기업의 HSE(안전/환경/보건) 관리자는 물질 안전 보건 자료(SDS)로부터 기업이 사용하는 모든 화학 물질에 대한 위험 및 주의 사항 정보를 수집하고 이를 근로자에게 제공해야 합니다. 그런데 SDS에서 위험 정보를 수집하는 과정은 수동으로 이뤄질 때가 많아 잦은 오류가 발생하며 많은 시간이 소요됩니다. 어떻게 하면 효율적으로 처리할 수 있을까요?
KNIME을 사용하면 텍스트 마이닝과 문자열 조작을 결합하여 SDS에서 위험 정보를 자동으로 추출할 수 있습니다. 수천 개의 SDS를 빠르게 구문 분석하고 수작업 과정에서 발생하는 오류들을 제거할 수 있습니다.
유럽 최대의 철강 제조업체인 타타스틸(TATA STEEL)은 Excel을 사용한 데이터 분석 작업에서 발생하는 데이터 및 계산 오류와 오랜 작업 시간 소요 문제를 KNIME을 통한 기존의 반복 작업 자동화를 통해 해결하며 데이터 오류 제거 및 작업 시간 최대 95% 단축에 성공했습니다. 타타스틸에서 실제 비즈니스에 KNIME을 어떻게 적용했는지 살펴볼까요?
[KNIME을 통한 기존 Excel 데이터 분석 프로세스 개선 Case]
(Case 1) 직원 근무시간 관리
❌ 문제점
하루에 여러 장소에서 근무하는 계약 업체 직원의 정확한 근무 시간을 추적하기가 어렵습니다.
⭕ 해결책
KNIME을 통해 작업표 데이터를 손쉽게 통합하여 정확한 근무 시간을 식별하고 오류를 감지할 수 있습니다. 날짜와 시간 필드를 활용한 데이터 변환 작업은 엑셀에서보다 손쉽게 수행할 수 있습니다.
(Case 2) 판매 가격 분석
❌ 문제점
정확한 금액이 청구되지 않을 때가 있으며, 주문 처리 방법 및 가격 책정 구조가 복잡합니다. 판매 주문 및 가격에 대해 검토하기가 어렵습니다.
⭕ 해결책
KNIME을 통해 특정 기간 내 발생한 모든 판매 주문 및 송장을 추출하여 자동으로 판매 가격 분석을 수행할 수 있습니다. 워크플로우 실행은 몇 분 만에 빠르게 가능하며 동일한 분석을 다른 부문에서 재사용함으로써 보다 많은 작업 시간을 절약할 수 있습니다.
지난 25일 잘레시아에서 진행한 이번 KNIME Data Connect : Korea 세미나에서는 KNIME의 최신 트렌드와 기술을 공유하고노코딩으로 AutoML(H2O)를 사용하여 이탈 고객을 예측해 보는 시간을 가졌습니다. 또한 KNIME을 손쉽게 통합 관리할 수 있는 Afterburner 포털의 신기능 및 사용 방법에 대해 살펴봤습니다. 그 생생했던 현장 분위기는 영상으로 확인해 보실 수 있습니다.
