essay2892 님의 블로그

요약6 SIGMA : 3~4PPM 경영, 품질 혁신 운동 6시그마는 모토롤라(Motorola)의 품질 위기로부터 출발1980년대 초 일본의 무선호출기 시장에서 품질 불량으로 인해 발생한 위기를 타개하기 위해 실행'최고 품질의 제품 생산자가 최저 비용의 제품 생산자'모토롤라가 6시그마를 도입한지 10년 후 거의 전 사업장에서 6시그마 수준 달성불량품 99.7% 감소, 제품 단위당 품질 비용 84% 감소, 생산성 20% 향상, 매출 17% 증가, 주가 6.6배 향상 시그마는 통계학의 표준편차를 의미6시그마는 정규분포에서 평균을 중심으로 양품의 수를 6배의 표준편차 내에서 생산할 수 있는 공정의 능력을 정량화한 것6시그마 경영은 통계적 품질 관리를 기반으로 하여 경영 혁신 운동의 정신/기법이 접목되어 만들어짐..

요약제조 산업에서 데이터 활용이란 기업 내에서 생성되고 축적된 데이터를 활용하여 생산성과 품질을 향상시키는 것다양한 센서를 통해 데이터 수집, 장비 상태 시각화, 제품 품질 정량화 (네트워크 연결을 통해 실시간 분석) 주요 포인트 & 핵심 내용 데이터 활용 4가지 과제와 해결 방법1. 경영진과 제조 현장 간의 격차 - 경영진의 기대와 실제 결과 사이에 차이가 발생 - 장기적인 관점에서 디지털화를 추진 - 전체 제조 현장에서 수집된 데이터는 리더가 프로세스를 시각화하여 향후 의사 결정에 도움이 된다는 점을 강조하는 것이 중요  2. 제조 공정별 데이터 사일로 - 데이터 수집 장치와 네트워크가 개별 공정에만 최적화되어 있어 서로 다른 공정에서 수집된 데이터가 연계되지 않아 사일로가 발생 - 각 공정에서 수집..

요약비즈니스에서 데이터 기반 의사결정이 선택이 아닌 필수인 시대가 됨데이터 분석가는 '기획자', 데이터 엔지니어와 사이언티스트는 '개발자'에 가까움실제로는 회사별로 상이함 데이터 분석(Data Analysis)은 Maths & Statistics, Business / Domain Expertise 영역Maths & Statistics - 일반적으로 기초 통계학을 이해하는 정도(머신 러닝 사용시 미적분 벡터 등에 대한 지식도 필요) Business / Domain Expertise - 수치를 보고 좋고 나쁨을 파악하기 위해서는 산업군에 대한 이해와 데이터가 어떤 의미를 담고 있는지 이해할 수 있어야 함, 각 수치가 어떤 의미를 갖는지 이해할 수 있어야 함 도메인에 대한 이해서비스의 흐름을 파악해야 어떤 아..

요약 & 주요 포인트 & 핵심 개념 개발자는 블로그를 해야한다.단순 개념정리, 내용정리를 벗어나 본인이 이해하고 활용한 내용을 작성개념정리를 할 것이라면 깊게 파고들어 정리하여 작성하는 것이 좋음* 아무나 쓸 수 없는 글을 작성하자. 남이 읽었을때 이해하기 쉽도록 작성 - 이미지 활용 - 문단 적절하게 나누기 - 링크 활용 - 글의 스타일 입히기 용어 정리WebClient : Spring Boot 애플리케이션에서 HTTP 요청을 만드는 데 사용하는 도구. - 자바 도구라서 더 안알아봄Spring : 엔터프라이즈용 Java 애플리케이션 개발을 편하게 할 수 있게 해주는 오픈소스 경량급 애플리케이션 프레임워크Spring Boot : 스프링으로 애플리케이션을 만들 때에 필요한 설정을 간편하게 처리해주는 별도의..

** 아티클 요약 및 주요 내용 **데이터를 이해하고 활용하는 능력은 산업군과 직무를 막론하고 현대 사회의 필수 역량으로 자리매김 하고 있다.데이터 분석은 조직이나 기업에서 전략적 의사 결정의 근거가 된다. 데이터 분석 프로세스1) 문제 정의 : 분석하고자 하는 바를 명확하게 정의하는 단계2) 데이터 수집 : 다양한 소스에서 데이터를 수집 - 분석에 필요한 데이터의 유형과 범위 결정, 필요한 변수와 정보 정의 - 데이터 수집시 투명하고 윤리적인 방법으로 진행, 오류가 있거나 불완전한 데이터는 제외3) 데이터 전처리 : 데이터의 오류나 중복값을 제거하고 결측값을 보정하여 분석에 적합하도록 만듦4) 데이터 분석(모델링) : 데이터에서 유의미한 패턴이나 트렌드를 발견하고 결과를 시각화5) 인사이트 도출 : 결..

요약SQL 질문 전 점검사항 - 코드의 오탈자 - 에러메시지 읽고 수정 - 요구 조건이 정확하게 정의되지 않거나 빠짐 - 질문사항 이외의 에러가 발생하지는 않는지 확인 - 문법에 맞는 DBMS 선택되었는지 확인 검색 주요 팁 - 구글 검색 - 영문 검색 - 검색 키워드 명확하게 - 신뢰할 수 있는 사이트 접속 - 정보의 최신성 확인 질문 템플릿 1. 어떤 내용에 대한 질문인지 : 영상이면 제목과 시간대, 문제면 링크 2. 작성 코드 붙여넣기 3. 문제 상황 서술 : 기대했던 결과와 시도를 통해 얻은 결과의 차이 4. 기타 추가 설명 : 내가 참고한 자료 링크, 검색어 등 주요 포인트질문이나 검색 전 직접 점검하고 에러를 확인해본다.검색 시 명확한 키워드로 구글링하며 영어로 검색하는 것이 좋다.질문에 대한..

요약데이터 분석가가 아니터라도 데이터 추출/분석을 진행하는 직무 증가우리는 이미 엑셀을 사용하여 데이터를 다루고 있다.엑셀은 RDBMS방식의 DB와 유사하다 공통점엑셀은 하나의 시트는 다른 시트와 참조할 수 있게끔 관계가 있음(관계형)RDBMS도 내부 여러 테이블이 있으며 서로 참조할 수 있게끔 관계가 있음엑셀의 파일과 시트, 표의 개념 및 구조와 모두 동일 차이점DB는 SQL을 입력하여 사용(추상적, 복잡)하지만 엑셀은 마우스, 단축키를 많이 사용(직관적)엑셀은 사용자에게 모든 권한이 주어지나 온라인 서비스 DB의 경우 권한을 나누고 제한 주요 포인트우리는 엑셀을 통해 데이터 추출/조회/관리를 이미 경험해보았다.엑셀, RDBMS 두 시스템 모두 데이터를 표 형식으로 저장/관리비개발자, 비데이터 직군으로..

** 아티클 요약 및 주요 내용 **제조 데이터를 불량 발생, 설비 이상 등의 사후 분석, 생산의사 결정과 이슈에 대한 사전 대응에 사용제조 공정의 디지털화를 통해 생성되는 데이터 수가 폭발적으로 증가하여 실시간 데이터 전체를 활용할 수 있게 됨데이터를 기반으로 한 객관적인 의사결정 가능 제조 데이터 분석은 현업의 요구 및 필요성에 따라 분석 방향과 프로세스가 달라짐EX) 해당 아티클의 경우 품질 원인 분석, 최적 공정 조건 도출, 설비 장애 예지, 이미지 분석으로 분류하여 진행 ** 핵심 개념 및 용어 정리  **데이터 기반의 접근과 해석을 통한 문제 해결, 현장 개선 활동 및 기술 과제 추진, 객관화된 공정 운용, 실시간 공정 모니터링 및 운용을 통한 생산 효율화 제조 데이터 : ERP, 생산관리, ..

** 아티클 요약 및 주요 내용 **데이터를 이해하고 활용하는 능력은 산업군과 직무를 막론하고 현대 사회의 필수 역량으로 자리매김 하고 있다.데이터 : 정보를 나타내는 사실, 숫자, 문자, 이미지 등으로 표현된 값들의 집합정형 데이터 : 표 형태로 정리된 데이터(데이터베이스, 엑셀 등)비정형 데이터 : 구조화되지 않은 형태(텍스트, 이미지, 음성 등)데이터 분석 : 다양한 형태의 데이터를 수집, 가공, 변환하고 유용한 정보와 인사이트를 도출하는 과정. 조직이나 기업에서 전략적 의사 결정의 근거가 됨. 데이터 분석 프로세스1) 문제 정의 : 분석하고자 하는 바를 명확하게 정의하는 단계2) 데이터 수집 : 다양한 소스에서 데이터를 수집 - 분석에 필요한 데이터의 유형과 범위 결정, 필요한 변수와 정보 정의 ..