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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.

21세기는 과히 데이터의 시대이다. 데이터를 지배하는 자가 세계를 지배할 것이라는 말까지 나온다. 이런 데이터 중심의 시대에 과학적으로 움직여야 하는 제조 현장이 데이터를 기반으로 현상을 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 의사결정을 내리는 일은 필연적인 일이다.
김진욱 작가는 <제조 빅데이터 활용 전략>에서 빅데이터와 스마트 팩토리 등, 제조업과 관련된 IT 기술 경향과 제조업에서의 빅데이터 분석을 왜 어렵게 느끼게 되는지에 대해 분석하고, 실제 사례를 바탕으로 어려움을 해결할 수 있는 방안에 대해 고민해보았다. 또한 분석적 방법을 활용한 기업 혁신 방법론에 대해 살펴본 후, 분석 프로젝트를 성공적으로 진행하는 방법에 대해서도 알아보았다.
이러한 시대를 살아야 하는 우리 기업들에게 <제조 빅데이터 활용 전략>은 좀 더 많은 종류의 데이터를, 좀 더 세밀한 간격으로 수집하여, 좀 더 다양한 방법으로 분석할 수 있는 인프라와 능력을 갖추어 이를 운영할 수 있는 능력을 가진 내부 인재를 양성하는 데 많은 도움을 줄 것이다.

프롤로그

1장 제조업과 빅데이터
시대의 화두, 빅데이터 분석
비정형 빅데이터 분석
빅데이터와 제조업
제조 현장에 불어닥친 바람-빅데이터, 스마트 팩토리

2장 제조 빅데이터 분석이 어려운 이유
6시그마, 그 성공과 실패
제조 데이터 분석이 어려운 이유

3장 제조빅데이터 분석 사례 소개
사례-1;기술적 원인을 알고 있는 불량/고장 예측
사례-2;기술적 원인을 모르는 상황의 불량/고장 예측

4장 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