콘텐츠바로가기

[한경 BIZ School] 델타항공, 수하물 데이터 분석…분실 71% 개선

입력 2016-06-16 16:17:52 | 수정 2016-06-16 16:17:52 | 지면정보 2016-06-17 B7면
글자축소 글자확대
Let's Master
빅데이터 (5)·끝 글로벌 활용 사례

독일 티센크루프 엘리베이터 모든 센서와 시스템 연결
관제센터에 실시간 정보 전송
현장 기술자들은 모바일 앱 통해 정보 모니터링

최정환 < 한국정보화진흥원 K-ICT 빅데이터센터장 >
기사 이미지 보기
미국 항공산업은 경쟁 심화 등으로 이윤이 줄면서 경영이 어려워지고 있는 분야 중 하나다. 그럼에도 델타항공은 지난 수년간 뛰어난 재무성과를 거두며 업계 선두주자로 날고 있다. 포천지는 지난 5년 동안 ‘세계에서 가장 동경하는 항공사’로 델타항공을 네 번이나 선정했다. 주가도 네 배 가까이 상승했다.

델타의 성공은 빅데이터를 활용한 결과라고 해도 과언이 아니다. 이 회사는 공항 수하물처리 시스템에 많은 투자를 해 수하물 데이터를 수집하고 분석한다. 고객의 여행가방 처리건수 추이와 처리과정의 문제점을 파악해 효과적으로 대처하고 있다. 실시간 운항 데이터와 수하물 처리시스템을 통합했고, 공항 수하물 분류시스템과 연결해 자동으로 수하물 처리자에게 알려준다. 이에 따라 수하물 처리 인력은 사전에 준비할 시간을 벌어 여행가방 오분류와 분실을 대폭 줄일 수 있게 됐다. 자사 홈페이지나 모바일 앱(응용프로그램)을 통해 수하물 추적데이터를 여행자들과 공유, 수하물 이동 경로를 분 단위로 확인할 수 있게 했다.

델타항공은 2007년 이후 수하물 분실 문제를 71%나 개선하며 서비스를 획기적으로 개선했다. 항공업계에서 찾아보기 힘든 사례다.

델타항공은 고객의 여행 기록, 거래 데이터 등을 분석해 고객 맞춤형 프로모션을 벌이며 고객 충성도를 높였다. 그 결과 JD파워가 측정하는 고객만족도에서 점수가 지속적으로 올랐고, 기업고객으로부터는 미국 항공사 중 4년 연속 가장 높은 평가를 받았다.

# 고장을 예측하는 엘리베이터

기사 이미지 보기
독일 서부 뒤스부르크 에센에 있는 티센크루프(ThyssenKrupp AG)는 제철과 자동차·엘리베이터·에스컬레이터 관련 사업을 하는 기업이다. 특히 ‘티센크루프 엘리베이터’는 일반 소비자에게도 익숙한 브랜드다. 이 회사는 일찍이 세계 인구 30억명 정도가 도시로 이주할 것으로 예측했다. 이에 따라 도시에 고층 빌딩이 늘 것이라고 전망했다.

티센크루프는 매년 110만개 이상의 엘리베이터와 에스컬레이터를 유지·보수하고 있다. 24시간 안전하게 운영되도록 관리하고 있다. 세계 각국 도시에 엘리베이터를 건설하며 사업을 확장하고 있는 이 회사는 고객에게 가장 중요한 문제인 안전에 초점을 맞추면서 경쟁력을 높여나가기로 하고 그 해결 방안을 빅데이터에서 찾았다. 티센크루프는 엘리베이터 고장을 없애는 길을 찾았다.

엘리베이터와 에스컬레이터에 있는 모든 센서와 시스템을 연결해 데이터를 수집하고, 이를 클라우드 기반으로 구축된 중앙 관제 시스템에 실시간으로 보내 기계의 성능지표를 가시화한다. 현장에 있는 기술자들은 모바일 앱을 통해 이 정보를 실시간 모니터링하며 어떤 엘리베이터가 언제 어떤 수리를 필요로 하는지 판단할 수 있다.

사물인터넷(IoT) 기술과 이를 통해 생성되는 빅데이터를 분석해 실시간 동작 현황을 분석하고, 고장이 발생하기 전에 어떤 수리가 필요한지를 예측하는 것이다. 이 같은 기술을 활용하면 선제적 유지·보수를 함으로써 비용과 시간을 획기적으로 줄일 수 있다. 엘리베이터 유지·보수 활동 개선을 통해 고객사의 관리비용도 크게 줄어들었다. 티센크루프는 빅데이터를 활용한 엘리베이터 관리방식 혁신의 모델이다.

# 행사장 식음료 구매의 새 지평

북미 150곳 이상의 스포츠 시설이나 경기장에서 서비스, 음식 케이터링 등을 제공하고 있는 아라마크(Aramark)는 소비자 추세에 대한 데이터를 수집하고 분석해 활용한다. 이 회사는 전국 식음료 매장에서 판매시점(point-of-sale) 데이터를 수집해 분석했다. 자료를 바탕으로 실시간 수요를 파악해 음식의 품질과 신선도를 개선했다. 특정 매점에서 30분 단위로 몇 개의 햄버거를 판매하는지 분석하고 수요를 충족하기 위해 해당 매점에 점원 몇 명을 배정해야 하는지 파악했다. 그 결과 고객의 가장 큰 불만사항이던 줄 서기 불편을 해소할 수 있었다. 주문 처리가 신속하게 이뤄지면서 매출도 늘었다. 빅데이터가 더 높은 수준의 서비스와 매출 증가라는 새로운 가치를 창출한 사례다.

위 사례들의 공통점은 빅데이터를 통해 문제를 해소하고 새로운 가치를 창출했다는 점이다. 빅데이터의 활용은 당면한 문제를 해결하고자 하는 데서 출발한다. 데이터 분석을 통해 해결 방안을 찾고 이를 실행해 나감으로써 새로운 가치를 창출해낼 때 비로소 빅데이터의 본질이 구현됐다고 할 수 있다.

최정환 < 한국정보화진흥원 K-ICT 빅데이터센터장 >

POLL

1년 뒤 아파트 가격, 어떻게 전망합니까?

증권

코스피 1,970.61
종목 검색

인기검색 순위

코스피/코스닥 인기검색순위
코스피 코스닥
SK케미칼 -2.76% 티엘아이 -4.43%
SK디앤디 +0.43% 옵트론텍 -3.87%
SK가스 -0.89% 미래나노텍 -2.86%
현대산업 +0.61% 에이텍 -4.92%
한화테크윈 -7.38% 대한뉴팜 -1.80%

20분 지연 시세

외국인 순매수

외국인 순매수 코스피
코스피
삼성전자 -1.26%
SK하이닉스 +0.45%
롯데케미칼 -0.44%
LG전자 +0.22%
현대제철 -0.58%
외국인 순매수 코스닥
코스닥
셀트리온 -1.78%
서울반도체 +0.34%
에스티아이 -3.40%
뉴트리바이... -2.05%
에스엠 -0.39%

20분 지연 시세

기관 순매수

기관 순매수 코스피
코스피
LG화학 +0.87%
SK하이닉스 +0.45%
현대중공업 +1.33%
삼성중공업 +3.19%
현대차 +1.14%
기관 순매수 코스닥
코스닥
디오 -1.97%
에스엠코어 +10.70%
비아트론 +0.67%
원익IPS -0.47%
메디톡스 +0.09%

20분 지연 시세

포토

HK여행작가 자세히보기 제6회 일본경제포럼 한경닷컴 로그인 이벤트