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자동차 분야에서 효과적인 서비스와 수리를 위한 통합 프레임워크

전문가 제언: ○ 연관성 분석은 하나의 거래나 사건에 포함되어 있는 항목들의 관련성을 파악하여 둘 이상의 항목들로 구성된 연관성 규칙을 찾아내는 탐색적 자료 분석 방법이다. 연관성 분석이 적용될 수 있는 자료는 거래(transaction)와 항목으로 구성되어 있다. 연관성분석은 교차판매(Cross Selling), 묶음판매(Bundling), 상품진열, 첨부 우편물, 쿠폰배부, 카탈로그 디자인 등의 여러 분야에서 활용될 수 있다. 연관성 분석을 할 경우에는 연관성의 내용이 일반화될 수 있는 내용인가를 판단하기 위하여 각 연관규칙을 비교할 수 있는 기준이 필요하다.

○ 사례기반 추론(CBR: Case-Based Reasoning)은 문제가 주어졌을 때 과거의 사례 중 현재의 문제와 가장 유사한 사례를 찾아내어 그때의 솔루션을 현재의 문제에 대한 솔루션으로 선정하는 방식의 추론 형태로 이 방식은 대상 문제를 해결하기 위한 원칙이나 지식의 확보가 불가능하거나 존재하지 않을 때 매우 유용하다.

○ 자동차 애프터서비스의 고객요구 품질을 반영하는 방법은 여러 가지가 있을 수 있겠지만 그 가운데서도 이미 자동차를 구매한 고객을 대상으로 고객의 더 나은 선호나 불편을 조사하여 이후 개발될 차량에 반영하고 있다. 바로 고객의 VOC(Voice of Customer) 결과를 토대로 이미 선정된 기업의 요구품질과의 Gap을 현실성 있게 반영하는 방법으로 QFD(Quality Fuunction Deployment)를 적용하고 있다.

○ 국내 건설 산업에서 실패정보는 사례중심의 비체계적인 문서형태로 관리되고, 통계적 분석결과 정보수준의 자료로 제시되고 있다. 이는 건설 실패정보의 활용을 통하여 건설프로세스가 지속적으로 개선될 수 있다는 긍정적인 측면을 간과한 건설실무자의 인식의 부재에 기인한다. 건설 실패사례 정보시스템은 웹과 사례기반 추론기법을 이용하여 가장 유사한 과거 사례가 검색될 수 있도록 구현하였으며, 건설 실패정보를 체계적으로 관리할 수 있고, 실패사례를 통한 간접적 지식습득 및 미래의 건설프로젝트의 실패발생 예방대책을 수립하는데 활용될 수 있을 것이다.

저자: Rahul Chougule
자료유형: 학술정보