Agenda 회사소개 Customer challenges Pre-Configured Solution 사례 Special offer or promotion Predictive Analytics Industry Experience Big Data
회사소개 - 일반 DS-eTrade Microsoft 의 Cloud Platform & Data Platform 파트너 2000 년창업이래 Supply Chain Planning 컨설팅및고급분석컨설팅부터시스템구축까지가능한한국내최고전문기업 Industry 별전문 Data Scientist 와 Azure Cloud 전문가들이다양한산업부분에서분석플랫폼및컨설팅서비스를제공 잠재적가능성이무한한한국의 Cloud 시장에서고객과함께지속적으로성장하는기업 2015~16 년약 30 건의 Azure 기반 Big data Pilot 및시스템을구축 Solution & Service 1 2 3 제조 / 유통산업에서의고급분석영역에대한 Pre-Configured솔루션제공 - Demand Forecasting, Recommendation, Quality Analytics 게임 / 의료 / 교육등특화시장에서의 Advanced Analytics 모형제공 - 이탈방지모형, Recommendation, 비정상패턴탐지 ( 게임, 의료 ) Microsoft 인지서비스와연계한 AI 서비스제공 - 대화형추천서비스 ( 음성, 영상, Chat) + Contents 추천 Training Microsoft Advanced Analytics 전문교육파트너 (Microsoft R, Azure ML, HDInsight Spark) Cortana Intelligence Suite 과연계된고객별맞춤식 Machine learnin 구현을위한 Handon 교육
회사소개 - 사업영역 분석 전문가 Planning 영역의프로세스및모델전문가와통계적분석가 co-work 실제활용가능한 Prediction 영역 최근 Machine Learning 이론을경험한전문인력 1.Demand Forecasting Demand Sensing 자동패턴탐지 신제품예측 프로모션효과분석 Big Data 연계 - POS, 비정형데이터활용 2.Customer Analytics /Recommend System 고객분석, 고객행태예측 유형별상품추천알고리즘 구매패턴예측 Mktg. 전략시뮬레이션 On/Offline 분석 컨설팅 제공 고급분석을통한분석방법 Guide 기존모형의개선방안제시 적합한통계모형제시 데이터연계를통한실증적인효과제시 데이터통합방안제시 3.Advanced SFA (Smart Sales Guide) 영업방문고객추천 고객발주예측 상품추천알고리즘 방문코스최적화 4.Market Intelligence B2B 시장예측 수요시장 Insights 수요시장및수요패턴세분화 수주확률장단기예측 고객별영업전략 Guide 개발및 기술지원 데이터연계 / 모델링 /UI 전체영역의일원화된분석시스템구현 기본패키지 Add-on 을통한 Customizing 개발 R / ML 등을통한통계교육 통계관련지원서비스 5.Service Planning 서비스용자재수요예측 불규칙패턴의평활기법 LTB(Last Time Buy) 시점의 Long Term Forecasting 적정 Inventory 수준산정 6.Field Quality Analytics Field 불량사전예측 공정품질분석 품질이상원인분석 모니터링및조기경보
Customer challenges Digital Transformation 대응 자동화된예방정비활동 Cost Reduction IoT 기반의 Infra 활용 실시간데이터기반 제품생산및고객서비스그리고콘텐트와의연결 센싱데이터등다양한내 / 외부데이터를활용한고장예측모형수립 최신분석기술 ( 기계학습알고리즘 ) 을도입하여예측고도화구현 예측을통한사전예방정보자동제공 빠르게도입가능한 Built-in Agility Big Data Infra 도입비용의현실화 클라우드, Mobile 등의 IT 기반활용
Pre-Configured Solution 제공영역 기대효과 사전구성된 IoT 연계 Suite 제공 예측모형 : 고장예측및분석에최적화된기본분석구조채용 전세계적으로검증된최대 IoT 기반의클라우드환경제공 예측모형 : 주요대기업의고장예측및통계분석수행을통해검증된분석프레임워크적용 배포 : Big Data Infra 와의손쉬운연계및 Web Service API(RESTful) 배포 최적의예측분석 ( 최신분석기법 ; 딥러닝등 ) 알고리즘지원및최고성능의알고리즘이탑재된솔루션제공으로성능향상 사용자 UI : 불량원인분석에직접활용가능한분석기능 분석 UI : 단계별 ( 수집 분석 시각화 ) 실시간분석기능및 UI 구조적용 + 확장분석 UI 손쉬운유지보수가능기술적용으로 Cost 감소와기술적제한극복
Pre-Configured Solution 세부기능 다양한설비 PLC 및센서데이터연계 공정불량원인분석 고장원인인자도출 인자별 / 조합별원인분석 불량예측분석모델링 자료유형별예측기법 Pool 예측기법 Selector 대량데이터수집및적재분산처리 고장원인분석, 불량원인이예상되는인자들의 Data Pool 을구성 데이터마이닝과최근머신러닝기법활용 - 알고리즘을통한변수선택기능및차원축소 - 전체데이터자동학습을통한예측수행 : Deep Learning 다양한패턴탐지기법 - 웨이블렛, Grid 패턴, 클러스터링, 유사패턴 설비고장예측모델 설치유형, 고장유형별고장패턴분석 패턴별이상감지시뮬레이션 EDA 기반분석체계 Power BI/Excel BI 기반 사용자역할별 UI 구성 고객유형별 / 고장유형별 EDA 분석화면구성
Pre-Configured Solution 제공영역 Azure 서비스 (PaaS 기반 ) 센싱데이터연계 - 게이트웨이연계 / 수집 - 게이트웨이관리 IoT Hub Stream Analytics Event Hub Data Factory, Logic App Microsoft Data Platform 빅데이터관리 - 수집 / 저장 / 처리 - 병렬처리 분석지원플랫폼 - 분석 Infra - Machine Learning Document DB SQL Server DW HDInshgt (Storm, Spark) Azure Machine Learning CNTK, MxNet, H2O 변환 + 분석 데이터 시각화 + 결정 수집 + 관리 분석 / 모니터링 UI - 모니터링 ( 센싱, 예측 ) - 상세분석 Power BI Web Apps.
Pre-Configured Solution 아키텍처 센싱데이터 데이터연계 Machine Learning 활용 Azure Blob Storage Azure HDInsight (Hadoop) A 공정 : 000 개 B 공정 : 000 개 C 공정 : 00 개 : : Target CTQs G/W 모형생성 공정품질 Azure IoT Hub Azure Stream Analytics Azure SQL DB/DW 설비고장예측 Usable Time Pressure Temp Air Condition G/W 예측결과 실시간모니터링 Azure ML Web Service 불량 / 고장예측 Real Time 모니터링 UI 원인분석 예측대상 ( 실시간 )
Pre-Configured Solution 분석도구 Microsoft 코타나인텔리전스스위트 서비스 Azure 머신러닝 데이터레이크분석 특징 ML Studio 제공 다양한 ML 기법 R, Python embedded Web Service 연계 데이터 Lake 저장소연결 독립적 Spark, Storm 연계 HDInsght 연계 Standard R 의기능을포함한확장기능제공 Tool 기반제공 비용, 활용성, 속도 - SQL Server 통합내장 - 병렬처리 - R 기반 Debugging HDInsight HBASE Apache Spark Storm Microsoft R Azure ML 연계 Open Source ML 연계 - SparkML, Mahout CNTK 스트림분석 실시간분석 IoT Hub 연계 In-Memory 처리 실시간분석연계 (AML)
사례 Case studies Customer Situation solution 현대엘리베이터 A 사 ( 제조산업 ) 기업소개 : 국내 1 위승강기제조업체로 1 만개이상의엘리베이터를유지관리하고있음 활용 : Azure 기반의 IoT Suit 과빅데이터플랫폼을활용하여엘리베이터의수명및고장예측수행 효과 : 예방정비를통한서비스수준을획기적으로향상시키고, 업계에서경쟁력확보 기업소개 : A 사는국내건축내장재및가구재료를생산 / 판매하는기업 활용 : 공정품질향상을위하여 IoT Suite 과빅데이터플랫폼기반 Pilot 수행 효과 : 전반적인제조공정의품질을모니터링및가이드하여품질불량을사전에방지 현대엘리베이터 제조 (IoT 기반 ) B 사 ( 전력기기 / 빌딩 ) 기업소개 : B 사는전력송변전및배전기기및시스템을제공하는기업 활용 : 스마트빌딩관리를위하여신재생에너지생산및비축, 에너지수요패턴을 IoT 를통해실시간분석하고예측하고, 예측된결과는인공지능알고리즘을적용되어스마트빌딩관리를위한최적의에너지관리가이드를제공 효과 : 에너지절감및스마트빌딩관리서비스제공
Special offer or promotion 초기분석 Infra 투자필요없음 분석과제의빠른검증기간 고객의원하는형태를동시수용 다양한최신알고리즘과오픈소스수용 최근 Machine Learning 의 Trend 를활용한과제도출과수행 [[ Infra + Analytics ]] 신규과제도출 추진과제 (IoT, Machine learning) - Demand Forecasting 고도화 - SFA 기반제안영업활성화영역 - 고객추천및분석을통한 Cloud Marketing Platform - 공정품질및설비고장예측등 IoT 기반과제 Pre-Configured 솔루션제안과제선택후 PoC 수행 ( 효과산출 ) 데이터준비후 2 주 ~4 주 기존시스템대체 기존사용중인분석솔루션대체 - CRM, MES, SCM 등다양한영역 - 기존 SAS, SPSS 상용솔루션사용고객 제안 (Advanced Analytics) - Azure Machine Learning - Microsoft R Server - Cortana Analytics Suite - Spark ML, Deep Learning Toolkit Cloud 기반과제수행을통한빠른효과도출 기업분석업무변화와최근 Trend 접목가능성파악
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