디지털 트랜스포메이션, AI, 빅테이터 - 2 - 사례

 

디지털 트랜스포메이션 사례

 

1.  스타벅스 : 디지털 플라이휠

 

- 모바일과 디지털 기술을 활용하여 고객 경험 제고하고 고객 충성도 강화

 

- 개인 취향 + 구매 이력 + 프로모션 + 날씨 + 시간 등 주 9000만 건 빅데이터 / AI 기반 개인 맞춤형 추천

 

 

* 도입 사례

 

- My starbucks barista : AI + 음성인식 주문, 향후 AI 가상 바리스타 도입

 

- Clover X : IOT 기반 커피 품질 관리, 커피머신 원격진단 / 수리

 

- ATlas : 인구통계, 교통량, 인프라 등 빅데이터 기반 입지분석, 매장별 메뉴/프로모션 기획

 

- Bean to cup : 블록체인 기반 유통 관리, 원두 품질관리/고객신뢰도

 

- 사이렌 오더 : 위치정보 기반 주문/ 결재, 고객 대기시간 최소화 , 매장 효율적 관리

 

- 클라우드 구축 : POS/회계 시스템 모바일 앱, 모바일 주문/결재 시스템, 기타 기술 플랫폼

 

 

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2. 지멘스 : EWA (Electronic Works Amberg)

 

- 연간 1000 종, 1700만개의 산업용 모듈/부품 생산

- 약 5,000만 개의 공정과 제품 데이터를 평가 및 최적화 필요

- AI, 로봇공학, 시뮬레이션 등 다양한 디지털 기술의 검증 및 적용

 

* 도입 사례

- Mindsphere : 클라우드 기반 IOT 운영 플랫폼, 모든 기계 설비의 데이터 수집 관리

- AI 기반 생산성 / 품질 개선 : AI 데이터 학습 기반 품질 판정 / 예측

- 20년 간 생산성 13배 향상, 불량율 0.001%

- 이상 징후 감지 / 조기 경보 : 오작동, 고장 등 설비 이상징후 관리, Ai학습 -> 12~36시간 전 고장 예측 /통보

- 디지털 트윈 시뮬레이션 : 디지털 트윈 : 가상공간에 현실 복제, 시뮬레이션, 공정 최적화, 시간 비용 절감

- 플랫폼 사업 : 공장 시스템 End-to-End View 제공, 데이터 기반 산업현장 의사결정 지원

 

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3. BASF : R&D DX

 

(1) 배경 : 중복 연구 과다, 기존 R&D와 데이터 분석의 시간 비용의 한계

(2) 디지털 기술

    -클라우드 도입 : 모든 연구소 DB 연결, 데이터 축적 및 공유

    -슈퍼컴퓨터 "Quriosity" : 머신러닝 기반 소재 구조 / 물성 예측

(3) 성과

- 한 분자당 8,000여개의 특성 정보, 실험횟수 기존 10 % 수준

- 매일 생성되는 7천만개 이상의 데이터를 AI/머신러닝 분석

 

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4. Bosch : 디지털 작업 지원

 

(1) 배경 : 변속 제어기 : 부품 다양화, 생산방식 변화로 인한 불량율 증가

(2) 디지털 기술

- 조립 단계 별 손의 위치 / 움직임을 AI 딥러닝 기술 분석

- 작업자 AR 글래스 착용 : 부품 위치 알림, 오작업 알람

 

(3) 성과

- 최적의 작업순서와 동선, 조립 단계별 가이드라인 도출

- 제품 불량율 5%로 감소, 조립 시간 80% 단축