[BigZami뉴스레터] 🏭스마트팩토리의 최적의 공정 라인, 이것이 중요하다?

데이터 분석 솔루션 빅재미

2024. 10. 24.

No-Code 데이터 분석 솔루션 빅재미

2024/10 Vol.34

안녕하세요. BigZami입니다. 🤗

시원한 바람과 함께 10월의 세 번째 뉴스레터가 찾아왔습니다. 🍃

BigZami로 IT 트렌드를 알아볼까요?

공정데이터를 활용한 기계 고장 유형 예측

전 세계적으로 제조업들은 스마트팩토리를 도입하여 공정 개선 및 발전하고 있습니다.

스마트팩토리란? AI, IoT, 빅데이터 등 첨단 기술을 활용하여 제조 공정을 자동화하고 최적화한 지능형 공장을 의미합니다.

즉, 제조/생산 공정에 디지털 기술을 접목하여 데이터의 수집과 연결, 분석, 예측을 통해 최적의 공정라인을 실행합니다.

이때 수집된 공정데이터를 활용하면 기계 고장 유형도 예측할 수 있습니다. 오늘은 고장 유형을 예측하여 유형별 특징을 파악하고 기계 관리에 활용할 수 있는 방법을 알아보겠습니다. 전문 읽으러 가기

데이터로부터 발생될 수 있는 세 가지 허상은 무엇이 있을까?

데이터로부터 발생할 수 있는 세 가지 허상은 무엇일까요?

데이터를 기반으로 의사결정을 했으니 체계적이고 과학적이며 합리적으로 의사결정을 했다고 말할 수 있습니다. 하지만 데이터는 다양한 허상을 제공할 수 있고, 그로 인해 잘못된 의사결정이 유도될 수 있다는 점을 반드시 기억해야 합니다. 이 부분은 데이터가 유용하긴 하지만 과신한 나머지 잘못된 의사결정을 유발할 수 있는 '실무에서 자주 발생할 수 있는 상황'에 해당합니다.

데이터 기반의 허상 또는 잘못된 의사결정은 어떻게 발생할 수 있을까요?

사람이 살아가는 모든 환경에서 데이터가 완벽하게 제공되고, 그 데이터가 왜곡 없이 그대로 전달된다는 가정을 한다면, 데이터를 기반으로 한 의사결정이 큰 위험 없이 가장 올바른 결정이 될 수 있습니다. 그러나 이 전제조건을 충족하는 것 자체가 거의 불가능에 가까운 수준이기 때문에, 이에 따라 잘못된 의사결정을 유발하는 '허상'이 발생할 수 있습니다.

대표적인 허상 3가지에 관한 설명

첫 번째는 결과만을 보는 허상입니다. 즉, 데이터가 발생한 환경을 고려하지 않고 단순히 결과만을 바탕으로 데이터 기반 의사결정을 하는 경우를 말합니다. 예를 들어, 사무실 전기사용량 데이터를 정기적으로 수집하는데, 매일 저녁 6시가 되면 전력 사용량이 급격히 줄어드는 패턴을 보고 "저녁에 야근하는 사람이 매우 적을 것이다"라는 결론을 내리거나, "야근하는 사람에 대한 비용을 산정했다"라는 시나리오를 살펴보겠습니다. 만약 이곳에서 콘센트를 통한 전기를 사용하지 않고 배터리로 전원을 공급받는 노트북을 사용하는 사람이 많다면, 저녁 6시에 콘센트 전원이 차단되더라도 그 데이터는 수집되지 않으므로, 이를 바탕으로 한 의사결정은 잘못된 것이 될 수 있습니다. 전문 읽으러 가기

빅재미 사용 매뉴얼 - 데이터 전처리

BigZami 완전 정복 세 번째 #데이터_전처리4

🚨 쉽고 빠른 전처리

데이터를 분석 및 처리에 적합하도록 만드는 과정을 데이터 전처리라고 합니다. 데이터 분석 및 처리 과정에서 중요한 단계입니다. 뛰어난 도구와 분석 기법을 사용해도 데이터의 품질이 낮으면 좋은 결과를 얻을 수 없기 때문입니다.

BigZami의 전처리 방법 중 4종을 알아보겠습니다.