StrongArm - 데이터 기반 인사이트를 통해 산업 재해 방지하기

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작업장 재해율 60% 감소
총 절감액 $5.3M
78% 부상 위험 평가 오차 범위 감소

이미지 출처: Databricks

산업: 제조
솔루션: IoT용 ML 모델 확장 플랫폼 
사용 사례: 델타 레이크, 데이터 사이언스, 머신 러닝, ETL
CLOUD: AWS

"Databricks는 부서 간 데이터 협업을 크게 개선하여 작업장 안전을 개선하기 위한 새로운 데이터 기반 혁신을 위해 공동으로 노력할 수 있게 해줍니다."
-브라이언트 이든, CIO, StrongArm Technologies

 

대부분의 산업재해는 하루 아침에 갑작스럽게 발생하지 않습니다. 오히려 장기간에 걸친 반복적인 유해 동작을 통해 서서히 발생하며, 가장 심각한 경우에는 회복할 수 없는 신체적 손상으로 이어집니다. StrongArm Technologies는 이러한 문제를 해결하기 위해 일상적인 동작과 활동은 물론 작업자의 주변 환경을 추적하는 웨어러블 디바이스를 개발하고 있습니다. 이들은 데이터브릭스를 통해 방대한 양의 실시간 IoT 데이터를 수집하고, 독점적인 안전 점수와 활동 분류를 통해 위험을 예측하는 머신 러닝을 적용하여 더 스마트하고 안전한 환경을 조성할 수 있습니다. StrongArm은 산업 재해율을 절반 이상 줄이고, 고객과 고객사의 직원들이 의료 및 보험 비용 수백만 달러를 절감할 수 있었습니다.

 

작업장 안전 개선을 위한 데이터 활용의 복잡성

산업재해는 고용주 뿐만 아니라 직원들에게도 막대한 비용을 초래할 수 있는 큰 문제입니다.

 

"허리 부상은 산업 현장에서 가장 흔하게 발생하는 부상 유형입니다. 근로자가 부상을 당할 때마다 일반적으로 65,000달러 이상의 의료비가 발생합니다."라고 StrongArm Technologies의 CIO인 브라이언트 이든은 설명합니다.

 

StrongArm의 목표는 1인당 하루에 약 120만 개의 데이터 포인트를 포함한 모든 데이터 포인트를 캡처하여 부상을 예측하고 이러한 의료 비용이 발생하는 것을 방지하는 것입니다. 그러나 대량의 실시간 시계열 데이터의 흐름으로 인해 데이터 사이언스적 요구사항을 충족시킬 수 있는 안정적이고 성능이 우수한 ETL 파이프라인을 구축하는 데 어려움을 겪었습니다. 또한 인프라 유지 관리에도 상당한 리소스가 필요했으며, 워크로드를 처리할 수 있는 충분하고 안정적인 클러스터를 준비하는 데 일주일이 걸리는 경우도 있었습니다.

 

데이터 사이언스적인 측면에서, 노트북 한 대로 작업하는 것은 애드혹 쿼리를 효율적으로 수행하는 데 한계가 있었으며, 전체 데이터 집합에 대한 모델 훈련을 진행할 수 없었습니다. 또한 여러 데이터 팀 간의 시스템과 인력 간의 협업이 어려웠습니다. 데이터 전문가들은 팀이 종종 사일로화되어 있고, 업무가 긴급성보다는 교차 기능에 중점을 두었기 때문에 이미 협업에 어려움을 겪고 있었습니다. 적절한 도구의 부족으로 상황은 더욱 악화되었습니다.

 

통합 데이터 레이크와 간소화된 머신 러닝 수명 주기

StrongArm은 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터브릭스의 데이터 인텔리전스 플랫폼을 도입하였습니다. 데이터 엔지니어링, 데이터 사이언스, 그리고 애널리스트들이 함께 작업할 수 있는 장점 덕분에 반복 작업과 협업은 더 이상 문제가 아니었습니다.

델타 레이크는 데이터 신뢰성 문제를 해결하여 다양한 소스로부터 실시간 IOT 데이터를 손쉽게 수집할 수 있게 하였습니다. 이로 인해 데이터 파이프라인이 데이터 사이언스 팀에 원활하게 전달되어 머신 러닝을 통한 혁신이 더욱 쉬워졌습니다. MLflow는 전체 머신 러닝 수명 주기를 간소화하여 최고의 모델이 프로덕션에 적용될 수 있도록 도와주었습니다.

 

StrongArm의 데이터 사이언티스트인 Siva Bommireddy는 "데이터브릭스를 사용하기 전에는 데이터 사이언스 연구 프로젝트를 구조화할 방법이 없었습니다. 모델을 만들고 20번 반복하면 첫 번째 모델의 결과가 무엇인지 잊어버려서 다시 작업을 파고들어야 했습니다."라고  말합니다. "MLflow는 이를 더 쉽게 관리할 수 있게 해주며, 일반적으로 데이터 사이언스의 반복적인 특성을 해결해줍니다."

 

조직 전체에서 데이터 통합의 혜택을 받은 또 하나의 그룹은 StrongArm의 애널리스트 팀입니다. Matt는 기술 전문가가 아닌 팀도 결과를 도출할 수 있게 되어 매우 만족스러워졌다고 덧붙였습니다. 그는 "데이터 관련 여부와 관계없이 모든 팀에게 의미 있는 결과를 15분 이내에 제공할 수 있습니다."라고 말했습니다. "데이터브릭스는 수많은 데이터 사용 사례를 해결해 주었습니다."

 

비하인드 스토리: 데이터 팀의 효과
StrongArm의 훌륭한 데이터 팀을 영상으로 만나보세요.

 

부상 60% 감소로 5백만 달러 이상의 비용 절감 효과 발생

StrongArm은 이제 센서 데이터에서 인사이트를 얻어 고객이 작업장 안전과 직원들의 생계를 개선할 수 있는 새로운 전략으로 전환할 수 있게 되었습니다.

 

포춘 100대 고객 중 하나를 심층 분석한 결과, 작업장 재해가 최대 60%까지 감소하여 총 5,347,368달러의 절감액과 355%의 ROI를 달성한 것으로 나타났습니다. 동시에 StrongArm은 부상 위험 평가의 오차 범위를 23%에서 단 5%로 줄여 78%의 개선 효과를 얻을 수 있었습니다.

 

"우리는 산업 작업자를 보호하는 사업을 하고 있습니다."라고 Eadon은 설명합니다. "데이터브릭스를 통해 데이터와 머신러닝의 힘을 발휘하여 우리가 일상에서 의지하고 있는 많은 산업 근로자들을 위해 작업장을 더 안전하고 생산적이며 좋은 환경으로 만들 수 있습니다."