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Lumada는 고객과 디지털 솔루션의 Co-Creation을 위한 IoT 플랫폼
IoT의 진전으로 사회와 기업이 만들어내는 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 그리고 이러한 데이터야말로 새로운 가치의 원천입니다.히타치는 다양한 사업 영역에서 고객과 함께 다가올 미래 사회를 향한 새로운 가치 창출에 최선을 다하고 있습니다. 이러한 것에 기초가 되는 것이 바로 IoT 플랫폼 'Lumada'입니다. 다양한 설비·기기에서 제공되는 다양한 데이터를 고도로 통합하고 새로운 가치를 추출하는 디지털 솔루션을 고객과 함께 Co-Creation합니다.히타치는 IoT 시대의 이노베이션 파트너가 되는 것을 목표로 하며, 'Lumada'을 활용하여 사회와 비즈니스의 미래를 이끌어 가는 것에 기여하겠습니다.
IoT플랫폼 Lumada는 오랫동안 히타치가 쌓아온 노하우를 바탕으로 한 신뢰의 OT와 시대를 선도하는 첨단 IT가 응축되어 있습니다. 예를 들어, 현장 설비 제어 데이터와 기간 시스템의 비즈니스 데이터를 통합하고 인공 지능과 분석을 통해 설비의 적절한 제어를 실시하는 등, OT와 IT를 엔드-투-엔드로 연결 한 디지털 솔루션을 원-스톱으로 제공 할 수 있습니다.Lumada 아키텍처는 Edge, Core, Analytics, Studio, Foundry는 5개의 주요 레이어로 구성되어 Intelligent, Composable, Secure, Flexible의 특징을 가진 소프트웨어 기반을 제공합니다. 이 혁신적인 그랜드 디자인으로 고객에게 고급 분석 기술 및 자산 관리 기능을 제공합니다.
OT:Operational Technology IT:Information Technology
혁신을 위해서는 먼저 잠재적인 과제 발견이 필요합니다. 히타치는 복잡한 비즈니스에서 과제를 발경하고 해결하기 위한 고객 Co-Creation 방법론 "NEXPERIENCE"을 체계화했습니다.고객과 과제를 공유 한 히타치는 인공 지능 등을 이용하여 과제 해결을 위한 가설을 이끌어냅니다. 그리고 그것을 바탕으로 솔루션의 프로토 타입을 만들고 원하는 결과를 얻을 수 있는지 'Lumada 역량 센터'를 활용하여 그 타당성을 검증합니다. Lumada는 이러한 디지털 솔루션을 원활하게 Co-Creation하기 위한 다양한 서비스를 제공하고 있습니다.
"NEXPERIENCE"은 디자인 사고로써 새로운 서비스를 창출 하기 위한 방법과 IT툴, 공간을 체계화 한 고객 Co-Creation 방법론입니다. 글로벌 각 거점에 설치 한 고객 Co-Creation 공간 등을 활용하여 고객과 Co-Creation워크숍을 통해 수준 높은 토론과 독창적인 아이디어의 창출을 촉진하고 신규 사업 개척에 기여하고 있습니다.
유스케이스는 고객과의 Co-Creation으로 새로운 가치 창출을 실현한 디지털 솔루션을 모델링 한 것입니다. 각각의 유스케이스는 데이터에서 어떻게 가치를 만들어 냈는가를 인공지능 및 분석 등과 같은 어떤 기술을 적용했는지에 대한 요소들이 정리되어 있습니다.히타치는 고객과의 새로운 Co-Creation을 추진하기 위해 다양한 업종의 실적에서 고객의 경영 과제에 맞는 사례를 활용하면서 고객을 위한 대응 구조를 구축. 가치를 창출하는 디지털 솔루션을 신속하게 제공합니다.
현장을 가시화하고 생산 리드 타임을 단축.RFID를 활용하여 생산 현장 전체에서 '사람'이 수행하는 작업의 진행 상황과 중간재 등 '물건'의 흐름을 실시간으로 가시화.또한 분석, 대책까지 순환 시스템을 구축하고 전체 최적화를 추진RFID : Radio Frequency Identifier
정보의 일원화로 에너지 원단위를 크게 줄일 수 있습니다.각 거점에 흩어져 있는 이기종 시설의 에너지 정보를 통합, 일률적으로 파악하고 전사 차원의 KPI 관리를 실현, 원가 절감을 위해 에너지 사용량을 크게 줄일 수 있습니다.
전국 매장의 냉장고 온도와 습도를 모니터링하여 재료의 높은 품질 관리가 가능.전국 매장의 냉장·냉온고에 온·습도 센서를 설치.이상을 즉시 관리자에게 통지함으로써 사전 대책을 지원하고 식중독 등에 의한 브랜드 훼손 위험을 줄일 수 있습니다.
가스 엔진발전 설비의 고장 발생률을 크게 줄일 수 있습니다.전국의 고객에게 도입된 가스 엔진발전 설비의 센서 데이터를 센터에서 수집하고 기계 학습 기술을 이용하여 비정상적인 수준을 진단합니다. 고장 발생률과 유지보수 비용 절감도 실현합니다.
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