빅 데이터가 항공우주 산업을 변화시키는 방법

데이터는 항상 항공우주 산업의 핵심이었으며 생산 진행 상황을 추적하고, 제품 상태를 모니터링하고, 비행 계획을 계산하고, 주요 결정을 내리는 데 매일 사용됩니다. 그러나 수집되는 엄청난 양의 데이터로 인해 어떤 정보가 유용한지, 일상적인 의사 결정에서 이를 가장 잘 활용하는 방법을 식별하는 것은 큰 도전이 될 수 있습니다.

항공우주 조직이 데이터 처리 방식을 개선할 수 있는 방법과 해당 데이터를 사용하여 비용을 절감하고 전반적으로 효율성을 개선할 수 있는 방법에 대해 자세히 알아보려면 계속 읽으십시오.

항공 우주에서 데이터의 역할

항공우주 분야의 경쟁은 지난 10년 동안 여러 회사가 동일한 계약과 유사한 목표를 위해 경쟁하면서 치열해졌습니다. 앞서 나가기 위해 이러한 조직은 경쟁자를 압도하고 효율성을 높이며 실수 를 줄이기 위해 할 수 있는 모든 경쟁 우위를 찾아야 합니다.

전 세계 상용 항공기는 비행 중 연간 20억 테라바이트 이상의 데이터를 생성할 것입니다 .

이를 수행하는 주요 방법 중 하나 는 초기 개념화에서 설계, 생산, 애프터마켓 서비스 및 기내 운영에 이르기까지 제품 수명의 모든 단계에서 운영 을 개선하는 데 사용할 수 있는 새롭고 혁신적인 데이터 기술을 사용하는 것입니다. 프로세스의 각 단계에서 수집된 데이터 는 데이터를 사용하여 효율성, 비용 효율성 및 부품 성능을 개선할 수 있는 영역 을 식별함으로써 향후 설계에 영향을 미칩니다 .

보다 효과적인 데이터 저장, 관리 및 분석은 조직이 비용을 줄이고 수익을 극대화하기 위한 조치를 취하는 보다 정보에 입각한 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 잠재적 의사 결정의 영향 분석, 결과 예측, 과거 추세에서 학습, 프로세스 최적화 및 더 많은 비즈니스 의사 결정을 실제 데이터에서 내릴 수 있습니다.

이 모든 것을 종합하면 하나의 요점으로 요약됩니다. 항공 우주 산업의 기업은 많은 데이터를 수집하지만 이를 구성, 분석 및 더 잘 활용하려고 할 때 문제에 직면합니다. 기업은 수집하고 있는 엄청난 양의 데이터를 어떻게 활용하여 의미 있는 결정을 내리는 데 도움이 되는 정보를 찾을 수 있습니까?

항공 우주 산업에서 누가 데이터를 소유합니까?

항공 우주 산업에서 많은 사람들이 생각하는 한 가지 질문은 부품, 비행기, 소프트웨어 등에서 수집되는 데이터의 소유자는 누구입니까?

항공기가 다양한 제조업체와 회사의 부품, 도구 및 소프트웨어를 모두 사용하는 복잡한 기계라는 것은 비밀이 아닙니다. 마찬가지로 항공우주 데이터 솔루션은 여러 소스에서 데이터를 수집하고 함께 통합하여 운영에 대한 전체 그림을 제공할 때 가장 효과적입니다.

항공기 운영자는 운항 중에 수집된 데이터를 소유해야 한다고 주장하지만 특정 부품 제조업체도 소유권을 주장합니다. Boeing과 같은 일부 항공우주 대기업은 데이터를 소유한 사람이 아니라 데이터에서 가장 큰 가치를 창출할 수 있는 사람이 데이터에 액세스할 수 있어야 한다는 생각 하에 운영되어 기업 간에 일반적인 데이터 공유 계약이 이루어집니다.

이는 수집된 데이터에서 최대한의 가치와 통찰력을 추출하는 데 잠재적인 어려움을 초래할 수 있습니다. 데이터 공유 및 데이터 계약은 데이터를 수집, 구성 및 분석하는 조직을 위한 귀중한 항공 우주 데이터 솔루션으로 이어질 수 있는 데이터의 유용성과 소유권을 확립하기 위해 미래에 주목해야 할 중요한 요소가 될 수 있습니다.

항공 우주에서 데이터 구성

수집된 데이터를 구성하고 관리하는 것은 단순히 하나의 협업 공간으로 모든 것을 모으는 것이 아니라 모든 것을 선별하고 유용한 정보를 찾고 해당 정보를 적시에 적절한 사람에게 제공하는 것입니다. 비행기의 거의 모든 부분에 센서가 있는 경우 한 번의 비행으로 수천 테라바이트의 원시 데이터 를 생성할 수 있으며 이 데이터는 향후 의사 결정에 사용하기 위해 수집, 저장 및 분석해야 합니다.

비즈니스 인텔리전스 , RPA(로봇 프로세스 자동화) , ERP(전사적 자원 관리) 와 같은 항공우주 데이터 솔루션은 기업 이 데이터 수집을 간소화하고, 데이터를 보다 신속하게 분석하고, AI 및 머신 러닝을 사용하여 핵심 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다. 경향과 결론으로.

항공우주 사업에서 데이터 관리의 이점

빅 데이터 분석이 항공우주/항공 산업에 어떤 도움이 됩니까? – 쿼라

데이터를 구성하고 정제하면 항공우주 조직에 많은 잠재적 이점이 있습니다. 주로 작업 현장에서 유지 보수, 비행 계획 등에 이르기까지 조직의 모든 부분에서 이 데이터에 더 쉽게 액세스하고 활용할 수 있음을 의미합니다. 다음은 데이터가 항공 우주 운영에 얼마나 큰 영향을 미칠 수 있는지에 대한 몇 가지 예입니다.

데이터 기반 의사 결정

이 기사 전체에서 언급했듯이 구조화된 데이터의 가장 큰 이점은 해당 데이터에 쉽게 액세스하고 사용 하여 실제 추세와 통찰력을 기반으로 결정에 영향을 줄 수 있다는 것입니다. 적절한 데이터 관리를 통해 조직의 모든 부서에서 프로세스의 어느 시점에서나 사용할 수 있도록 데이터를 신속하게 구성하고 사용할 수 있습니다.

초기 개념 및 설계에서 생산 및 비행에 이르기까지 효과적인 데이터 관리를 통해 조직의 모든 부서에서 사용할 수 있도록 데이터를 신속하게 구성하고 사용할 수 있습니다.

예측 분석

예측 분석은 기업이 데이터를 사용하여 가능한 결과와 적절한 대응을 예측하는 데 도움이 되는 항공우주 분야에서 큰 역할을 합니다. 이는 데이터를 사용하여 수리 및 유지 관리를 예측하고 교체 부품을 미리 주문해야 하는 시기를 결정 함으로써 가동 중지 시간과 비효율성을 줄여 수리를 더 빠르게 하고 전체 차량 관리를 보다 효율적으로 만듭니다.

빅 데이터 시스템은 통찰력 있는 예측을 위해 날씨와 같은 작은 세부 사항을 포함하여 이러한 예측을 할 때 모든 것을 고려합니다.

항공우주 조직은 예측 분석을 활용하여 비즈니스 및 엔지니어링 결정을 예측하여 잠재적 영향을 평가할 수도 있습니다.

예를 들어, 새로운 경로 추가, 좌석 추가 및 요금 조정이 모두 비즈니스에 중대한 영향을 미칠 수 있는 방법을 이해하고 예측 분석은 결과를 예측하기 위해 추세 및 과거 데이터를 분석하여 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

데이터 저장 및 수집의 유연성

데이터 입력 시스템은 특히 수십 개의 부서가 데이터를 수집, 저장, 분석 및 공유하는 항공우주 분야에서 여러 소스의 입력을 받아들일 수 있어야 합니다.

효과적인 데이터 관리 시스템은 모든 위치에서 다양한 형식의 입력을 받아 데이터 저장소를 통합하고 조직 전체의 데이터를 사용하여 더 쉽게 협업할 수 있습니다.

결론적으로

항시 추적되고 수집되는 데이터가 너무 많기 때문에 항공우주 분야의 조직은 데이터 수집을 간소화하고 데이터 구성 및 관리 방식을 개선할 방법을 찾아야 합니다. 이를 통해 회사 전체에서 프로세스를 개선하고, 생산을 추적하고, 비용을 절감하고, 전반적으로 더 많은 정보에 입각한 선택을 하기 위한 의사 결정에 쉽게 사용할 수 있습니다.

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