데이터 분석 강화로 리콜 관리 제한, 시작해야 할 5가지 이유!
변화무쌍한 제조업 세계에서 데이터 분석 및 데이터 수집 서비스를 활용하는 것은 더 이상 사치가 아닙니다—필수 요소입니다. 하지만 왜 전환을 해야 할까요? 실제 사례를 통해 데이터 분석 강화로 리콜 관리 제한을 살펴보겠습니다.
일반 산업군
자동차
E-모빌리티
항공우주
April 9, 2025
변화무쌍한 제조업 세계에서 데이터 분석 및 데이터 수집 서비스를 활용하는 것은 더 이상 사치가 아닙니다—필수 요소입니다. 하지만 왜 전환을 해야 할까요? 실제 사례를 통해 데이터 분석 강화로 리콜 관리 제한을 살펴보겠습니다.
2024년 미국 자동차 제조사와 공급업체는 800건 이상의 리콜을 겪었으며, 이는 약 5천만 대의 차량에 영향을 미쳤습니다. (NHTSA 2024 연간 리콜 보고서)
2016년 자동차 제조사와 공급업체는 미국 리콜로 인해 약 $11.8억 달러의 보상 청구액을 직면했으며, 보증 적립금으로 $10.3억 달러를 적립했습니다. 2017년까지 차량 판매당 리콜된 차량의 평균 수는 3.1대였습니다. 이러한 리콜의 주요 원인은 전 세계 제조 운영 과정에서 가시성 부족과 엔드투엔드(end-to-end) 통제 부족이었습니다. 1AI 기술로 제조에서 리콜을 방지하는 방법 - QualityLine (quality-line.com)
미국 시장 - NHTSA 2024 연간 리콜 보고서
차량 한 대당 1,000개 이상의 나사를 조이는 이 단계는 매우 중요하며 세심한 주의가 필요합니다. 분석 도구는 사전 정의된 표준에서 토크 편차를 자동으로 평가하여 볼트, 와셔 누락, 또는 교차 스레드 로 인해 제품 고장으로 이어질 수 있습니다. 이러한 문제를 조기에 발견하면 제조업체는 대규모 제품 리콜을 피할 수 있으므로 리소스를 절약하고 브랜드 평판을 보호할 수 있습니다.
이미지 src="https://www.datocms-assets.com/104564/1743751755-automotive-quality-issues.png" width="416" height="278" style="디스플레이: 블록; 여백-왼쪽: 자동; 여백-오른쪽: 자동;" title="데이터 분석 강화" alt="데이터 분석 강화" />
많은 솔루션 중 매우 흥미로운 솔루션 중 하나는 공급업체의 데이터를 포함한 포괄적인 자동 분석 시스템으로 지원되는 모든 조임 데이터를 단일 데이터베이스로 통합 및 통합하는 것입니다. 이러한 통합 접근 방식은 다음과 같은 이점을 제공합니다: 더 나은 제어, 더 깊이 있는 인사이트, 선제적인 문제 해결. 아직도 확신이 서지 않으시나요? 구체적인 예를 들어 보겠습니다.
데이터 기반 솔루션을 활용하지 않고 베이커리를 운영한다고 상상해 보세요. 레시피 없이 케이크를 굽는 것과 비슷합니다. 간혹 걸작을 만들 수도 있지만, 더 자주 다음과 같은 심각한 문제에 직면하게 될 것입니다.
데이터 기반 솔루션 이 없으면 다음과 같은 문제에 직면하게 됩니다:
1 - 예기치 않은 다운타임: 대량 주문 도중에 오븐이 고장 나면 반쯤 구운 케이크와 불만족스러운 고객만 남게 됩니다. 마찬가지로 생산 중 조임 장비가 오작동하여 생산이 지연되고 조립 라인이 중단됩니다.
2- 품질 관리 저하: 고객이 불평을 시작하고 나서야 케이크가 너무 건조하다는 사실을 알게 되고, 그때는 이미 늦습니다. 이와 동시에 결함이 보고된 후에야 토크 불일치를 감지하여 잠재적인 리콜로 이어집니다.
3- 비효율성: 케이크가 부풀어 오르지 않는 이유를 파악하는 데 몇 시간을 소비하여 재료와 시간을 낭비합니다. 마찬가지로, 특정 구성 요소가 토크 사양을 충족하지 못하는 이유를 파악하는 데 귀중한 시간을 소비하여 리소스를 낭비합니다.
데이터 기반 솔루션을 사용하는 것은 마치 마스터 셰프가 베이킹의 모든 단계를 안내하여 각 케이크가 완벽하게 만들어지도록 하는 것과 같습니다. 마찬가지로 자동차 제조에서도 데이터 기반 솔루션은 조임 공정에 대한 정밀한 가이드를 제공하여 각 나사가 올바르게 조여지도록 합니다.
솔루션이 있습니다! 전체 체결 프로세스 분석을 위한 단일 데이터베이스를 확인하세요
데이터 분석 및 데이터 수집 서비스를 강화하면 시작 단계부터 생산 품질을 모니터링할 수 있습니다. 실시간 데이터를 통해 라인 엔지니어, 품질 엔지니어 및 팀 리더는 문제가 발생하면 지속적으로 정보를 받을 수 있습니다. 이러한 즉각적인 피드백 루프는 팀이 더 나은 의사 결정을 내리고 문제를 신속하게 해결하며 가동 시간을 유지하는 데 도움이 됩니다.
데이터 분석 및 데이터 수집 서비스를 강화하면 품질 관리 프로세스를 개선할 수 있습니다. 고급 분석은 프로덕션에 대한 심층적인 인사이트를 제공하여 문제가 확대되기 전에 잠재적인 문제를 식별하고 해결할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 귀사의 제품이 최고의 기준을 충족하도록 보장합니다.
![]() |
“강화된 데이터 분석 및 데이터 수집 서비스는 효율성과 품질을 높이는 실행 가능한 인사이트를 제공함으로써 제조 산업에 혁신을 불러일으키고 있습니다. Desoutter는 고객이 경쟁력을 유지하고 미래를 대비하는 데 있어 데이터 활용이 핵심이라고 믿습니다. 세바스티앙 레브르 – 제품 마케팅 매니저 |
데이터 기반 인사이트를 통해 생산 프로세스를 최적화하면 운영 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 예측 유지보수와 효율적인 리소스 관리를 통해 예기치 않은 고장이 줄어들고 유지보수 비용이 절감되어 궁극적으로 수익성이 향상됩니다.
최신 데이터 솔루션은 기존 시스템과 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. 레거시 장비를 사용하든 최신 기술을 사용하든, 데이터 분석 및 데이터 수집 서비스는 고객의 요구에 맞게 조정할 수 있으므로 원활한 전환과 운영 중단을 최소화할 수 있습니다.
제조 환경이 계속 진화함에 따라 적응력을 유지하는 것이 중요합니다. 데이터 분석 및 데이터 수집 서비스는 미래의 도전과 기회에 대비할 수 있는 확장 가능한 솔루션을 제공하여 장기적으로 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원합니다.
데이터 분석 및 데이터 수집 서비스를 통해 제조 프로세스를 어떻게 혁신할 수 있는지 궁금하신가요? 실시간 인사이트를 제공하고, 품질 관리를 강화하며, 생산을 최적화하도록 설계된 솔루션인 Desoutter의 DeMeter에 대해 알아보세요.
데이터가 운영을 혁신하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 Desoutter의 DeMeter 솔루션을 방문하세요.