기타
세부내용
제 목 | 데이터와 분석학이 제조업의 미래인 이유 | ||
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번역제목 | The future of manufacturing is powered by data and analytics. Here's why | ||
저 자 | WEF | 발행기관 | WEF |
원문면수 | 1 | 주 제 |
기술/정보화 > 기타 |
원문파일 | |||
[개요]
□ 세계경제포럼에서는 데이터를 통한 4차 산업혁명 관련 고도로 연계된 가치 네트워크 비전을 실현하기 위해 ‘데이터 공유를 통한 제조가치 창출’(Unlocking Value in Manufacturing Through Data Sharing) 이니셔티브를 추진 o 많은 제조업체들이 이러한 방향으로 데이터를 활용해 가고 있으나, 아직도 다수는 이로부터 유의미한 가치를 포착하지 못하고 있는 실정 o 세계적 규모로 연계된 제조업 데이터 생태계 개발을 가속화하기 위해서, 세계경제포럼은 제조업 데이터 우수성 프레임워크(Manufacturing Data Excellence Framework)를 개발
[주요 내용]
□ (데이터가 이끄는 혁명 전야에 처한 제조업) 제조업 데이터를 혁신적으로 활용할 경우, 글로벌 제조업을 안정화하는 힘으로 작용 가능 o 기업들이 고도로 연계된 가치 네트워크 내에서 데이터와 분석학 어플리케이션을 활용함으로써 생산성을 높이고, 새로운 고객 경험을 개발하는 한편 사회와 환경에 대한 영향을 개선키 위해 협력 중 - 세계경제포럼은 이와 관련 ‘데이터 공유를 통한 제조가치 창출’(Unlocking Value in Manufacturing Through Data Sharing) 이니셔티브를 추진 중 o 이 같은 기술 진보는 기후변화, 공급망 교란, 지정학적 갈등 등 매우 큰 불확실성 하에서 이뤄지고 있지만, 제조업 데이터를 혁신적으로 활용할 경우, 글로벌 제조업을 안정화하는 힘으로 작용 가능
□ (고도로 연계된 가치 네트워크의 비전의 실현) 이 같은 비전을 실현하기 위해서는 예측적 유지, 첨단 로봇 기술, 공급망 트래킹 및 트레이싱 등 다양한 데이터와 분석 어플리케이션을 활용하는 것이 필요 o 데이터는 분석과 상황판 기능을 통해서 뚜렷한 패턴을 식별해 내는 등 행동의 근거가 되는 통찰을 제공 o 역사적 데이터를 대상으로 첨단 분석학울 활용함으로써 비즈니스 이해관계자의 미래 수익을 예측 가능 o 역사적 및 실시간 데이터를 투입함으로써 자기 학습, 자가 작성 알고리즘을 통해서 자율 행동을 취하는 등 자기 최적화 시스템을 구축 o 다수 제조업체들이 이러한 방향으로 데이터를 활용해 가고 있으나, 아직도 다수는 이로부터 유의미한 가치를 포착하지 못하고 있는 실정 - ‘21년 1,300여명의 제조업 경영진을 대상으로 한 서베이에서 단일 품목을 넘어선 생산과정에서 대량의 데이터를 성공적으로 활용하여 긍정적 비즈니스 케이스를 확립한 업체는 조사대상의 39%에 불과
□ (데이터 공유를 통한 가치 창출) 세계적 규모로 연계된 제조업 데이터 생태계 개발을 가속화하기 위해서, 세계경제포럼은 제조업 데이터 우수성 프레임워크(Manufacturing Data Excellence Framework)를 개발 o 동 프레임워크는 기업들이 새로운 역량을 개발하고, 새로운 파트너쉽을 구축하는 한편 데이터 활용 어플리케이션의 성숙도를 평가하는 데 유익 - 기업, 공급망, 생태계 수준에서의 데이터로부터 가치를 이끌어 내는데 필요한 조직적 및 기술적 가능 요인을 구축하는 데 있어서 진척도를 평가하는 데에도 유용 □ 세계경제포럼 이니셔티브에 참여한 기업인들을 대상으로 다음과 같은 질문을 제시하고 답변을 접수 o 질문 내용은 “어떻게 제조업 데이터 우수성 프레임워크를 자신의 사업에 적용하는지, 어떻게 커뮤니티의 참여를 유도하는지 그리고 어떻게 난점을 극복하는지?” |
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