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'트럭 공차율 줄여 손실 막는다' 내비스타 CIO의 빅데이터 활용법

2015.12.02 Clint Boulton  |  CIO
미국의 운송 서비스 기업인 내비스타(Navistar)는 빅데이터 분석을 이용해 트럭들이 기름칠 잘 된 기계처럼 원활하게 움직이도록 돕고 있다. 내비스타가 처음부터 빅데이터 분석에 적극적이었던 것은 아니다. 사업이 내리막길을 걷게 되자 움직임이 일어났던 것이다.


이미지 출처 : Thinkstock

내비스타는 분석 소프트웨어를 이용해 트럭들이 다양한 날씨 상황에서 어떻게 성능을 발휘하는지부터 차량이 망가지기 훨씬 전에 엔진 문제를 찾아내는 것까지 모든 것을 파악하고 있으며, 이는 모두 비용이 많이 발생하는 다운타임(Downtime)을 줄이기 위함이다. 이 회사는 현재 자사의 진단 분석을 소규모 트럭 관리 서비스로 판매할 계획까지 세웠다.

"우리는 가능한 빨리 개입해 업타임(Uptime)을 극대화해 이를 유지하고자 한다"고 내비스타의 CIO 테리 클린(왼쪽 사진)은 말했다. 그는 GM(General Motors)에서 11년 동안 CIO로 근무한 바 있으며 2013년 내비스타에 합류했다.

클린의 빅데이터 임무는 내비스타에서 매우 중요하다. 이 회사는 심각한 재정 손실로 어려움을 겪고 있었으며 2011년 이후로 수익을 얻지 못해 2,800만 달러의 손실을 기록했다. 작년 9월 분기 손실은 200만 달러였다. 내비스타의 북미 대형 트럭 시장 점유율은 2012년 이후 약 절반 가까이로 떨어졌다. 지난 8월 내비스타는 구조조정을 위해 10억 4,000만 달러를 융자했다.

진단 분석이 업타임을 높인다
내비스타는 자체 브랜드뿐 아니라 프라이트라이너(Freightliner), 켄워스(Kenworth), 피터빌트(Peterbilt), 볼보 등 보유하고 있는 트럭 15만 대 이상의 성능을 모니터링 하기 위해 2013년 도입한 원격 진단 시스템인 OCC(On Command Connection)에서 취합한 데이터를 분석하고 있다. 이 소프트웨어는 하루 2,000건의 기록을 생성하며 연비, 지리 위치, 유휴 시간, 잠재적인 고장을 측정하고 시정 조치를 권고한다.

이 덕분에 고객들은 스마트폰이나 태블릿에서 지표를 모니터링하여 유지보수를 계획함으로써 예상치 못한 수리 및 다운타임을 최대 30%까지 줄일 수 있다. 예를 들어, 이 진단 소프트웨어는 기록된 시간이나 거리를 기준으로 엔진오일을 교체하는 대신에 고객들에게 새로운 오일이 필요한 시점을 알려준다. OCC를 이용한 미시시피의 한 트럭 회사는 유지보수 비용을 1마일당 2~3센트 가량 낮출 수 있었으며, 이는 이는 업계 평균이 마일당 12~13센트임을 고려할 때 상당한 수준이다.
 
OCC로 생성한 데이터는 텍스트, 이미지, 비디오 등의 비정형 정보를 고속으로 처리하는 데이터 처리 엔진인 클라우데라 하둡 소프트웨어로 이동한다. 이 소프트웨어는 데이터를 철저히 살펴 어떤 트럭이 시멘트를 운반하는지, 아니면 코카콜라를 운반하는지 여부와 관련하여 엔진이 어떻게 동작하는지에 대한 정보를 찾아 낸다. 그리고 OCC 시스템에 경보를 알린다. 트럭에서 추출되는 데이터의 양이 OCC에서만 하둡 시스템의 20테라바이트 중 10테라바이트임을 감안할 때 클린은 내비스타의 트럭 전체를 하나의 거대한 컴퓨터 네트워크로 보고 있다. 그는 각 트럭이 ‘네트워크의 노드(Node)’라고 말했다.


하지만 클린에게 가장 문제는 데이터 분석이 아니다. 내비스타의 엔지니어들은 서로 다른 간격으로 데이터를 추출하는 13개 컴퓨터 통신 시스템으로부터 추출하는 데이터를 반드시 정상화하고 다른 설명을 이용해 데이터를 제공해야 한다. 내비스타 데이터 엔지니어들은 정보를 다듬어 회사가 잘 파악할 수 있도록 제공하기 때문에 엔지니어들은 이런 의미를 찾기 위해 늘 분투하고 있다. 내비스타는 그래도 양호한 편이다. EIU(Economist Intelligence Unit)의 조사에 따르면, 설문조사에 참여한 550명의 고위 임원 중 41%는 데이터 품질을 유지하는 것이 기업의 관심사 중 하나라고 답했다.

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