제조 빅데이터 활용 전략

4차 산업 혁명시대를 준비하는 우리에게, 빅데이터 분석을 어떻게 제조 현장에서 활용할 수 있으며 제조 현장에 빅데이터 분석을 적용하기 위해 무엇이 필요한지 명확히 아는 것은 매우 중요한 일임에 틀림없다. 화학, 소재, 자동차 등 다양한 제조업 프로세스 및 데이터 분석 경험과 데이터 인프라에 대한 이해를 바탕으로 제조 빅데이터 분석과 스마트 팩토리 관련 컨설팅 영역에서 활발한 활동을 하고 있는 김진욱 작가는 이러한 시대를 살아가는 우리들을 위해 『제조 빅데이터 활용 전략』을 출간하게 됐다. 언론이나 학계에서 자주 논의되는 빅데이터와 제조 현장에서 생성되는 빅데이터는 그 성격이 많이 다르니 분석에 접근하는 방식도 많이 다르다는 점을 인식해야 한다. 보다 실질적이며 효율적으로 제조 현장에 빅데이터 분석을 적용하려는 노력이 필요한 이때에, 『제조 빅데이터 활용 전략』은 큰 도움이 될 것이라 기대한다.

프롤로그

제조업과 빅데이터
시대의 화두, 빅데이터 분석
비정형 빅데이터 분석
빅데이터와 제조업
제조 현장에 불어닥친 바람-빅데이터, 스마트 팩토리

제조 빅데이터 분석이 어려운 이유
6시그마, 그 성공과 실패
제조 데이터 분석이 어려운 이유

제조빅데이터 분석 사례 소개
사례-1;기술적 원인을 알고 있는 불량/고장 예측
사례-2;기술적 원인을 모르는 상황의 불량/고장 예측

분석을 활용한 기업 혁신 전략
분석 문화와 IT 시스템
분석을 위한 시작, 데이터 인프라
Process Control by Data
Analytics-driven Process Innovation: 분석 주도적 프로세스 혁신
Analytics-driven PI의 첫걸음 :분석 Pilot Project"
"분석 Pilot Project"의 유용성
“잘못된 분석”과 “옳은 분석”
성공적 분석 Project 수행을 위해 반드시 지켜야할 5가지

김진욱

고려대학교에서 화학을 공부하고, 포항공과대학교에서 전기화학으로 석사를 마친 후, 삼성코닝정밀소재(現 코닝정밀소재)에서 제품기술과 용해기술 엔지니어로 9년간 근무하면서, 데이터 마이닝을 활용한 불량 원인 분석 및 품질 개선 활동과 이를 지원하는 시스템 구축 업무를 함께 하였다. 이후 엑센츄어에서 생산, 품질, 설비분야 경영 컨설턴트와 Big Data Analytics 컨설턴트로 근무하다가, 현재는 APEX C&T를 창업하여 컨설팅 업무를 계속하고 있다. 화학, 소재, 자동차 등 다양한 제조업 프로세스 및 데이터 분석 경험과 데이터 인프라에 대한 이해를 바탕으로 제조 Big Data 분석과 Smart Factory 관련 컨설팅 영역에서 활발한 활동을 하고 있다.

Publication Date	2019/03/26
Pages/Weight/Size	15222520mm
ISBN	9791164400119
Categories	대학교재 > 경상계열