많은 이들이 예산을 초과할 뿐더러 예상보다 훨씬 많은 전기 요금 고지서에 충격을 받았습니다. 집에서는 사용하지 않는 불을 끄고, 에너지 효율적인 전구로 바꾸는 등 에너지 소비를 줄이는 다른 일반적인 방법으로 이에 대응할 수 있습니다.
하지만 이러한 방법을 사용하지 못하고 일상 활동을 계속해야 한다면 어떨까요? 에너지 비용을 예측하고 현실적인 예산을 책정하는 것이 최우선 과제가 될 것입니다. 이것이 바로 많은 제조업체가 직면한 어려움입니다. 생산 목표를 달성하면서 전기 사용량까지 줄일 수 있는 방법이 없는 상황에서 제조업체들은 정확한 사용량 예측을 목표로 하여 정보에 입각한 재정적 의사결정을 내릴 수 있습니다.
태국의 한 반도체 공장은 이러한 접근 방식으로 Minitab Statistical Software를 사용하여 변동이 심한 전기 부하를 조사했습니다. 많은 전자제품의 기초가 되는 반도체 재료의 생산은 수요가 많기 때문에 공장 장비를 끊임 없이 가동해야 합니다. 데이터 분석을 사용한 공장의 프로젝트 팀은 가장 정확한 전력 소비 예측 방법을 확인하여 수익을 극대화했습니다.
과제
예측 모델은 데이터에서 패턴을 식별한 다음 이러한 패턴을 사용하여 특정 변수(이 경우 공장의 전력 소비량)가 미래에 어떤 영향을 미칠지 예측합니다. 팀은 6개의 확립된 예측 모델과 이 프로젝트를 위해 생성된 하나의 새로운 방법을 사용하여 Metropolitan Electricity Authority(MEA)의 3년간 과거 데이터를 분석해야 했습니다. 새로운 방법은 공장의 반도체 제조 공정에 특화된 여러 요소들을 통합합니다.
각 예측 방법은 향후 6개월 간 공장의 전기 부하에 대한 예측을 생성합니다. 그런 다음 이러한 결과를 과거 데이터와 비교할 수 있습니다. 팀은 특정 예측 방법의 정확도를 오차율로 표시하는 평균 절대비 오차(MAPE)를 계산하여 가장 정확한 예측을 제공하는 모델을 확인할 수 있었습니다.
프로젝트 팀은 전력 비용을 평가하고 합리적인 예산을 책정하며 올바른 재정적 의사결정을 내리기 위해 각 방법을 평가하고 MAPE 값이 가장 낮은 모델을 사용했습니다.
Minitab을 활용한 사례
조직
태국 논타부리의 반도체 공장
개요
- 1984년 설립
- 약 1,300명 고용
- 운영에는 플래시 메모리 제품 조립 및 테스트 포함
과제
비용을 절감하고 의사결정에 도움이 되는 최선의 전력 소비량 예측 방법 선택
사용 제품
Minitab® Statistical Software
결과
- 향후 6개월 간의 전력 소비량을 예측하기 위한 최선의 방법 결정
- 전력 소비 비용 절감
- 다른 공장/비즈니스에 적용할 수 있는 새로운 방법 확립