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사례 연구
Samsung Electro-Mechanics
1973년 설립된 삼성전기는 핵심 전자부품을 개발 및 생산하여 국내뿐만 아니라 전 세계에 공급하는 기업으로 성장해 왔습니다. 차세대 유망 신제품 개발에 주력하고 있는 이 회사는 최근 소재, 적층 박막 성형, 고주파 회로 설계 분야의 핵심 기술을 바탕으로 마이크로칩, 카메라, 통신 모듈, 기판 등으로 부품 개발 및 생산을 확대하고 있습니다.
삼성전기는 기술 통합과 융합을 통해 핵심 제품을 세계적 수준으로 만들고 지속적으로 신제품을 개발하여 사업 포트폴리오를 확장하는 한편, 차세대 미래 성장 사업을 조기에 육성하여 전자 부품 업계 1위 기업으로 도약하겠다는 비전을 가지고 있습니다.
삼성전기가 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 가장 중요하게 생각하는 부분은 제품의 품질입니다. 이 회사는 고객이 매우 높은 품질 수준을 요구하고 내부적으로는 영업 이익을 높이기 위해 높은 수율이 필요하기 때문에 극단적인 품질 조치를 추구하는 것으로 알려져 있습니다.
삼성전기는 이러한 대내외 품질 요구에 부응하기 위해 생산성 향상과 복잡성 감소에 도움이 되는 최첨단 데이터 플랫폼을 구축하여 디지털 혁신을 꾸준히 추진하고 있습니다.
데이터 통합, 관측 가능성, Master Data Management, 데이터 거버넌스 및 보안은 전 세계 고객에게 핵심 전자 부품을 제조 및 공급하는 급성장하는 사업을 지원하기 위해 확장 가능하고 연결된 강력한 데이터 플랫폼을 개발하는 데 있어 삼성전기의 핵심 결정 요인이었습니다.
데이터 자산 수가 500개에서 2,500개 이상으로 증가
일반적인 프로세스 시간 개선 일수(30일에서 10일 이하로 단축)
최첨단 기술을 적극적으로 도입하는 것으로 널리 알려진 삼성전기는 이미 생산 단계에서 생성되는 많은 데이터를 활용하여 제품 품질 향상을 위한 인사이트를 확보하고 있습니다. 여기에는 제조 공정에서 결함을 일으키는 요인을 찾아 제거하여 제품 순도를 높이는 데이터 모니터링 대시보드가 포함되었습니다.
삼성전기는 생산 투입을 위한 제조 실행 시스템(MES), 시설 데이터 시스템, 품질 평가를 위한 수율 분석 시스템 등 다양한 제조 시스템을 보유하고 있습니다. 그러나 이러한 시스템에서 생산된 데이터가 조직 전체에 걸쳐 여러 시스템에 흩어져 있어 신속하고 효율적으로 데이터를 찾고 표준화하여 활용하기가 어려웠습니다. 여러 시스템에 중복 데이터가 존재하고 개인 정보와 민감한 정보가 섞여 있어 상황은 더욱 복잡해졌습니다. 유용한 인사이트를 얻기 위해 다양한 데이터 소스를 활용하려면 엄격한 거버넌스가 필요했습니다.
"흩어져 있는 데이터를 통합적으로 볼 수 있는 뷰가 없었기 때문에 각 담당자가 여기저기 물어보고, 데이터의 위치를 찾고, 시스템 담당자에게 필요한 내용을 설명한 다음 데이터를 요청하고 받아야 했습니다. 분석을 위해 데이터를 개별적으로 수집하는 것은 시간이 많이 걸리고 데이터를 얻고 분석하기 위해 개인 네트워크를 포함한 모든 방법을 사용해야 했기 때문에 많은 노력이 필요했습니다. 이로 인해 원하는 데이터에 대한 명확한 액세스 권한과 승인을 추적하기가 훨씬 더 어려워졌습니다. 한상희 프로젝트 리더는 "접근 권한 변경을 확인하는 데 많은 시간이 소요되어 데이터 수집에 실패하기도 했습니다."라고 말합니다.
삼성전기는 시장의 모든 주요 솔루션을 검토하고 Impala, SAP HANA, MS SQL 및 Oracle과 같은 데이터베이스 및 서버와의 원활한 연결성을 제공할 수 있는 플랫폼에 대한 개념 증명을 수행했습니다. 검색이 가능해야 하고, 데이터를 직접 가져와 전송할 수 있어야 하며, 무엇보다 삼성전기의 유통 시스템과 보안 시스템에 따라 맞춤 설정할 수 있어야 했습니다.
결과는 어땠을까요? IBM의 Cloud Pak for Data와 Watson Knowledge Catalog 솔루션은 확장성이 가장 뛰어난 것으로 입증되었습니다. “특히 검토한 솔루션은 대부분 메타데이터만 처리하는 데 국한되거나 데이터 리니지 또는 데이터 처리를 위해 추가 제품을 구매해야 하는 등의 문제가 있어 즉시 사용할 수 없는 문제가 있었습니다. IBM의 Cloud Pak for Data만이 이와 같은 문제를 가지고 있지 않습니다."라고 삼성전기의 한상희 프로젝트 리더는 말합니다.
또 다른 이점은 IBM의 Cloud Pak for Data를 사용하여 Jupyter Notebook을 통해 SPSS를 실행 및 확장하고 대시보드에서 데이터를 시각화할 수 있다는 것입니다. 또한 삼성전기 팀은 데이터를 사용하여 트리를 구성하고, 데이터 맵을 그리고, 추가 보안 기능을 포함하는 등 필요한 기능을 생성, 추가, 보완 및 제어하기 위해 솔루션의 프런트엔드에 포털을 구축했습니다. 회사의 요구에 맞게 맞춤화할 수 있고 자체 시스템과 연동하여 사용하기 쉽다는 점이 큰 장점이었습니다.
Impala, SAP Hana, Oracle, MS SQL 및 기타 데이터베이스 서버와의 연결은 자산 가져오기 또는 기능 사용의 초기 기술적 문제에도 불구하고 성공적이었습니다. IBM 코리아의 적극적인 기술 지원 덕분에 삼성전기 팀은 기술적 문제를 해결할 수 있었습니다. 개발 작업은 2021년 10월에 시작되었으며 12월에 첫 번째 단계가 테스트를 위해 공개되었습니다. 실제 프로젝트는 2022년 4월 22일에 공식적으로 출시되기까지 약 6개월이 걸렸습니다.
현재 IBM Cloud Pak for Data 기반의 플랫폼은 여러 소스에서 생성된 데이터를 체계적인 자산으로 정리하여 조직 전체에서 API를 통해 쉽게 공유, 검색 및 활용할 수 있도록 합니다. 개인 정보 및 민감한 정보는 삼성전기의 엄격한 거버넌스 원칙에 따라 관리되며, 데이터 자산은 새로 생성된 데이터로 지속적으로 업데이트됩니다. 이러한 데이터 자산의 수는 500개에서 2,500개 이상으로 증가했으며 계속 증가하고 있습니다.
IBM의 Cloud Pak for Data로 데이터 플랫폼을 구축할 때 가장 좋은 점은 사용자에게 셀프 서비스 기능을 제공한다는 것입니다. 사용자는 개발자에게 보통 며칠이 걸리는 데이터 가져오기를 요청할 필요 없이 필요한 데이터를 빠르게 찾아 원하는 형식으로 처리하고 즉시 활용할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 일반적으로 30일이 걸리던 작업을 10일 이내로 완료할 수 있게 되었습니다.
"어떤 직원은 일주일이 걸리던 작업을 이제 하루 만에 끝낼 수 있다고 말했습니다. 데이터 유형에 따라 소요 시간은 다르지만, 전반적인 직원 생산성이 향상되고 유용한 인사이트를 도출할 수 있게 되었습니다. 고객이 요청한 특정 데이터의 경우, 당사 팀이 데이터를 빠르고 효율적으로 찾아 분석하여 제공할 수 있어 직원뿐만 아니라 고객도 만족할 수 있었습니다.
“무엇보다 삼성전기 데이터 코퍼스의 가장 큰 부분을 차지하는 원자재 시스템의 데이터 레이크에서 활용할 수 있는 데이터의 양이 크게 증가했습니다. 이제 연결된 포털을 통해 정형 데이터와 파일뿐만 아니라 이미지와 비정형 데이터까지 검색하고 활용할 수 있게 된 것도 이번 프로젝트의 또 다른 중요한 성과입니다."라고 한상희 삼성전기 프로젝트 리더는 말합니다.
삼성전기는 이번 사업의 성공적인 성과를 바탕으로 데이터 플랫폼을 지속적으로 확대해 나갈 계획입니다. 솔루션에 연결된 데이터 시스템의 수는 처음 5~6개에서 현재 20개 이상으로 증가했습니다. 현재는 데이터 과학자들과 협력하여 주로 DataOps 측면에서 사용하고 있지만 MLOps 측면에서도 사용할 계획이 있습니다.
"이런 혁신 프로세스는 우리가 매일 하는 것이 아니기 때문에 처음부터 만들고 프로세스를 설정하는 것이 생각보다 어려웠지만 사용자들이 매우 만족하고 처음에 기대했던 것보다 잘 사용하고 있어 큰 보람을 느낍니다."라고 삼성전기 한상희 프로젝트 리더는 결론을 내렸습니다.
삼성전기(ibm.com 외부 링크) 는 대한민국 경기도 수원에 본사를 둔 다국적 전자 부품 회사입니다. 삼성전기는 삼성그룹의 계열사입니다. 삼성전기는 2022년 매출 9조 4,246억 원(73억 달러)과 순이익 1조 1,828억 원(10억 달러)을 달성했습니다.
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2023년 9월 미국에서 제작.
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