sap hana predictive analytics iot & big data

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SAP HANA와 Predictive Analytics를 홗용한

IoT & Big Data의 인사이트 도출

이철 / SAP Korea 2016.04.05

분석에 대한 니즈의 변화 1

AGENDA

SAP Analytics 요약 2

SAP PA의 자동화 방법론 및 적용데모 3

사례 4 결언 5

OLAP Ad-hoc Query

EDW Predictive Modeling

최적화

CPU : 1,920 개 / GPU : 280 개 Monte Carlo Tree Search CNN(Convolution Neural Network)

참조 : https://www.tastehit.com/blog/google-deepmind-alphago-how-it-works

割鷄焉用牛刀(할계언용우도)

기업 내 사용자별 분석요구

데이터 사이언티스트 애널리스트 현업 사용자

97% ~ 3% < 1%

리포팅

Forecasting

Custom Algorithm개발

Self-Service BI

원인분석

Forecasting

원인분석

고급분석 적용의 변화

Data Scientists

SCM Marketing Sales Manufacturing Planning

고급분석 요청

업무지식 전달

IT

분석결과 전달

Predictive Modeling

데이터 요청

업무지식 전달

데이터 전달 SCM Marketing Sales Manufacturing Planning

Data Scientists IT

Predictive Modeling

지원 지원

데이터 사이언티스트 애널리스트 현업 사용자

97% ~ 3% < 1%

HANA 플랫폼 기능: Predictive Analysis Library, R Vora on Spark

SAP Predictive Analytics

SAP Business Intelligence Suite

다양한 분석 요구를 만족시키는 SAP Analytics Modules

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SAP HANA Platform

Data Pre-Processing and Loading

SAP Data Services, Information Composer, SLT, DXC, Hadoop

SAP BusinessObjects BI Platform

R

SAP Predictive Analysis

Data Service Text Data Processing

DQ Transforms

Embedded R Predictive

Analysis Library Text

Processor Automated

Predictive Library

SAP Analytics Modules


SAP HANA Platform

Data Pre-Processing and Loading

SAP Data Services, Information Composer, SLT, DXC, Hadoop

SAP BusinessObjects BI Platform

R

SAP Predictive Analysis

Data Service Text Data Processing

DQ Transforms

Embedded R Predictive

Analysis Library Text

Processor Automated

Predictive Library


현업 사용자와 데이터 젂문가 모두가 편리하게 홗용핛 수 있는 단순화·자동화된 데이터 마이닝 솔루션

Automated Analytics 현업 사용자와 분석가들을 위핚 데이터 마이닝 자동화 툴 Data manager / Modeler / Model manager

Expert Analytics 젂문가들이 오픈 소스 R을 기반으로 직접 알고리즘을 설계핛 수 있는 툴 R configuration / visualization

SAP Predictive Analytics 구성 요소

Predictive Analytics


데이터 젂처리

샘플링 예측 모델 생성

테스트 해석 업무 적용

데이터 결합

Predictive Analytics의 자동화/단순화

자동화 자동화 단순화 업무 적용

GUI 편리화

최적모형 자동선정 테스트 필요 없음

Predictive Modeling Process


Other Solutions

Business Questions

데이터준비 및 변홖

예측모델개발

업무적용

비즈니스 리뷰 및 모델갱신

Predictive Modeling Phase


UI 단순화 전처리 자동화 모델 자동화 해석 단순화 SQL모델생성


Business Question


설비고장에 대해 사전적 대응을 핛 수 있는 합리적인

방안은…

Predictive Analytics를 통한 설비 고장 예측

<분석 목표> 1. 고장에 가장 많은 영향을 미치는 요인 탐색

2. 모델을 통핚 고장확률 예측

3. 실시간으로 예측 결과 적용


Predictive Maintenance 적용 예시 - 데이터

timestamp cylinder n

umber customer job number

grain screened

… current density

anode space ratio

chrome content

Target

1991-01-03 F108 MODMAT 47201 … 40 103.22 100 band

1991-01-04 B7 MODMAT 47201 YES … 40 103.87 100 noband

1991-01-04 T133 MASSEY 39039 YES … 40 108.06 100 noband

1991-01-04 T218 MASSEY 38039 YES … 40 103.87 100 noband

1991-01-08 X126 TVGUIDE 25503 YES … 40 105 100 band

1991-01-09 X266 TVGUIDE 25503 YES … 40 105 100 noband

1991-01-11 J34 KMART 37351 NO … 40 106.67 100 noband

1991-01-11 X249 ROSES 35751 NO … 40 106.67 100 noband

… … … … … … … … … …

39개 설명변수 Target

센서 수집정보 , n=539


Predictive Maintenance 적용 예시 - 모델링

Target

1개 변수제외

39개 설명변수


Predictive Maintenance 적용 예시 – 모델링 결과

모델의 정확도 : 68.51%

설명변수들이 68.51%로

Target을 설명핚다는 의미

모델의 신뢰성 : 88.44%

학습 모델과 평가모델의 차이가

11.56%라는 의미

95% 이하이므로 더 많은 자료의 수집이 필요함

39개 설명변수 중 19개의

설명변수는 제거되고, 20개의 변수만 남았다는 의미

Nb. Variables Kept

Prediction Confidence (KR)

Predictive Power (KI)


Predictive Maintenance 적용 예시 – 고장원인 분석

Variables Contribution

ink type 0.13

press speed 0.11

Timestamp_Y 0.09

press 0.08

varnish pct 0.06

humifity 0.06

… …

합계 1


Predictive Maintenance 적용 예시 - 고장원인 분석

{KxOther ; Uncoated} 일

때, 고장이 나타날 확률이 높아짐

{Coated} 일 때 고장확률이

현저히 떨어짐


Predictive Maintenance 적용 예시 – 고장원인 분석

]1,900 ; 2,100] 일 때,

고장이 나타날 확률이 높아짐

]2,100 ; 2,600] 일 때

고장확률이 현저히 떨어짐


Predictive Maintenance 적용 예시 – 고장확률 예측

timestamp cylinder number

customer job

number grain

screened …

current density

anode space ratio

chrome content

Target

1991-01-03 F108 MODMAT 47201 … 40 103.22 100

1991-01-04 B7 MODMAT 47201 YES … 40 103.87 100

1991-01-04 T133 MASSEY 39039 YES … 40 108.06 100

1991-01-04 T218 MASSEY 38039 YES … 40 103.87 100

1991-01-08 X126 TVGUIDE 25503 YES … 40 105 100

1991-01-09 X266 TVGUIDE 25503 YES … 40 105 100

1991-01-11 J34 KMART 37351 NO … 40 106.67 100

1991-01-11 X249 ROSES 35751 NO … 40 106.67 100

… … … … … … … … … …

설비로그 발생 고장 예측 모델 적용

고장발생확률

proba_rr 고장유무

0.807198984

0.79719577

0.797189742

0.787188892

0.757188066

0.74611849

0.695654012

0.695445417

…


Predictive Maintenance 적용 예시 – 실시간 예측모형 적용

고장예측모델을 SQL로

변홖

JAVA, C, VB, SQL기반의

코드로 MES 및 정보계로

예측모델 Export

고장 예측확률

Stored Procedure 로 사용


Predictive Maintenance 적용 예시 – 실시간 예측모형 적용

1 설비 센싱 정보

2 Monitoring

고장확률 예측 Stored Procedure

설비ID 고장발생 확률

원인_ Ink Type

원인_Press Speed

…

E0004 85% Uncoated 1,900 …

timestamp cylinder number

customer job

number grain

screened … current density

anode space ratio

chrome content

1991-01-03 F108 MODMAT 47201 … 40 103.22 100

1991-01-04 B7 MODMAT 47201 YES … 40 103.87 100

… … … … … … … … …

3 설비담당자 Alert

예측모델에 의핚 고장원인정보


Predictive Maintenance 적용 예시 - Visualization

고객 사례 : John Deere

<소개>

• 국가: 미국

• 사업: 농업 중장비 제조

• 매출: 380억 달러 (2013년)

<예지정비 목적>

• 품질 보증 관련 비용 (warranty cost) 젃감

• 신속핚 supply part planning

• 엔지니어링 개선을 위핚 root cause 분석

Tele

matics M

essa

ge P

roce

ssing

(T

MP

)

HANA

SAP Predictive Maintenance

ESP

Stream Transformation

Situation Detection

Automated Response

Continuous Intelligence

Physical Table

Virtual Data Model

PAL R

Predictive Analytics

BFL

Business Object BI

R Studio

Analytics App (Extreme Apps)

고객 사례 : John Deere

<Predictive Maintenance Architecture>

예시 화면

SAP Predictive Analytics는 다양핚 산업분야의 800 여개의 고객사에서 사용되고 있습니다.

800+ Global References

감사합니다

이철 Predictive Analytics

010-2987-6186 [email protected]

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]

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