9. 제조 분야

래피드마이너(RapidMiner) 제조 분야 데이터분석 사례​ 제조 분야는 어떤 데이터 분석을 해서 활용할까요?? ※래피드마이너 공식 홈페이지(www.rapidminer.com) 사이트 화면​​ 4차 산업혁명의 가장 중심에 있는 제조분야는 사이버물리적 시스템을 완벽하게 수용하고 가용할수 있는모든 데이터 및 예측분석을 활용하여 비즈니스의 모든 측면을 혁신해야만 합니다.​자신들의 정체성을 정확하게 파악하지 못하는 회사들은 세계 도처에서 나타나는 공격적이고 민첩한 경쟁업체의의해 추월 당해 왔습니다.​오늘날의 제조업은 단순히 물량과 효율성에만 국한된 것이 아닙니다.​제조업체는 기계학습을 사용하여 스마트 제품을 설계하고 스마트공장을 운영하며 수요를 예측, 품질을 보장하며 생산이 중단되는 시간을 줄이고 주요공급라인의 위험을 관리합니다.​래피드마이너는 제조업체가 핵심 운영기능을 획기적으로 개선하고 제품, 브랜드 및 서비스가 시장에서돋보일 수 있도록 지원합니다. ​ ​ ​​ ​ ​ **수익 창출 효과** ​​한 세계적인 컴퓨터장비 제조업체는 대량의 수요가 예상되는 고객을 사전에 파악하고 향후 구매를 예측함으로서 수요예측의 정확성을 높였습니다.​​한 CPG제조업체는 경쟁사의 제품 컨텐츠에 대한 텍스트분석을 사용하고 이에 따라 가격 및 포지셔닝을 수정하여 판매량을 늘렸습니다.​​​​**비용 절감 효과**​​ 한 항공기 제조업체는 정비자원 할당을 개선하기 위해 수리 및 서비스 보고서에 대한 센서 데이터와텍스트 분석을 통합 했습니다.​​한 타이어 제조업체는 생산방식을 최적화 하여 생산량을 늘리고 비용을 절감하는 동시에 목표량을달성 하였습니다.​​한 시멘트 공장 운영자는 드릴링 기계의 고장을 예측하고 예방조치를 취할 수 있어서 최소한의 비용으로 문제를해결할 수 있었습니다.​​한 반도체 제조업체는 생산장비에 대한 최적의 설정치를 예측하여 처리량을 극대화 하는 동시에 품질을유지할 수 있었습니다.​​​​​**위험 요소 감소효과**​​ 한 전자제품 제조업체는 제품구성요소에 대한 생산지표의 예측분석을 통해 무결점 품질보증을 이루었습니다.​​한 터빈 제조업체는 복잡하고 상호의존적인 구성요소들 간의 관계를 식별하여 제품고장을 줄이기 위해원인예측 분석방법을 사용하였습니다. ​ ​​​​제조 회사에서 어떤 주제로 데이터 분석하는지감이 오시나요??​​​자신의 업무에 어떤 주제로 데이터 분석을 할 지아이디어를 내보세요!​​가장 좋은 방법은 경험이 많은 회사에데이터 분석 사례를 들어보는 것입니다!!​​어려워말고 꼼꼼하고 친절한 무료 상담을 받아보세요!^^​​​

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