로 문제가 해결되었으며, 데이터 품질이 향상되었고, IT 인력 부족 문제도 완화되었습니다.
한국의 제조 관련 중소/중견기업이 성공적으로 데이터를 활용하기 위해서는 전문적인 IT 인력이 부족하더라도 쉽게 데이터를 활용할 수 있는 솔루션이 필요합니다.
다비스 챗봇은 복잡한 데이터를 통합하고 분석하여 실시간으로 제공합니다.
제조업계에 특화된 인공지능 모델을 개발하여 제조기업의 디지털 전환을 돕는 최적의 해결책이라고 생각합니다.
지금 여러분의 기업도 데이터 활용에 어려움을 겪고 계신가요?
그렇다면 다비스 챗봇을 도입해 보세요.
데이터가 실질적인 성과로 이어지는 변화를 경험할 수 있을 것입니다.
감사합니다.
