--- title: 제조 분야의 예측 분석 활용 Predictive Analytics Comes of Age in Manufacturing description: 예측 분석은 복잡하고 전문적인 작업이 아닙니다. Minitab의 자동화된 머신 러닝(Auto Machine Learning)을 사용하면 쉽게 액세스할 수 있습니다. image: https://blog.minitab.com/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/pexels-rodnae-productions-5591460-Jul-05-2025-10-31-37-1956-PM.jpg --- 한국어 - [English](https://blog.minitab.com/en/?hsLang=ko) - [Français](https://blog.minitab.com/fr/?hsLang=ko) - [Deutsch](https://blog.minitab.com/de/?hsLang=ko) - [Português](https://blog.minitab.com/pt/?hsLang=ko) - [Español](https://blog.minitab.com/es/?hsLang=ko) - [日本語](https://blog.minitab.com/ja/?hsLang=ko) - [한국어](https://blog.minitab.com/ko/?hsLang=ko) - [中文（简体）](https://blog.minitab.com/zh/?hsLang=ko) - [한국어](https://blog.minitab.com/ko/blog/predictive-analytics-in-manufacturing) - [Deutsch](https://blog.minitab.com/de/blog/praediktive-analytik-in-der-fertigung-wird-erwachsen) - [English](https://blog.minitab.com/en/blog/predictive-analytics-in-manufacturing) - [Español](https://blog.minitab.com/es/blog/la-analítica-predictiva-se-consolida-en-la-manufactura) - 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"y=밸브 고장, x=수백 개의 예측 변수"를 사용할 경우 데이터가 너무 난잡해져서 회귀 분석으로 별다른 정보를 찾지 못합니다. 결정계수(R^2)가 지나치게 낮습니다. 이러한 과거 모델링 기술에 대한 우리의 확신은 낮았습니다.      ## 예측 분석 기술 도입  마침내 우리의 컨설턴트는 예측 분석을 시작하자고 제안했습니다. 예측 분석을 이용하면 난잡한 데이터를 훨씬 더 효과적으로 처리할 수 있습니다! 우리는 파일럿플랜트(Pilot plant) 에서 몇 가지 신호를 발견하고 여러 가지 사항을 개선하며 이러한 방식을 테스트했습니다. 이제 데이터를 집계하고 준비하여 이러한 통찰력을 찾는 방법을 확보했습니다. 하지만 우리의 부사장은 이러한 데이터 웨어하우징 및 컨설팅 투자에서 큰 수익을 거두는 데 전념했습니다. 그 당시, 우리에게는 새로운 컨설턴트가 있었고 많은 통찰력을 얻도록 도와주었지만, 그들은 엔지니어가 아니었기 때문에 예측 분석 결과를 잘 이해하지 못했습니다. 심지어 가전제품이 어떻게 동작하는지도 몰랐습니다. 데이터 과학자들이 아는 것은 여러 테스트 지표가 실패를 예측한다는 것이 전부였습니다. 결국에는 이 값비싼 프로세스를 시작한지 불과 몇 년 만에 우리 회사는 컨설턴트로부터 분석을 인계받을 만큼 충분히 배웠다고 판단했습니다. 특히 품질 부사장의 '비밀 연구' 팀과 수석 마스터 블랙 벨트, 그리고 파일럿플랜트(Pilot plant) 의 여러 엔지니어들은 컨설턴트의 결과를 따라할 만큼 충분한 역량을 갖추게 되었습니다.     ## 예측 분석 역량을 사내에 전파  이제 우리의 소규모 팀은 예측 분석에 매우 익숙해져 있습니다. 하지만 이러한 예측 분석 방법론을 전체 조직으로 확장하기는 매우 어려웠습니다. 문제는 예측 분석을 사용하기가 매우 어려워서 유용하다고 느끼는 소수의 사람들만 사용할 수 있었다는 것이었습니다. 조직의 나머지 사람들은 이러한 일이 진행되고 있는지도 몰랐습니다. 더 많은 사람들에게 알려주고 교육하려면 어떻게 해야 할까요? 수석 마스터 블랙 벨트는 문제를 해결하기 위한 리소스가 제공되면 통찰력을 수집하고 엔지니어링 팀을 코칭하기로 결정했습니다. 이는 효율이 매우 높은 일은 아니었습니다. 당시에는 전문성을 구축하고, 사내에 많은 예측 분석 전문가를 양성하기가 매우 어려웠습니다.  ### 다음 웨비나에서 예측 분석 능력을 강화하는 방법을 알아보세요. (한국어 버전) [![예측 모델 알아보기](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/3447555/d4711180-430e-4a3b-8830-f5e8da84d1e1.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/3447555/d4711180-430e-4a3b-8830-f5e8da84d1e1) [CART(Classification and Regression Trees)](https://www.minitab.com/ko-kr/predictive-analytics/cart/), [Random Forests](https://www.minitab.com/ko-kr/predictive-analytics/random-forests/), [TreeNet](https://www.minitab.com/ko-kr/predictive-analytics/treenet/) 등과 같은 예측 분석 도구의 다양한 옵션과 결과물을 살펴보세요. 방대한 데이터 집합을 열고 '분석' 버튼을 누르는 것이 전부가 아닙니다. 여기에는 많은 기술이 필요합니다. [데이터 과학](https://blog.minitab.com/ko/data-science-for-everyone-understanding-the-importance-of-predictive-analytics?hsLang=ko)이 중요한 것도 이러한 이유에서입니다! 2010년대 후반과 2020년대 초반 우리는 예측 분석을 활용하는 소수의 제품을 도입했고, 다른 기업들은 과거 방식을 계속 고수했습니다. 예측 분석을 통해 보증 예측, 신속한 품질 개선, 결함 방지가 가능해졌습니다. 과거 방식을 사용하는 다른 기업들은 SIR(Service Incident Rate) 보고서를 받은 후 Six Sigma 도구를 사용하여 가장 자주 발생하는 문제를 해결하기 위해 여전히 6개월을 기다렸습니다.  ## 오늘날의 예측 분석  오늘날의 예측 분석은 10년 전 처음으로 사용하기 시작했을 때보다 엄청나게 발전했습니다. 더 이상 예전처럼 복잡하고 전문적인 작업이 아닙니다. [Minitab 예측 분석 및 Auto ML](https://www.minitab.com/ko-kr/predictive-analytics/)(자동화된 머신러닝)을 통해 일반 사람들이 예측 분석을 더욱 쉽게 이용할 수 있습니다. 데이터에서 최상의 모형을 제안하고, 간단한 사용자 인터페이스를 통해 대체 모형을 요청할 수 있습니다. 데이터를 집계하고 준비하는 데 사용하는 [Minitab Connect](https://www.minitab.com/ko-kr/products/connect/)와 통찰력을 발견하는 데 사용하는 Minitab 예측 분석 및 Auto ML을 결합하여 편리성을 높이고 성과를 개선하고 빠르게 달성하는 방법을 알아보세요. 이러한 방식으로 Minitab 제품을 제조에 사용하면 거의 실시간으로 품질 개선 및 보증 예측이 가능해집니다. 이러한 도구가 개발되기 이전에는 품질 개선에 반년 이상이 걸렸고, 보증 예측은 올해 데이터가 아닌 과거 연도의 데이터에 의존했습니다. 이는 우리의 고객과 이해관계자들에게 수백만 달러의 가치가 있습니다. ## 추천 게시물 [모든 계산에 대해 갖는 확신: Minitab이 FDA 규제 검증을 지원하는 방법 Confidence in Every Calculation: How Minitab Supports FDA-Regulated Validation](https://blog.minitab.com/ko/blog/confidence-in-every-calculation-how-minitab-supports-fda-regulated-validation?hsLang=ko) [Fda](https://blog.minitab.com/ko/blog/tag/fda) | 6 분 읽기 [시뮬레이션을 통해 자동차에서 항공우주까지 앞서가는 방법](https://blog.minitab.com/ko/blog/how-simulation-keeps-you-ahead-from-automotive-to-aerospace?hsLang=ko) [Minitab Solution Center](https://blog.minitab.com/ko/blog/tag/minitab-solution-center) | 4 분 읽기 [언제 Minitab을 사용해야 하고 언제 Excel을 사용해야 하나요? When Should I Use Minitab and When Should I Use Excel?](https://blog.minitab.com/ko/blog/when-should-i-use-minitab-and-when-should-i-use-excel?hsLang=ko) [Minitab Statistical Software](https://blog.minitab.com/ko/blog/tag/minitab-statistical-software) | 5 분 읽기 --- - [채용 정보](https://www.minitab.com/ko-kr/company/careers/) - [신뢰 센터](https://www.minitab.com/ko-kr/trust-center/) - [공급업체](https://www.minitab.com/ko-kr/suppliers/) - [사이트 맵](https://www.minitab.com/ko-kr/site-map/) - [![linkedin](https://blog.minitab.com/hubfs/WCM/linkedin-1.png)](https://www.linkedin.com/company/minitab/) - [![facebook](https://blog.minitab.com/hubfs/WCM/facebook.png)](https://www.facebook.com/Minitab/) - [![youtube](https://blog.minitab.com/hubfs/WCM/youtube.png)](https://www.youtube.com/user/MinitabInc) - [![instagram](https://blog.minitab.com/hubfs/WCM/instagram.png)](https://www.instagram.com/minitab/) --- © 2025 Minitab, LLC. 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