데이터: 크지 않다면 줗은 것이어야 합니다
데이터와 관련하여, 데이터 세트가 커지면 기회도 커집니다. 고객 중심 기업이 음악, 음식, 영화 등을 비롯한 다양한 주제에 있어 사람들의 선택과 관련된 추천을 할 수 있도록 알고리즘을 트레이닝시키는 것도 이러한 맥락입니다.
이 산업 분야에서는 데이터로 인해 얻을 수 있는 큰 기회도 함께 존재합니다. 항공기 엔진 또는 가스 터빈과 같은 자산에서 비롯되는 많은 정보는 소프트웨어가 장비 고장이나 유지 보수 요구를 예측할 수 있는 통찰력을 제공할 수 있습니다.
그러나 산업 분야에서 일반적인 상황처럼 데이터가 분산되어 있는 경우 알고리즘과 강력한 소프트웨어 트레이닝이 훨씬 더 어려워집니다. 산업체 종사자들은 내부 데이터를 보호하므로 중요 애플리케이션과 관련된 정보 공유가 제한적입니다. 또한 생산 오류를 줄임으로써 오류 데이터 생성을 최소화할 수 있습니다. 자동차 엔진 제조에 있어 결함이 있거나 사양을 벗어나는 엔진이 크게 감소하기 때문입니다. 배터리 제조업체의 경우도 마찬가지입니다.
그렇다면 해결책은 무엇일까요?
빅데이터가 없으면 보유한 데이터의 품질이 무엇보다 중요합니다.
데이터 세트가 수백만 개인 경우 품질이 낮은 불량 데이터 포인트가 평균 집계에 포함되는 경우가 많기 때문입니다. 그러나 데이터 세트가 작으면 정확한 모델을 구축하는 데 있어 모든 데이터 포인트가 중요합니다. 소수의 불량 데이터라도 전체 데이터 세트를 왜곡시켜 현실의 모든 알고리즘을 쓸모 없게 만들어 버릴 수 있습니다.
그렇다면 다음 질문은 "'좋은' 데이터는 어떻게 만들 수 있는가?"입니다.
간단히 말해 좋은 데이터는 좋은 센서에서 나옵니다. 그러나 완벽한 설명은 아닙니다. 물론 좋은 센서도 매우 중요합니다. 극한의 상황에 관계없이 장기적으로 항상 정확한 데이터를 생성할 수 있는 감도, 정확성, 내구성 및 신뢰성을 제공하기 때문입니다.
그러나 해당 센서를 활용하는 전문성 또한 중요합니다. 특히 다양한 유형의 센서를 사용할 수 있는 산업 검사와 비파괴 테스트(NDT)의 경우 각 설정에 적합한 기술 유형과 각각의 기술을 어디에 배치해야 할지 이해하는 것이 중요합니다. X-선, 초음파부터 CT 스캐너, 진동 센서까지, 각 상황마다 올바른 기술이 필요하며 일관된 적용을 보장하기 위해 가장 효율적인 방식으로 적용하는 방법과 사용 대상을 이해할 수 있는 전문성이 필요합니다.
일관성은 단일 공장 내 여러 라인뿐만 아니라 전국 또는 전 세계의 여러 공장에도 중요합니다. 일관된 품질의 데이터와 그에 따른 균일한 제품 품질을 위해서는 시설의 위치에 관계없이 결과를 재현할 수 있는 일관된 센서 적용이 중요합니다.
적시 제조와 적층 제조 분야의 성장은 센서 적용에 있어 전문성이 중요한 또 다른 핵심 이유입니다. 이 환경에서는 속도가 필수적이며 NDT 전문가는 테스트 요건을 빠르게 평가하고 배포함으로써 제품 품질에 대한 즉각적인 피드백을 제공할 수 있습니다. 결과적으로 더 빠른 반복과 프로토타입 제작으로 시장 출시를 앞당기고 투자 비용을 줄이며 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
이처럼 Waygate Technologies 산업 분야의 미래에는 가치 체인 초기에 또한 제품 수명 주기 관리의 일부로 NDT 데이터를 집중 활용하게 될 것입니다. 오늘날 많은 고객이 품질과 생산성 문제를 해결하기 위해 Waygate Technologies를 찾고 있으며, Waygate Technologies는 이러한 문제 해결에 도움을 드릴 수 있습니다. 합성 부품의 품질을 보장하려면 어떻게 해야 할까요? 이는 매우 중대한 발전으로, Waygate Technologies는 파트너이자 협업자로서 고객이 시험에 대한 관점을 혁신적으로 바꾸는 데 도움을 드릴 수 있습니다. 즉, 시험 작업을 비용 절감, 품질 개선, 생산 일정 단축과 관련된 다양한 비즈니스 목표를 달성할 수 있는 도구로 인식하도록 지원합니다. NDT는 또한 데이터 수집, 분석과 배포 방식을 변화시킵니다. Waygate Technologies의 InspectionWorks TM와 같은 강력한 소프트웨어는 기업이 수집한 양호한 데이터를 활용하여 결과를 개선하는 데 도움이 됩니다.
예를 들어, InspectionWorks는 다양한 공급업체 기술이나 공장의 다양한 부품에 가려져 자주 사일로화되는 모든 관련 검사 데이터 스트림을 종합적으로 파악할 수 있게 해줍니다. 이 플랫폼은 이러한 다양한 데이터 스트림을 수집해서 정리하고, 데이터 분석을 통해 실행 가능한 통찰력을 제공하고, 고객이 컴퓨터 지원 설계/컴퓨터 지원 제조(CAD/CAM), 제조 실행 시스템(MES), 제품 수명 주기 관리(PLM), 전사적 자원 계획(ERP) 소프트웨어와 같은 고객 소프트웨어 패키지와 연결 및 통합되는 워크플로우를 통해 개선을 촉진하는 데 필요한 조치를 수행할 수 있도록 지원합니다.
일례로 풍력 에너지 OEM 고객은 복잡한 다중 기기, 다중 사용자 검사 워크플로우를 구축한 후 해당 워크플로우를 자체 ERP 시스템에 적용하여 내부 또는 외부 검사자에게 작업 주문을 배포할 수 있습니다. 검사자가 현장을 방문하여 검사를 수행하면 데이터가 자산의 올바른 "위치"에 자동으로 첨부되며 검사 보고서가 PLM 시스템에 적용됩니다. 끝으로, 검사 데이터(다양한 주석과 전문가 노트 포함)를 처리, 분석하여 실행 가능한 통찰력으로 변환할 수 있으며 CAD/시뮬레이션 시스템이 해당 정보를 활용하여 설계 및 공정을 개선할 수 있도록 지원합니다.
이러한 유형의 소프트웨어 생태계가 계속 진화하면서 가치 창출, 혁신 및 비즈니스 차별화의 원천으로써 시험의 중요성이 커집니다.
데이터가 제조와 서비스 분야의 혁신을 이끌고 있는 상황에서 산업용 검사와 NDT에서 생성 및 분석되는 데이터가 이 분야의 발전에 큰 영향을 미치고 있습니다.
그러나 비즈니스 리더는 데이터와 관련된 많은 관심 속에서 원하는 결과를 촉진하는 데 있어 고품질의 데이터가 빅데이터만큼 중요하다는 사실을 기억해야 합니다.