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Big Data 혁신을 제조공정에 어떻게 접목할 것인가에 대한 기업의 고민이 많습니다. 기존의 ERP, MES와 같은 표준화된 솔루션인 경우에는, 어떤 회사든지 유사한 로직과 알고리듬을 접목할 수 있어서, SI 솔루션을 제공하는 회사에서 주도적으로 혁신 프로젝트를 수행할 수 있었습니다.

 

그러나, 제조 공정의 Big Data혁신은 표준화된 솔루션이 있다고 볼 수 없습니다. 기업마다, 공장마다, 라인마다, 제품마다 Big Data로 무엇을 측정하고, 그것을 어떻게 분석해서 어떤 이득을 취할 것인가? 는 모두 달라서 각기 특성에 맞는 측정, 분석, 적용을 하여야 합니다.

 

그래서, 비록 대기업에서도 공정 Big Data 혁신에는 매우 신중한 접근을 취하고 있습니다. 즉, 무조건 큰 돈을 투자해서 솔루션을 깔고 보자는 접근을 하지 않는다는 것입니다. 그전에 공정에서 해결해야 할 문제가 무엇이고, 어떤 데이터를 측정해야 하고, 어떤 분석방법을 적용해야하고, 관리기준은 무엇인지를 충분히 검토하고 검증을 한후에 , 즉 Big Data 분석을 통한 공정혁신이 검증된 후에 시스템 단위의 큰 투자를 하는 것이 바람직하다는 것입니다.

 

사전에 Big Data 의 필요성과 실질적인 검증을 실행하기 위하여, 적합한 프로그램이 바로 SAS의 JMP라고 저는 생각합니다. 큰 시스템 투자를 하기 전에 담당 실무자들이 문제을 정의하고, 필요한 데이터의 측정방안을 마련하고, 다양한 분석기법을 접목하여 그 효과성을 검증해 보는 것입니다. 이것이 검증이 된다면, 큰 시스템으로 접목하는 것은 어려운 일이 아닐 것입니다.

 

이런 관점에서 금번에 SK하이닉스에서 JMP를 활용한 공정 Big Data분석 교육은 큰 의미가 있다고 할 수 있습니다.

 

감사합니다.

이노밸류 배용섭/경영학 박사