차량 데이터의 가치 극대화

서론

‘ Driving Innovation ’의 새로운 에피소드에 오신 것을 환영합니다. 이 프로그램에서는 자동차 산업이 소프트웨어 정의 차량(SDV)으로 전환할 수 있도록 지원하는 기술과 솔루션에 대해 이야기합니다. 저는 Sonatus 의 제품 책임자인 산제이 카트리(Sanjay Khatri)입니다. 이번 에피소드에서는, 세계 최대 규모의 OEM 중 한 곳이 당사의 차세대 데이터 수집 솔루션인 ‘ Sonatus Collector’를 활용해 차량 데이터의 힘을 이끌어내어 비즈니스의 모든 영역에서 혁신을 주도한 과정을 다룬, 방금 공개된 사례 연구를 미리 소개해 드리겠습니다.

자동차 산업 및 SDV에 있어 차량 데이터의 가치

소프트웨어 정의 차량(SDV)으로의 전환을 설명하는 한 가지 방식은, 우리가 사실상 차량을 디지털 제품, 심지어 혁신을 위한 디지털 플랫폼으로 전환하고 있다는 점입니다. 그리고 모든 디지털 제품과 마찬가지로, 데이터는 이러한 차량의 지속적인 진화를 이끄는 원동력입니다. 예를 들어, 2030년에 판매되는 차량의 90%는 연결형 차량이 될 것으로 예상되며, 각 차량은 자율 주행이 활성화된 상태에서 시간당 몇 기가바이트에서 테라바이트에 이르는 주행 데이터를 생성할 수 있을 것으로 보입니다. OEM(자동차 제조사)들은 더 나은 차량 소유 경험과 주행 경험을 제공하고 새로운 비즈니스 모델을 구축하기 위해 이 데이터를 적극 활용하고자 합니다. 하지만 데이터의 쓰나미를 활용하고 이를 유용하게 사용하는 데 있어 ‘좋은 것도 지나치면 해롭다’는 말이 그 어느 때보다 절실히 적용되는 분야가 바로 여기입니다. 본 사례 연구에서는 세계 최대 자동차 제조사 중 하나인 당사의 고객사가 ‘ Sonatus Collector’를 활용하여 생산 단계는 물론, 무엇보다도 이미 도로 위를 달리고 있는 수백만 대의 차량에서 차량 데이터의 진정한 가치를 도출하는 과제를 어떻게 해결해 나갔는지 살펴보았습니다.

선도적인 OEM 기업이 데이터 수집 과정에서 직면한 과제

먼저 이 OEM이 직면한 과제를 살펴보겠습니다. 기존 전략은 이용 가능한 모든 차량 데이터를 무작정 수집한 뒤, 클라우드에서 어떤 데이터가 유용한지 파악하는 방식이었는데, 이는 비효율적일 뿐만 아니라 비용도 많이 들었습니다. 이로 인해 차량 내 자원이 불필요하게 소모되었을 뿐만 아니라, 클라우드 연결, 저장 공간 및 분석 비용도 과도하게 발생했습니다. 또한 데이터 수집 과정에서 민첩성과 유연성이 부족했습니다. OEM으로서 차량을 설계하고 개발할 당시에는 향후 필요한 모든 차량 데이터를 예측할 수 없습니다. 변화하는 요구 사항에 적응하고, 실제 주행 상황에서 차량을 관찰하여 이러한 실제 상황에 맞춰 지속적으로 분석하고 개선해야 합니다. 또한 완전히 다른 데이터 세트가 필요한 새로운 비즈니스 기회를 발견할 수도 있습니다. 마지막으로, 통합된 데이터 수집 솔루션이 없었기 때문에 각 조직은 자체적으로 맞춤형 솔루션을 도입했고, 이로 인해 데이터 수집 파이프라인이 중복되었습니다. 이는 데이터 사일로를 생성했고, 보다 포괄적인 통찰력을 얻고 개선을 도모하기 위한 팀 간 협업을 방해했습니다.

Sonatus Collector가 차량 데이터의 ROI를 극대화하는 데 어떻게 기여했는지

이어지는 사례 연구에서는 Sonatus Collector가 정밀한 엣지 인텔리전스와 클라우드 구성의 편의성을 결합한 솔루션을 제공함으로써, 불필요한 정보를 효율적으로 걸러내고 가치 있는 신호를 도출한 과정을 설명합니다. Collector의 이벤트 기반 데이터 수집 정책을 통해 해당 OEM은 데이터의 4분의 1만을 사용하면서도 데이터 활용도를 20배까지 높일 수 있었습니다. 이는 데이터 활용 효율이 80배 향상된 것입니다. 또한 매우 정밀하게 데이터를 수집함으로써 딥 러닝( AI ) 모델의 분석 및 활용이 가속화되어, 소요 시간을 몇 주나 몇 달에서 며칠, 심지어 몇 시간으로 단축하며 적은 노력으로 더 빠르게 결과를 얻을 수 있음을 확인했습니다. 마지막으로, Collector가 다양한 차량 신호, 로그, 센서 측정값에 접근할 수 있을 뿐만 아니라 매우 정교하고 세분화된 데이터 수집 정책을 유연하게 수립할 수 있다는 점은, 해당 OEM 내의 여러 조직(R&D 및 QA부터 사후 유지보수 및 커넥티드 서비스에 이르기까지)이 단일 솔루션을 통해 데이터 기반의 성과를 창출할 수 있음을 의미합니다.

요약

요약하자면, 차량 데이터의 홍수는 분명히 현실이지만, 올바른 솔루션을 통해 이를 효과적으로 관리하고 유용하게 활용할 수 있습니다. 자세한 내용은 사례 연구를 확인해 보시고, Sonatus 으로 문의하시면 실습 데모를 통해 귀사의 비즈니스에 어떤 이점이 있는지 직접 확인해 보실 수 있습니다. 또한, 향후 ‘ Driving Innovation ’ 에피소드에서 귀사의 차량 데이터 활용 성공 사례를 소개할 수 있기를 기대합니다.