이것이 미래를 예측하기 위한 바로 그 능력이며, 막대한 성장 기회를 열어준다는 점에서 무척 소중하고 가치 있는 시스템입니다. 이처럼 미래를 정확히 예측하려면 특정 비즈니스 목표에 맞춰 작업을 수행하는 데 도움이 되는 해답을 얻기 위해 올바른 질문을 던지는 것이 필수적입니다. 예측 분석에서는 이런 초기 질문을 기반으로 하여 수학 공식을 통해 보통은 확률 지수가 수반되는 미래의 행위 또는 결과를 궁극적으로 보여주고 예측하기 위해 추세, 반복 패턴 또는 예측 가능한 행위를 찾는 분석 모델 구축을 목표로 합니다.
이를 실현하려면 미래에 대한 전망을 하기 위해 과거 및 현재 데이터의 구조화를 촉진하는 설명적 분석 기법을 사용해야 합니다. 지난 몇 개월 동안 다양한 소재와 형식의 가격 변동, 각 고객 유형에 대한 판매 성과 또는 작년의 평균 인도 기한과 같은 데이터를 예로 들 수 있습니다.
우리는 예측 분석을 통해 판매 예측을 기반으로 각 유형의 소재를 비축할 최상의 시기를 파악하거나 인도 기한을 하루 단축하면 판매량 증대로 이어질지 평가하는 것과 같이, 발생 가능한 상황에 직면할 때 예측한 바에 따라 행동할 수 있습니다. 간단히 말해, 자원과 생산의 최적화에 관한 얘기입니다.
하지만 이 모든 일이 가능해지려면 고품질의 정보를 정렬하여 시스템에 도입해야 하며, 그러면 시스템이 얻은 예측 결과의 확률 지수를 결정하게 됩니다. 따라서 아무 데이터나 유효한 것은 아닙니다. 이런 데이터는 다양한 내부 소스(MES, ERP 등)와 외부 소스(웹 또는 기계의 OPC-UA 시스템)에서 얻을 수 있습니다. 데이터를 상호 연결하여 더는 ’숨겨지지’ 않고 상호 참조를 통해 적합한 솔루션을 찾을 수 있도록 해야 합니다. 그리고 이는 바로 스마트한 프로그램(MES + 분석)이 데이터를 최대한 활용하여 스마트 팩토리를 실현할 수 있는 지점입니다.
이 첨단 제조 실행 시스템은 각 생산 공정의 완전한 개요를 모두 실시간으로 제공할 수 있습니다. 기계의 상태(가용성, 유지보수, 적재), 주문 이행을 위한 자재 요구를 충족하기 위한 창고 보관 용량, 이러한 작업의 진행, 제조 단계(절단, 접기, 도장, 조립 등), 인도 기한에 관한 정확한 정보가 이에 포함됩니다.
공장의 제조에 관한 완전한 개요 정보를 통해 만일의 경우에 대비한 해답과 해결책을 제공합니다. 예를 들어 날짜를 맞추지 못할 경우, 자재가 부족해질 예정인 경우 또는 과부하나 유지보수로 인해 생산을 재분배해야 할 경우 작업자에게 경고합니다.
그와 동시에, 이 소프트웨어를 사용하면 실제 사건(예정에 없던 중단, 긴급 주문, 인력 부족 등)을 기반으로 하는 피드백과 데이터 분석을 통해 지능적이고 자동으로 계획할 수 있습니다. 발생 가능한 부수적 사태에 대한 가상 시뮬레이션을 생성할 수도 있습니다. 예를 들어 대량의 자재에 대한 주문이 갑자기 들어오는 경우를 상상해 보십시오. 시스템은 기계가 기한 내에 작업 부하를 감당할 수 있을지 시각화하여 다른 주문에 대해 지연 가능한 부분이 있을지 평가합니다. 평가 결과 진행해도 좋다는 결론이 나을 경우 작업자는 새로운 계획을 확인한 후 시작합니다.
요컨대, 예측 분석에서는 우리가 이미 가지고 있는 정보를 사용하여 우리에게 없는 정보를 예측하려 시도합니다. 여기서 한 발 더 나아가면 그 각각의 결과를 예측하여 가능한 작업의 범위 내에서 최상의 옵션을 추천할 수 있습니다. 따라서 최대의 효율성과 생산성을 발휘하는 동시에 시간과 비용을 대폭 절감하여 공장의 생산 성과를 최대한 끌어올리는 확실한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
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