Agenda

Predictive Analytics

Industry Experience

Big Data

■ 회사소개

■ Customer challenges

■ Pre-Configured Solution

■ 사례

■ Special offer or promotion

회사소개 - 일반

DS-eTrade

• Microsoft의 Cloud Platform & Data Platform 파트너• 2000년 창업이래 Supply Chain Planning 컨설팅 및 고급분석 컨설팅부터 시스템 구축까지가능한 한국 내 최고 전문 기업

• Industry별 전문 Data Scientist와 Azure Cloud 전문가들이 다양한 산업부분에서 분석 플랫폼 및 컨설팅 서비스를 제공

• 잠재적 가능성이 무한한 한국의 Cloud 시장에서 고객과 함께 지속적으로 성장하는 기업• 2015~16년 약 30건의 Azure 기반 Big data Pilot 및 시스템을 구축

• Microsoft Advanced Analytics 전문 교육파트너(Microsoft R, Azure ML, HDInsight Spark)• Cortana Intelligence Suite과 연계된 고객별 맞춤식 Machine learnin구현을 위한 Hand-

on 교육

Solution & Service

Training

제조/유통 산업에서의 고급분석영역에 대한 Pre-Configured솔루션 제공

- Demand Forecasting, Recommendation, Quality Analytics

게임/의료/교육 등 특화 시장에서의 Advanced Analytics 모형 제공

- 이탈방지모형, Recommendation, 비정상패턴탐지(게임,의료)

Microsoft 인지서비스와 연계한 AI 서비스 제공

- 대화형 추천서비스(음성, 영상, Chat) + Contents 추천

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회사소개 - 사업영역

Planning영역의 프로세스 및 모델 전문가와

통계적 분석가 co-work

실제 활용 가능한 Prediction 영역

최근 Machine Learning 이론을 경험한 전문

인력

분석

전문가

고급분석을 통한 분석 방법 Guide

기존 모형의 개선 방안 제시

적합한 통계 모형 제시

데이터 연계를 통한 실증적인 효과 제시

데이터 통합 방안 제시

컨설팅

제공

데이터 연계/모델링/UI 전체 영역의 일원화된

분석 시스템 구현

기본 패키지 Add-on을 통한 Customizing

개발

R / ML 등을 통한 통계 교육

통계 관련 지원 서비스

개발 및

기술 지원

2.Customer Analytics/Recommend System

고객분석, 고객행태 예측 유형별 상품추천 알고리즘 구매패턴 예측 Mktg. 전략 시뮬레이션 On/Offline 분석

1.Demand Forecasting

Demand Sensing 자동 패턴 탐지 신제품예측 프로모션 효과 분석 Big Data 연계

- POS , 비정형 데이터 활용

4.Market Intelligence

B2B 시장 예측 수요시장 Insights 수요시장 및 수요패턴 세분화 수주확률 장단기 예측 고객별 영업 전략 Guide

3.Advanced SFA(Smart Sales Guide)

영업 방문 고객 추천 고객 발주 예측 상품 추천 알고리즘 방문코스 최적화

6.Field Quality Analytics

Field 불량 사전예측 공정 품질 분석 품질 이상원인분석 모니터링 및 조기경보

5.Service Planning

서비스용 자재 수요 예측 불규칙 패턴의 평활 기법 LTB(Last Time Buy) 시점의

Long Term Forecasting 적정 Inventory 수준 산정

Customer challenges

• IoT 기반의 Infra 활용

• 실시간데이터기반

• 제품생산및고객서비스그리고콘텐트와의연결

• 센싱데이터등다양한내/외부데이터를활용한고장예측모형수립

• 최신분석기술(기계학습알고리즘)을도입하여예측고도화구현

• 예측을통한사전예방정보자동제공

• 빠르게도입가능한 Built-in Agility

• Big Data Infra도입비용의현실화

• 클라우드, Mobile 등의 IT 기반활용

Digital Transformation

대응자동화된 예방정비활동 Cost Reduction

Pre-Configured Solution

• 예측 모형 : 고장예측및분석에최적화된기본분석구조채용

사전 구성된 IoT 연계 Suite 제공

• 배포 : Big Data Infra와의 손쉬운 연계 및 Web Service API(RESTful)배포

• 예측 모형 : 주요대기업의고장예측및통계분석수행을통해검증된분석프레임워크적용

• 사용자 UI : 불량 원인 분석에 직접 활용 가능한 분석 기능

제공 영역

• 분석 UI : 단계별(수집 → 분석 → 시각화) 실시간 분석기능 및 UI 구조 적용 + 확장 분석 UI

기대효과

전세계적으로 검증된최대 IoT 기반의 클라우드 환경 제공

최적의 예측 분석(최신 분석기법; 딥러닝 등) 알고리즘 지원 및 최고 성능의

알고리즘이 탑재된 솔루션 제공으로 성능 향상

손쉬운 유지보수 가능 기술 적용으로Cost 감소와 기술적 제한 극복

Pre-Configured Solution

불량 예측 분석모델링

자료유형별 예측 기법 Pool 예측기법 Selector

공정 불량원인 분석 고장원인인자도출 인자별/조합별원인분석

EDA기반 분석체계

Power BI/Excel BI 기반 사용자 역할별 UI 구성 고객유형별/고장유형별

EDA 분석 화면 구성

설비고장예측 모델

설치유형, 고장유형별 고장패턴 분석

패턴별 이상감지 시뮬레이션

• 다양한 설비 PLC 및 센서 데이터 연계

• 고장원인분석, 불량원인이 예상되는 인자들의Data Pool을 구성

• 대량 데이터 수집 및 적재 분산 처리

• 데이터 마이닝과 최근 머신러닝기법 활용- 알고리즘을통한변수선택기능및차원축소- 전체데이터자동학습을통한예측수행 : Deep Learning

• 다양한 패턴 탐지 기법- 웨이블렛, Grid 패턴 , 클러스터링, 유사패턴

세부 기능

•Azure Machine Learning•CNTK, MxNet, H2O

•Document DB•SQL Server DW•HDInshgt (Storm, Spark)

•Power BI•Web Apps.

•IoT Hub•Stream Analytics •Event Hub•Data Factory, Logic App

센싱데이터 연계

- 게이트웨이 연계/수집

- 게이트웨이 관리

빅데이터 관리

- 수집/저장/처리

- 병렬처리

분석 지원 플랫폼

- 분석 Infra

- Machine Learning

분석/모니터링 UI

- 모니터링(센싱,예측)

- 상세분석

변환 + 분석

시각화+ 결정

수집 + 관리

데이터

제공영역 Azure 서비스(PaaS 기반)

Microsoft Data Platform

Pre-Configured Solution

센싱 데이터

A 공정: 000개B 공정: 000개C 공정: 00개

::

Target CTQs

Usable Time PressureTempAir Condition

AzureSQL DB/DW

Machine Learning활용데이터 연계

AzureStream Analytics

AzureML Web Service

AzureBlob Storage

실시간모니터링

예측대상(실시간)

모형생성

Real Time 모니터링 UI

원인분석불량/고장예측

공정품질

예측결과

설비고장

예측

G/W

G/W

AzureHDInsight(Hadoop)

AzureIoT Hub

Pre-Configured Solution – 아키텍처

서비스

HDInsight

데이터 레이크 분석

Microsoft 코타나 인텔리전스 스위트

스트림 분석

•HBASE

•Apache Spark

•Storm

•Microsoft R

•데이터Lake저장소 연결•독립적 Spark, Storm연계•HDInsght연계

•Azure ML 연계•Open Source ML 연계- SparkML, Mahout

•IoT Hub연계•In-Memory 처리•실시간 분석 연계(AML)

•실시간 분석

Azure 머신 러닝

•ML Studio 제공•다양한 ML 기법•R, Python embedded•Web Service 연계

특징

• Standard R의 기능을 포함한 확장 기능제공

Tool 기반 제공

• 비용, 활용성, 속도

- SQL Server 통합내장

- 병렬처리

- R기반 Debugging

CNTK

Pre-Configured Solution – 분석도구

사례

Case studies

Customer Situation solution

현대엘리베이터

• 기업소개: 국내 1위승강기제조업체로 1만개이상의엘리베이터를유지관리하고있음

• 활용 : Azure기반의 IoT Suit과빅데이터플랫폼을활용하여엘리베이터의수명및고장예측수행

• 효과: 예방정비를통한서비스수준을획기적으로향상시키고, 업계에서경쟁력확보

A사(제조산업)

• 기업소개 : A사는국내건축내장재및가구재료를생산/판매하는기업

• 활용 : 공정품질향상을위하여 IoT Suite과빅데이터플랫폼기반 Pilot 수행

• 효과 : 전반적인제조공정의품질을모니터링및가이드하여 품질불량을사전에방지

B사(전력기기/빌딩)

• 기업소개 : B사는전력송변전및배전기기및시스템을제공하는기업

• 활용 : 스마트빌딩관리를위하여신재생에너지생산및비축, 에너지수요패턴을 IoT를통해실시간분석하고예측하고,예측된결과는인공지능알고리즘을적용되어스마트빌딩관리를위한 최적의에너지관리가이드를제공

• 효과 : 에너지절감및스마트빌딩관리서비스제공

현대엘리베이터

제조 (IoT 기반)

Special offer or promotion

• 기존 사용중인 분석 솔루션 대체- CRM, MES, SCM 등 다양한 영역- 기존 SAS, SPSS 상용 솔루션 사용 고객

•제안(Advanced Analytics)- Azure Machine Learning- Microsoft R Server- Cortana Analytics Suite- Spark ML, Deep Learning Toolkit

기존시스템 대체

기업 분석업무 변화와최근Trend 접목 가능성 파악

•추진 과제(IoT, Machine learning)- Demand Forecasting 고도화- SFA 기반 제안 영업활성화 영역- 고객 추천 및 분석을 통한 Cloud

Marketing Platform - 공정 품질 및 설비 고장예측 등

IoT 기반 과제

• Pre-Configured 솔루션 제안과제선택 후 PoC 수행(효과산출)데이터 준비 후 2주~4주

신규과제도출

• 초기 분석 Infra투자 필요없음• 분석과제의 빠른 검증 기간• 고객의 원하는 형태를 동시수용• 다양한 최신 알고리즘과 오픈소스 수용

최근 Machine Learning의 Trend를 활용한과제 도출과 수행

[[ Infra + Analytics ]]

Cloud 기반 과제 수행을 통한 빠른 효과 도출

End Of Document

㈜디에스이트레이드