PLM analytics

1. PLM-Analytics
2016. 06
Business Transformation Competency Center
Dassault Systemes

2. Index
2 분석기술 로드맵
1 PLM-Analytics란?
4 PLM-Analytics 프로세스
3 PLM-Analytics 기술비교
5 JRL 사례소개

3. PLM-Analytics란?
제품 개발에 관련된 모든 데이터를 수집, 분석, 시각화하여 제품 개발 프로세스에 활용
할 수 있는 정보를 신속하게 의사결정권자에게 제공하는 시스템
3
 다양한 고객의 요구사항
 진보된 제품에 대한 요구사항
 연구개발, 생산, 품질 프로세스의 복잡함
 치열한 경쟁 환경
 복잡하고 다양한 비즈니스 정보들
 비즈니스 프로세스
 개발이슈관리
 변경관리
 Capacity planning
 성과지표관리
비지니스 환경 기업내 관리요소
의사결정
신속
적시명확

4. 분석기술 로드맵
기존에 활용하지 못하던 다양한 비정형 데이터를 분석대상에 포함하여, 예측의 정확도
를 높이고 최적화에 활용
4
 BI에서 BA로 진화
 BI(Business Intelligence)
신속한 의사결정을 위하여
정형데이터를 수집, 보관,
분석 및 시각화 기술
 BA(Business Analytics) 데
이터의 생성부터 소멸까지
전사범위의 기업의 미래를
예측을 위한 기술, 비정형
데이터도 적극 활용
• 출처 : 데이터넷, 급부상하는 비즈니스분석 더 넓고 깊은 통찰력 필요 2011.2
↓BI 영역
↑BA 영역

5. PLM-Analytics 기술 비교
기존 DW/BI 기술의 단점을 극복한 정형, 비정형 데이터를 다양한 분석기법으로 분석한
정보를 시각화
5
PLM-Analytics 기술 DW/BI 기술
데이터 정형, 비정형 데이터(숫자, 문자, 멀티미디어..) 정형 데이터(숫자)
기본 기술 indexing, 언어분석, Machine Learning RDB에 근간
특징 HW를 추가하면 성능이 증가 (Scale-Out) HW를 추가해도 일정수준에서 성능이 증가 X
데이터
처리 방식
배치 및 near-realtime 데이터 색인 주로 배치 처리(ETL, Data Mart, Data Cube)
분석기법 통계분석, 텍스트마이닝 SQL, 통계분석

6. PLM-Analytics 프로세스
수집, 변환, 분석, 데이터 활용의 프로세스로 검색, 시각화, 공유등의 다양한 데이터 활용
이 가능
6
검색
시각화
통지
탐색Collect diverse, distributed Bi
g Data from the enterprise & t
he Web
수집 변환/분석 활용
Aggregate & enrich: Sem
antic Factory, Structure
d Data Consolidation
Drive efficiency & in
novation through Bu
siness Discovery
공유
색인인터페이스

7. 2011-2 2013 2014 2015
PLM-Analytics reference
7
Product structure analytics Weight analytics
Color Analytics
Embedded software analyt
ics
360 Program analytics
Risk, Issue & Opportunity
analytics
Change, Request & Case a
nalytics
Failiure analytics 360 Manufacutinrg proces
s analytics
Requirement Informa
tion analytics
Product structure an
alytics
360 Program analytic
s
Resource & Capacity plan
ning analytics
Change, Request & Case a
nalytics
Procurement analytic
s Task analytics
Supplier information
Product information Cost to target
Capacity planning
Issue AnalyticsProduct information
Issue analytics (deliv
erable)
Project planning analytics
(Deliverable)
360 Program analytics
(Object created)
Change Analytics
Configuration Analyti
cs
Manufacturing Chan
ge Analytics
Project planing analy
tics
Test analytics
Cost to target analyti
cs
Supplier & Sourcing
Analytics
Logistic Analysis ABC
(inventory)
Cost Breakdown Mo
nitoring
Project Planning Anal
ytics
Issue / quality analyti
cs
Test analytics
Change Analytics
Issue Analytics
Task analytics
Project planning an
alytics
Task Analytics
Weight Analytics
360 Program analyt
ics
Supplier analyticsQuality analytics
Test analytics
Risk, Issue analytics
Project Planning Anal
ytics
Project Planning Analytics
Program Cost

8. JLR 재무구조
8

9. i-PLM
9

10. i-PLM의 목표
10

11. JLR 사례 - 주요목표
11
Core PLM Insight
Change
Requests
Change
Orders
Issue
Reporting
Risk
Reporting
Programme management
(Release schedules etc.)
RFQ/ITT
Reporting
Supplier
Dashboard
Extended PLM Insight
G2T
Reporting
OnePart eService
Material
Compliance
Libraries Multi-BOM
Warranty Capacity Planning
Public Opps
Dashboards
Aggregations
MTBF, Weight, CoG and
Recyclability
Programme
View
Vehicle Telemetry

12. JLR 사례 1
Issue Tracking Dashboard
12
 목적
• 디지털 차량 개발 과정의 심각성과
위험 가시화
• 이슈의 유형, 신규 이슈의 개수, 이
슈의 심각도, 등등
• 다양한 legacy의 정형, 비정형 데이
터 분석
 기대효과
• 이슈 추적에 소요되는 시간을 최소
화
• 드릴-다운 기능을 통한 고수준의 프
로그램 시각화

13. JLR 사례 2
Digital Design Task Tracking
13
 목적
• 디지털 설계 작업의 전체 흐름을 한
눈에 파악 할수 있도록
• 디지털 설계 작업의 진척관리의 어
려움을 해결하기 위하여
• 여러 시스템 - 보조 마이그레이션
단기, 프로세스의 전략적 플랫폼 장
기 / 미래 교정을 제공
 기대효과
• 추세분석을 위한 1일 진척도 snap-
shot 관리를 통하여 기존 설계 작업
의 소요시간 분석을 통해 유사 프로
젝트 진행시 소요시간 예측 가능

14. JLR 사례 3
Cost Engineering for Managers
14
 목적
• 비용, 목표 대상으로 갭분석, 엔지니
어, 공급 업체 및 공급 업체 관계 관
리 비용
• 비용, 무게, 재활용 및 제한 물질 추
적
• 제어부품의 하향식 접근 비용활성
화
 기대효과
• GAP을 조기 발견하여 선조치함으로
써 향후의 발생하는 다양한 문제점
에 대한 리스크 최소화

15. JLR 사례 4
Cost Engineering for Engineers
15
 목적
• 부품 및 서브 시스템 비용 제어, 무
게 및 재활용에 대한 상향식
(bottom-up) 접근 방식 활성화
• 크고 작은 서브 어셈블리 레벨에서
대상 부품 '갭의 효과를 이해
• 공급 업체의 성능과 최근의 상호 작
용을 확인
• 개별 부품에 대한 계약 상태를 확인
 기대효과
• 설계자에게 다양한 정보를 손쉽게
제공하여 효율적인 설계업무를 통
한 생성산 향상

16. JLR 사례 5
Supplier Capacity Management
16
 목적
• 계획 볼륨을 제조하는 능력을 시각
화한대쉬보드
• 6주 동안에 긴급하게 필요한 부품
공급량 조달 가능 여부 확인
• 부품수요 증가시 업체의 생산 가능
량 파악
• 공급업체에 대한 세부사항 파악 : 생
산 가능부품, 공급 가능량, 가격, 지
역, 재무상태, RFQ 프로세스, 계약건
수, 품질 수준
 기대효과
• 부품별 공급망 관리 및 시뮬레이션
강화

17. Reference
17
Aerospace & Defense
Transportation & Mobility
Marine & Offshore
High-Tech
Consumer Goods - Retail
Consumer Packaged Goods - Retail
Life Sciences
Energy, Process & Utilities
Architecture, Engineering & Construction
Financial & Business Services
Industrial Equipment
Natural Resources