Viessman - 에너지 효율적인 세상 만들기

필수 현장 방문 횟수 최대 50% 감소, 파트너 및 기술 서비스 팀의 전반적인 생산성 향상

 

이미지 출처: 데이터브릭스

산업: 제조
솔루션: 예지보전, 수요 예측, IoT용 ML 모델 확장, 데이터 기반 ESG
플랫폼: 데이터 레이크하우스 아키텍처, 델타 레이크, 데이터 사이언스
CLOUD: Azure

 

"데이터브릭스의 데이터 인텔리전스 플랫폼은 고객이 지속 가능한 에너지에 대한 의사결정을 내릴 수 있도록, 데이터 인사이트를 통한 지원을 제공합니다."
- Dr. Marina Pausch, Viessman 데이터 사이언스 책임자

 

기후 시스템부터 태양광 패널, 풍력 터빈, 전기 자동차에 이르기까지 에너지 효율적인 솔루션에 대한 전 세계적인 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 데이터의 중요성은 부각되며, 이를 통해 더욱 스마트한 운영이 가능해지고 있습니다. 이 변화의 선두에 서 있는 Viessman은 지속 가능한 기후 및 재생 에너지 솔루션을 제공하는 세계 최고의 기업 중 하나입니다.

 

가족 기업으로서 Viessman은 주거 및 기업 고객을 위한 스마트 기후 솔루션을 개발하며, 에너지 효율성과 비용 효율성을 보장하는 지속 가능한 솔루션을 중점적으로 연구하고 있습니다. Viessman은 환기 및 난방 시스템부터 태양광 발전, 배터리 저장 장치에 이르기까지 6자리 수의 연결 장치를 통해 매일 2.5TB 이상의 기계 데이터를 생성하고 있습니다. 그러나 관리 비용이 많이 들고 규모에 따라 매우 비효율적인 기존 시스템으로 인한 확장성 문제에 대한 해답이 필요했습니다.

 

이를 위해 Viessman은 데이터브릭스의 데이터 인텔리전스 플랫폼을 도입하여 IoT 지원 디바이스와 모니터링 앱을 활용, 예측 유지보수 및 원격 서비스 세션을 수행하며 주택 운영 효율을 높이고 현장 방문 횟수를 줄여, Viessman과 고객 모두의 탄소 발자국을 줄일 수 있게 되었습니다.

 

데이터 비용, 확장성 및 안정성은 모두 가치 제공 능력에 영향을 미칩니다

기술은 지속 가능한 미래를 만들기 위해 사람, 가정, 기업이 에너지를 사용하고 소비하는 방식을 바꾸는 중입니다. 이러한 변화의 중심에는 데이터가 있습니다. 온도 조절기부터 HVAC 시스템에 이르기까지 스마트 기기는 IoT 센서를 활용하여 실시간 이벤트 데이터를 수집하고, 이를 추세 파악, 예측 및 자동화에 활용하고 있습니다. Viessman은 데이터를 보유하는 것만으로는 충분하지 않다고 인식하고 있으며, 데이터의 품질과 신뢰성이 최상이어야만 고객에게 에너지 비용을 절감할 뿐 아니라 최고의 만족도를 보장하는 가치 있는 인사이트를 제공할 수 있다고 강조하고 있습니다.

 

Viessman의 이전 데이터 인프라는 데이터 사일로를 생성하며 확장에 많은 비용이 소요되었고, 안정성 문제로 인해 가장 필요한 고객들에게 ML 기반 인사이트를 제공하는데 영향을 끼쳤습니다. 또한 레거시 시스템은 데이터 사이언스, 데이터 엔지니어링 및 비즈니스 팀의 효과적인 협업을 방해하였고, 이로 인해 제품 혁신과 인사이트가 고객에게 전달되는 데 더 많은 시간이 소요되었습니다. 비스만의 수석 데이터 엔지니어인 Jan Metzger는 "우리에게는 속도와 민첩성이 매우 중요합니다. 과거에는 기능을 신속하게 프로덕션에 적용하는 것이 어려웠기 때문에, 이러한 기능을 고객과 공유하는 데 더 많은 시간이 걸렸습니다."라고 말했습니다.

 

스마트 에너지 디바이스 라인을 강화하겠다는 비전을 실현하기 위해, Viessman은 모델을 확장하고 소비자들에게 보다 효율적으로 기능을 제공할 수 있는 비용 효율적인 솔루션을 찾아야 했고, 그 때 데이터브릭스가 등장하게 되었습니다.

 

레이크하우스 아키텍처는 고객을 만족시키는 새로운 에너지 솔루션을 지원합니다.

Viessmann은 모든 데이터와 분석을 위한 중앙 허브로서 데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼을 사용하고 있습니다. 이를 통해 제품 혁신과 고객 지원을 위한 인사이트를 더욱 쉽게 추출할 수 있게 되었습니다. 데이터와 분석에 보다 협력적이고 개방적인 접근 방식을 적용함으로써, Viessmann의 데이터 팀은 ML 모델을 더욱 빠르게 생성하고 아이디어를 생산 솔루션으로 신속히 전환할 수 있게 되었습니다.

 

Metzger는 "데이터브릭스 덕분에 시스템 오류를 예측하거나 에너지 소비 메트릭을 분석하여 고객에게 에너지 요금을 절약할 수 있는 방법을 추천하는 등, 데이터를 민주화하고 새로운 비즈니스 혁신을 제공할 수 있게 되었습니다."라고 말했습니다. 예를 들어, 난방 시스템에서 수압이 감소하는 것은 흔히 발생하는 문제입니다. Viessmann의 팀은 모든 관련 데이터의 중앙 저장소인 데이터브릭스를 이용하여 이상 징후를 감지하는 모델을 효율적으로 생성했으며, 이를 통해 압력이 떨어질 경우 고객에게 경고를 보낼 수 있었습니다. 더불어, 에너지 소비량과 구성 요소의 남은 수명을 예측하는 알고리즘을 훈련시켜 고객에게 적시에 실질적인 권장 사항을 제공할 수 있었습니다.

 

Viessmann의 데이터 사이언스 책임자인 Marina Pausch는 "신제품 개발과 동시에 디지털 서비스 제공을 위한 새로운 알고리즘을 만들어야 했습니다. 이제 데이터 엔지니어링 팀이 새로운 프로토타입을 만들면, 이를 이어받아 현실화하는 것이 매우 간단해졌습니다."라고 말했습니다. 또한, Power BI를 통한 대시보드를 통해 회사 내 다양한 팀에서 데이터를 민주적으로 사용할 수 있게 되었습니다. 이로 인해 실행 가능한 인사이트를 손쉽게 확보하고, 제품 신뢰성, 마케팅 성과, 기술 지원 제공 품질 등을 개선하는 방법을 더욱 깊이 이해할 수 있게 되었습니다.

확장성과 효율성을 통해 고객 중심의 기업으로 재탄생하는 방법

데이터 팀과 비즈니스 전체에서 데이터 액세스를 단순화하고 데이터 민주화를 실현함으로써, 이제 Viessmann은 주거용 최종 사용자부터 설치 전문가까지 고객에게 직접적으로 가치를 전달할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 더욱 지능적이고 주도적인 의사결정을 내릴 수 있게 되었습니다.

 

데이터 개선으로 인한 이런 직접적인 혜택을 설명하는 좋은 예는 Viessmann의 '원격 서비스'입니다. 이전에는 설치 전문가가 매년 한 번씩 정기적으로 고객을 방문해 유지보수를 해야 했습니다. 그러나 현재는 Viessmann의 IoT 솔루션과 데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼 덕분에, 지속 가능하고 영구적인 점검 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다. 데이터브릭스의 원격 서비스와 같은 데이터 중심의 혁신을 통해 필수적인 현장 방문 횟수를 최대 50%까지 감소시켜 파트너와 기술 팀의 전반적인 생산성을 높였습니다. 이제 설치 전문가는 비효율적이고 비용이 많이 드는 연간 방문 대신, 디바이스에 대한 직접적인 데이터 인사이트를 확보하고, 모든 것이 원활하게 작동하는지 확인하며, 긴급한 문제가 발생했을 때만 고객을 방문하게 됩니다. 이를 통해 설치 전문가는 더 적은 비용으로 고객에게 더욱 만족스러운 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다.

 

최종적으로, Viessmann은 모델 개발 속도를 가속화하고 전 세계 고객의 삶을 개선하는 데 계속해서 집중하기 위해 데이터브릭스 사용을 계속 확대할 계획입니다. "데이터를 점차 활용하게 되면, 우리는 더욱 고객 중심의 기업이 될 수 있습니다."라고 파우쉬는 덧붙이며, "데이터브릭스가 이를 가능하게 해줍니다."라고 말했습니다.