2020.05.12

'코로나19 영향 예측해 공장 가동' 美 육류가공 회사의 머신러닝 이야기

Clint Boulton | CIO
미국 최고의 육류가공 회사는 공장에서 코로나 바이러스의 잠재적 확산을 모델링하기 위해 머신러닝으로 전환했으며 작업자 건강을 모니터링하기 위해 컴퓨터 비전을 배치했다.

많은 기업이 경쟁우위를 확보하기 위해 머신러닝(ML) 모델을 탐색하고 있다. 그러나 일부 기업은 운영 상태를 유지하기 위해 이 새로운 기술을 활용하고 있다.
 
ⓒTyson Foods

타이슨 푸드(Tyson Foods)는 ML을 사용하여 육류가공 공장에 영향을 미칠 수 있는 코로나바이러스의 가능성을 예측하며, 컴퓨터 비전 소프트웨어를 통해 근무자가 교대하러 왔을 때 열이 있는지를 감지하고 있다고 스콧 스프래들리 CTO는 말했다.

이 같은 노력은 근무자가 아프거나 코로나19에 걸릴 것을 우려해 집에 머무르면서 미국내 최고의 쇠고기, 돼지고기, 닭고기 가공업체들이 이 팬데믹으로 인해 가장 큰 공장 몇 곳을 폐쇄한 시기에 매우 중요하다. 4월 28일 트럼프 대통령은 육류가공업체들을 국방생산법(Defense Production Act)상 핵심 인프라로 지정해 운영 상태를 유지하라고 명령했다.

추세변화 예측
타이슨의 IT부서는 도움을 주기 위해 자신의 역할을 하고 있다. 스프래들리는 이 회사의 서비스로서의 통찰력 단위가 공장이 위치한 주들의 카운티에서 코로나19 테스트 데이터와 공장 직원들이 거주하고 있는 지역에 대한 데이터를 참고하고 결근을 예측하기 위한 ML 알고리즘을 통해 이를 실행하고 있다고 밝혔다. 타이슨의 신기술 및 애널리틱스 책임자인 리 슬래작이 이끄는 이 연구팀은 미국 질병통제예방센터(CDC)가 사용하는 일반화된 로지스틱 함수인 리차드 곡선을 사용해 11만 명의 공장 근무자 중 바이러스의 잠재적 확산을 모델링하고 있다.

이 이니셔티브는 초기 단계이고 이벤트와 데이터는 매주 비즈니스 수요를 변화시키고 있다. 그러나 타이슨은 카운티 인구밀도와 사회경제적 정보와 같은 공공데이터를 통합하면 예를 들어 10일 안에 감염자 수가 4명에서 40명으로 늘어날 가능성을 예측하는 데 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 이번 연구결과는 타이슨 공장의 안전조치에도 영향을 미치게 되는데 시설마다 작업자를 보호하기 위해 필요한 마스크와 글러브 같은 보호장비가 얼마나 되는지 파악하는 데 도움이 된다. 스프래들리는 “우리 팀은 사람들의 안전을 계속 유지하는 데 도움이 되도록 더 나은 애널리틱스를 만들어 달라는 요청을 받았다”라고 말했다.

스프래들리는 많은 양의 데이터를 몇 분 안에 통합하고 처리할 수 있도록 하는 아마존웹서비스와 구글 클라우드 플랫폼을 통해 타이슨이 통계 모델을 실행하면서 가다듬고 있다고 설명했다.

스프래들리는 “이것은 우리가 혁신을 훨씬 더 빠르게 추진할 수 있게 해주었다”면서 타이슨이 컴퓨팅 작업을 처리하기 위해 서버 및 기타 인프라를 가동하는 데 더 이상 몇 시간을 소비하지 않는다고 덧붙였다. 스프래들리에 따르면, 지난 몇 년간 기업 및 공급망 데이터를 정상화하기 위한 중요한 작업과 함께 타이슨의 하이브리드 클라우드 환경이 팬데믹 기간 동안 성과를 거두고 있다.

ML 모델링은 IT 조직이 표면적으로 더 나은 비즈니스 결과를 얻기 위해 긴급한 요구를 해결하기 위해 어떻게 노력하고 있는지를 보여주는 한 예다.

캡제미니의 인사이트 및 데이터 담당 부사장인 제리 커츠는 “백미러에서 보는 것을 벗어나거나 지난달과 지난해의 비교에서 벗어나는 것을 돕는 것처럼 예측이 가장 중요한 일이 되었다”라고 말했다. 커츠는 이러한 모델들이 기업들이 매출의 변화를 예측하는 데 도움이 될 것이며, 이는 팬데믹의 전환에서 비롯되는 그들의 의사 결정에 영향을 줄 것이라며 “기업들은 몇 달 전보다 지금 더 확신이 없다”라고 덧붙였다. 

열 스캐너로 작업자들의 체온 측정
타이슨의 몇 가지 다른 예측 모델링 노력 중 하나는 닭이 공장 및 다른 공급망의 지표를 통해 얼마나 많이 이동하는지를 추적하기 위해 컴퓨터 비전 소프트웨어를 사용하는 것이다.

컴퓨터 비전은 타이슨의 코로나바이러스 예방책에도 한몫하고 있다. 타이슨은 4월 감염률이 높아지자 아이오와주와 인디애나주의 돼지고기 공장과 아칸소주와 조지아주의 가금류 공장에 150개 이상의 워크-쓰루 열 스캐너를 설치하기 위해 노력했다. 이 기기들은 코로나19를 감지하는 것이 아니라 체온의 상승을 감지한다.

작업자가 공항에서 미국 교통안전청(TSA)이 사용하는 금속 탐지기와 유사한 워크쓰루 스캐너를 통해 시스템을 통과하면 화면은 각 사람의 최대 온도 판독 값을 실시간으로 표시해 준다. 팀원의 체온이 특정 온도를 넘으면 경보가 울린다. 그러면 직원이 체온계로 팀원의 체온을 확인한다. 팀원이 열이 있는 것으로 나오면 타이슨은 그들을 집으로 돌려보낸다. 아마존닷컴은 비슷한 열 카메라를 창고에 배치했다.

현재 타이슨은 써모텍닉스(Thermoteknix)의 열 스캐너를 배치하고 있는 반면, 스프래들리는 안면인식 소프트웨어를 사용하는 것을 포함하여 다른 공급업체의 유사한 컴퓨터 비전 기술을 현재 평가 중이라고 말했다.

생산성 급상승의 조절
코로라 19 팬데믹이 확산되었을 때 타이슨에서는 회사의 영업, IT, HR 및 기타 비공장 직원의 3만여 명이 재택근무로 전환함에 따라 일부 프로젝트가 중단될 것이라는 정서가 초기에 있었다.

아이러니하게도 적어도 IT에서는 그 반대가 사실로 판명되었다. 오피스 365, 줌, 스카이프 및 기타 생산성 및 협업 도구의 데이터를 수집하는 디지털 대시보드는 재택근무로의 변화가 스프래들리의 직원들 사이에서 너무 많은 업무 활동을 촉진했고 그로 인해 기력소진이 우려된다는 것을 보여준다.

전형적인 직장인의 하루를 차지하는 통근, 구내식당 점심의 긴 줄, 커피 휴식 등이 없어진다는 것은 의도하지 않은(그리고 예상하지 못한) 도전이다. 스프래들리는 “지금 더 큰 걱정은 사람들이 업무에서 벗어나는 것을 두려워한다는 것이다”라고 전했다. 이에 따라 오후 2시 30분부터 3시까지 직원들에게 휴식을 취하며 재충전을 하도록 지시했다.

ML 모델링이든, 컴퓨터 비전이든, 더 많은 가상 서버를 프로비저닝이든, 스프래들리는 참혹한 위기를 겪으며 IT를 헤쳐가는 도전을 즐기고 있다.

스프래들리는 “우리는 세계의 안녕을 위해 [팬데믹]이 내일 당장 끝나기를 원하지만, 우리는 새로운 기술을 도입할 기회를 누리고 있기도 하다. 클라우드로 전환하여 데이터를 설정하고 인력들의 역량을 구축하지 않았더라도 예상과는 달리 훨씬 더 대응력이 강했을 것이다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
 



2020.05.12

'코로나19 영향 예측해 공장 가동' 美 육류가공 회사의 머신러닝 이야기

Clint Boulton | CIO
미국 최고의 육류가공 회사는 공장에서 코로나 바이러스의 잠재적 확산을 모델링하기 위해 머신러닝으로 전환했으며 작업자 건강을 모니터링하기 위해 컴퓨터 비전을 배치했다.

많은 기업이 경쟁우위를 확보하기 위해 머신러닝(ML) 모델을 탐색하고 있다. 그러나 일부 기업은 운영 상태를 유지하기 위해 이 새로운 기술을 활용하고 있다.
 
ⓒTyson Foods

타이슨 푸드(Tyson Foods)는 ML을 사용하여 육류가공 공장에 영향을 미칠 수 있는 코로나바이러스의 가능성을 예측하며, 컴퓨터 비전 소프트웨어를 통해 근무자가 교대하러 왔을 때 열이 있는지를 감지하고 있다고 스콧 스프래들리 CTO는 말했다.

이 같은 노력은 근무자가 아프거나 코로나19에 걸릴 것을 우려해 집에 머무르면서 미국내 최고의 쇠고기, 돼지고기, 닭고기 가공업체들이 이 팬데믹으로 인해 가장 큰 공장 몇 곳을 폐쇄한 시기에 매우 중요하다. 4월 28일 트럼프 대통령은 육류가공업체들을 국방생산법(Defense Production Act)상 핵심 인프라로 지정해 운영 상태를 유지하라고 명령했다.

추세변화 예측
타이슨의 IT부서는 도움을 주기 위해 자신의 역할을 하고 있다. 스프래들리는 이 회사의 서비스로서의 통찰력 단위가 공장이 위치한 주들의 카운티에서 코로나19 테스트 데이터와 공장 직원들이 거주하고 있는 지역에 대한 데이터를 참고하고 결근을 예측하기 위한 ML 알고리즘을 통해 이를 실행하고 있다고 밝혔다. 타이슨의 신기술 및 애널리틱스 책임자인 리 슬래작이 이끄는 이 연구팀은 미국 질병통제예방센터(CDC)가 사용하는 일반화된 로지스틱 함수인 리차드 곡선을 사용해 11만 명의 공장 근무자 중 바이러스의 잠재적 확산을 모델링하고 있다.

이 이니셔티브는 초기 단계이고 이벤트와 데이터는 매주 비즈니스 수요를 변화시키고 있다. 그러나 타이슨은 카운티 인구밀도와 사회경제적 정보와 같은 공공데이터를 통합하면 예를 들어 10일 안에 감염자 수가 4명에서 40명으로 늘어날 가능성을 예측하는 데 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 이번 연구결과는 타이슨 공장의 안전조치에도 영향을 미치게 되는데 시설마다 작업자를 보호하기 위해 필요한 마스크와 글러브 같은 보호장비가 얼마나 되는지 파악하는 데 도움이 된다. 스프래들리는 “우리 팀은 사람들의 안전을 계속 유지하는 데 도움이 되도록 더 나은 애널리틱스를 만들어 달라는 요청을 받았다”라고 말했다.

스프래들리는 많은 양의 데이터를 몇 분 안에 통합하고 처리할 수 있도록 하는 아마존웹서비스와 구글 클라우드 플랫폼을 통해 타이슨이 통계 모델을 실행하면서 가다듬고 있다고 설명했다.

스프래들리는 “이것은 우리가 혁신을 훨씬 더 빠르게 추진할 수 있게 해주었다”면서 타이슨이 컴퓨팅 작업을 처리하기 위해 서버 및 기타 인프라를 가동하는 데 더 이상 몇 시간을 소비하지 않는다고 덧붙였다. 스프래들리에 따르면, 지난 몇 년간 기업 및 공급망 데이터를 정상화하기 위한 중요한 작업과 함께 타이슨의 하이브리드 클라우드 환경이 팬데믹 기간 동안 성과를 거두고 있다.

ML 모델링은 IT 조직이 표면적으로 더 나은 비즈니스 결과를 얻기 위해 긴급한 요구를 해결하기 위해 어떻게 노력하고 있는지를 보여주는 한 예다.

캡제미니의 인사이트 및 데이터 담당 부사장인 제리 커츠는 “백미러에서 보는 것을 벗어나거나 지난달과 지난해의 비교에서 벗어나는 것을 돕는 것처럼 예측이 가장 중요한 일이 되었다”라고 말했다. 커츠는 이러한 모델들이 기업들이 매출의 변화를 예측하는 데 도움이 될 것이며, 이는 팬데믹의 전환에서 비롯되는 그들의 의사 결정에 영향을 줄 것이라며 “기업들은 몇 달 전보다 지금 더 확신이 없다”라고 덧붙였다. 

열 스캐너로 작업자들의 체온 측정
타이슨의 몇 가지 다른 예측 모델링 노력 중 하나는 닭이 공장 및 다른 공급망의 지표를 통해 얼마나 많이 이동하는지를 추적하기 위해 컴퓨터 비전 소프트웨어를 사용하는 것이다.

컴퓨터 비전은 타이슨의 코로나바이러스 예방책에도 한몫하고 있다. 타이슨은 4월 감염률이 높아지자 아이오와주와 인디애나주의 돼지고기 공장과 아칸소주와 조지아주의 가금류 공장에 150개 이상의 워크-쓰루 열 스캐너를 설치하기 위해 노력했다. 이 기기들은 코로나19를 감지하는 것이 아니라 체온의 상승을 감지한다.

작업자가 공항에서 미국 교통안전청(TSA)이 사용하는 금속 탐지기와 유사한 워크쓰루 스캐너를 통해 시스템을 통과하면 화면은 각 사람의 최대 온도 판독 값을 실시간으로 표시해 준다. 팀원의 체온이 특정 온도를 넘으면 경보가 울린다. 그러면 직원이 체온계로 팀원의 체온을 확인한다. 팀원이 열이 있는 것으로 나오면 타이슨은 그들을 집으로 돌려보낸다. 아마존닷컴은 비슷한 열 카메라를 창고에 배치했다.

현재 타이슨은 써모텍닉스(Thermoteknix)의 열 스캐너를 배치하고 있는 반면, 스프래들리는 안면인식 소프트웨어를 사용하는 것을 포함하여 다른 공급업체의 유사한 컴퓨터 비전 기술을 현재 평가 중이라고 말했다.

생산성 급상승의 조절
코로라 19 팬데믹이 확산되었을 때 타이슨에서는 회사의 영업, IT, HR 및 기타 비공장 직원의 3만여 명이 재택근무로 전환함에 따라 일부 프로젝트가 중단될 것이라는 정서가 초기에 있었다.

아이러니하게도 적어도 IT에서는 그 반대가 사실로 판명되었다. 오피스 365, 줌, 스카이프 및 기타 생산성 및 협업 도구의 데이터를 수집하는 디지털 대시보드는 재택근무로의 변화가 스프래들리의 직원들 사이에서 너무 많은 업무 활동을 촉진했고 그로 인해 기력소진이 우려된다는 것을 보여준다.

전형적인 직장인의 하루를 차지하는 통근, 구내식당 점심의 긴 줄, 커피 휴식 등이 없어진다는 것은 의도하지 않은(그리고 예상하지 못한) 도전이다. 스프래들리는 “지금 더 큰 걱정은 사람들이 업무에서 벗어나는 것을 두려워한다는 것이다”라고 전했다. 이에 따라 오후 2시 30분부터 3시까지 직원들에게 휴식을 취하며 재충전을 하도록 지시했다.

ML 모델링이든, 컴퓨터 비전이든, 더 많은 가상 서버를 프로비저닝이든, 스프래들리는 참혹한 위기를 겪으며 IT를 헤쳐가는 도전을 즐기고 있다.

스프래들리는 “우리는 세계의 안녕을 위해 [팬데믹]이 내일 당장 끝나기를 원하지만, 우리는 새로운 기술을 도입할 기회를 누리고 있기도 하다. 클라우드로 전환하여 데이터를 설정하고 인력들의 역량을 구축하지 않았더라도 예상과는 달리 훨씬 더 대응력이 강했을 것이다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
 

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