○ '16년 Tata Steel의 인도 Kalinganagar 제철소 경영진은 제철소에 데이터 과학을 어떻게 적용할 수 있는지 고민한 끝에 빅데이터(Big Data) 고급 분석을 적용할 수 있는 5개 프로젝트를 선정하고, 고급분석 전문가 육성을 위한 아카데미(Academy)를 설립하여 프로젝트 수행을 지원
- 제철소 경영진은 '16년 독일의 신생 기술 기업과 대기업을 방문하여 데이터 과학이 무엇을 할 수 있는지 자세히 살펴보고 가능성을 타진
- 독일 방문 후 관리자 및 운영 전문가는 이틀간의 워크숍을 통해 McKinsey 전문가와 협력하여 Big Data 고급분석 Tool의 제철소 적용 방안을 검토
- '17.9월 경영진은 에너지 소비, 처리량, 품질 및 수율과 같은 플랜트의 중요한 성능 지표를 개선할 수 있으면서 데이터분석이 도움을 줄 수 있다고 판단되는 5개의 프로젝트를 선정
- McKinsey와 함께 입문 분석 Academy를 설립하고 15명의 교수진과 함께 50시간의 커리큘럼을 만들어 130명의 직원에게 분석교육을 제공
○ Project의 초기 모델은 한동안 잘 작동했지만 플랜트의 조건이 최적화 조건에서 벗어나면서 흔들리기 시작했고, Tata 직원들의 역량 부족으로 모델 개선에 실패
- 분석교육을 수강한 직원들은 모델 수정을 위해 필요한 고급 분석 Tool을 기초과정에서 배우지 못하였고, 결과적으로 수정에 실패
- 고급분석을 적용해 실제 공정을 개선하기 위해서는 현장의 다양한 돌발변수에 대한 경험과 이를 풀기 위한 다양한 솔루션에 대한 개발 경험이 수반되어야 하는데, Tata Steel의 직원들은 충분한 경험이 절대적으로 부족
- 일선 운영자가 초기모델을 조업에 적용하는 과정에서도 문제 발생. 20~30년을 조업하면서 쌓은 노하우와 모델의 초기 출력이 운영자의 경험과 일치하지 않을 때 조업자들이 모델을 신뢰하지 않고 자기 경험에 의지하여 조업하는 경우가 더 많았기 때문임
○ Kalinganagar 제철소의 제강 공정을 위한 용강 온도제어 모델 개발 프로젝트가 대표적임. 초기모델을 실제 공정에 적용하였으나 용강 조성 및 설비 변화에 따라 적중률 하락
- 운영자들은 수작업으로 적정 온도를 제어하는데, 보통 3개 배치 중 2개 정도만 적정온도 제어에 성공하고 1개 배치는 온도제어 실패로 재작업하는 경우가 발생함
- Tata Steel의 직원들(분석전문가 교육 수강)과 McKinsey의 전문가들은 2년치 조업 운영 데이터(data)를 확보하고 2주간의 분석을 거쳐 용강이 해당 운영 조건에서 원하는 온도 범위에 도달할 수 있는지 여부를 75% 정확도로 예측할 수 있는 초기 모델 개발
• 적중률을 85% 수준으로 올리면 하루 생산량을 약 10% 늘릴 수 있음
- 초기에는 개발한 온도제어 모델이 수작업 대비 높은 적중률을 보였으나 까다로운 요구사항을 포함한 고객의 새로운 주문이 들어오자 최적제어에 실패함. 공정은 다시 예전 수작업으로 회귀
○ 제철소 경영진은 고급분석의 가능성을 확인한 만큼 직원의 역량에 더 많은 투자를 하여 성과를 지속하고자 함. 이러한 노력의 결과 높은 성과를 창출하는 데 성공함
- McKinsey의 숙련된 실무자와 함께 기존 초기모델의 문제를 해결하는 데 도움이 되는 사용자 인터페이스 강화, DB 단순화, 모델 재교육, 새로운 모델링 기술에 대한 교육을 제공
- 분석전문가들은 제강공장에서 운영직원들과 함께 작업하면서 해당 공정을 더 잘 이해하기 위한 시간을 가짐. 운영직원들도 분석팀에 온도제어 모델 사용과 관련한 질문과 개선안을 제안하면서 상호 간의 작업에 대한 이해의 폭을 넓힘
- 6개월 후 온도제어 모델 개발팀은 적중률을 90%까지 높일 수 있는 모델을 개발하는 데 성공함. 운영직원들도 실제 조업에서 모델에 대한 신뢰를 갖기 시작함
○ 이러한 성공을 바탕으로 고급분석을 공장에 확장 적용하기 위해 25개 프로젝트를 선정하여 진행하였고, 성공적인 확장 적용을 통해 EBITDA의 2%가 넘는 수익을 창출하였음
- 프로젝트 성공을 지원하기 위해 McKinsey 컨설턴트들이 각 프로젝트의 코칭 역할을 담당함
- 25개 이상의 성과 지표 각각에 대해 개선 목표의 최소 80%를 달성하였음. 이러한 노력으로 U$8000만의 가치를 창출하였는데, 이는 EBITDA의 2%가 넘는 수익에 해당
- Kalinganagar 제철소에는 현재 30명 이상의 분석전문가 집단이 육성되어 있음. 가장 경험이 많은 사람은 사내 강사 및 코치가 되어 다른 동료가 데이터 과학, 비즈니스 사례 개발 및 기타 주요 영역에서 새로운 기술을 습득하도록 지원하고 있음
- Kalinganagar 제철소는 이러한 성과를 인정받아 '19.7월 세계경제포럼에서 인도 최초의 등대 공장으로 선정됨