동향브리핑

유통업, 금융업, 자동차제조업 등의 산업은 제품의 전 생애주기 단계에서 생성되는 데이터를
기반으로 한 의사결정 방법론을 폭넓게 활용해 오고 있으며, 첨단 데이터 분석의 활용 범위
를 확대하고 있음.
- 석유산업, 제조업은 머신러닝 기법을 활용하여 설비의 보수·보강이 필요한 시점과 정지(shutdown)
발생을 확률적으로 예측함.
- 데이터 기반 분석은 과거 생산성의 파악과 경험 자료 축적을 가능하게 하는 도구이고, 미래 추세
를 정확하게 예측하는 지표(guide)로 활용됨.
건설산업은 인프라의 전 생애주기를 대상으로 하기보다는 건설 단계에 치우친 데이터 기반
방법론(data-driven methods)을 적용하고 있어서 취약한 자본 생산성(weaker capital
productivity)을 겪고 있음.
- 인프라 관리자는 정량적 데이터가 아닌 정성적 데이터를 근거로 한 의사결정에 의존함.
인프라 관리에 빅데이터 기반 기법 도입의 기대효과와 사례
인프라 운영자가 인프라 관리에 데이터 기반 분석을 활용하면 5~15% 수준의 운영비용 절감
(portfolio savings)이 가능함.
- 데이터 기반 분석은 생애주기 관점에서 인프라 가치 평가에 대한 심층적인 통찰력을 제공함.
- 즉, 인프라의 보수·보강 혹은 교체에 관한 의사결정, 장수명화 추세(longevity trends) 파악, 인프
라의 잔존 수명 예측을 기반으로 한 투자 계획 수립, 인프라 전 생애주기(설계-건설-운영-유지관
리-폐기) 동안의 요구 성능에 적합한 투자 결정 등과 같은 데이터 기반 분석을 통해 인프라의 전
략적인 관리가 가능함.