중소제조기업의 전략적 욕구를 반영하는 효율적인 빅데이터 시스템 설계전략 - 품질의 집 모형에 기초하여 - = A Design Strategy of Efficient Big Data System Reflecting Strategic Needs of Small-and Medium-Sized Manufacturing Firms - Based on House of Quality Model -

국문 초록 (Abstract)

본 연구의 목적은 중소제조기업들의 전략적 욕구를 반영하고, 비용 대비 중요도가 큰 설계옵션을 사용하는 제조빅데이터 시스템의 설계 대안을 제시하는 것이다. 본 연구는 설문조사, 전문가 조사, 컨조인트 분석을 활용하고 품질의 집 모형에 기초하여 최적의 설계 대안을 제시하였다. 구체적으로, 이상적인 제조빅데이터 시스템의 모습은 공장내부의 모든 유형의 데이터를 수집하되, 특히 비디오, 사진, 오디오 등의 비정형 데이터를 자동 수집할 수 있고, 최신 공개 분산저장 플랫폼을 사용하여 실시간으로 데이터를 저장하고 처리하는 것이다. 빅데이터 분석옵션은 전문 데이터 분석 소프트웨어와 고급분석 모델을 활용하여 제조현장의 제반 상태를 실시간으로 분석하고 모니터링하며, 그 분석결과를 3차원 형태로 시각화하는 것이다. 또한, 제조빅데이터 시스템 관리방식은 여러 기업들이 공동으로 사용하는 클러스터 형태의 빅데이터 시스템을 활용하되 보완에 대해 각별히 초점을 맞춘 Private Cloud 시스템을 제공하고, 중소제조기업들이 해당 클라우드 시스템을 사용할 때 마다 비용을 지불하는 방식을 채택하는 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study adopted the HOQ(House of Quality) model to extract an ideal design profile of manufacturing big data system which reflects firms’ strategic needs and is efficient in term of cost and importance. The ideal design profile of manufacturing big data system suggested by this study is as follows. Collecting all the data within the factory, Automatic data collection using videos, audios, and photographs, and Unable to collect external data. The ideal big data storage and processing way are Use of standardized big data storage platforms that employs public NoSQL, Hadoop, and MapReduce, Real time integration and storage of structured and unstructured data using state-of-the-art dispersed storage platform, and Real-time data process using in-memory or in-database processing techniques. The ideal big data analysis way includes Use of specialized software package for data analysis, Real-time data analysis, and Just monitoring the status(e.g., status of equipment, state of product quality etc.). The ideal big data visualization way includes Use of specialized visualization tool developed for big data, and 3-Dimension visualization of the analysis result. Finally, The ideal big data system management way are Using cluster-typed big data system which enables the usage of multiple firms, Use Private Cloud which is costly but with high level of security, Use closed telecommunication network, and Payment-per-usage method.