제조업에서 MLOps 장점

MLOps에 대한 배경 정보와 MLOps의 이점 중 일부를 포함하여 MLOps(머신 러닝 작업)에 대해 배울 것입니다.

기계 학습은 오늘날 산업 전반에 걸쳐 가장 파괴적인 기술 중 하나입니다. 이러한 다재다능함과 잠재력에도 불구하고 많은 조직은 특히 ML 기술과 지식이 널리 보급되지 않은 제조업과 같은 분야에서 이 기술의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 고군분투하고 있습니다.

높은 초기 비용, 복잡한 구현, 데이터 품질 문제 및 미미한 ROI(투자 수익)는 ML 프로젝트의 제조를 방해합니다. 업계가 이 기술을 효과적으로 구현하려면 이러한 모델을 개발하고 사용하기 위한 더 나은 접근 방식이 필요합니다. MLOps는 이상적인 솔루션을 제공합니다.

 

 

제조업에서 MLOps 장점

 

 

MLOps란

이름에서 알 수 있듯이, MLOps는 현재 Statista에 따르면 소프트웨어 개발 프로젝트의 47%를 차지하는 DevOps의 관행에서 크게 차용하고 있습니다. DevOps가 개발과 운영을 결합하여 소프트웨어 개발의 지속적인 통합(CI)과 제공(CD)을 촉진하는 것처럼 MLops는 ML 모델 프로그래밍과 배포에 CI와 CD를 적용합니다.

ML 모델은 다른 유형의 소프트웨어와 고유하기 때문에 MLops와 DevOps 사이에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 가장 주목할 만한 것은 CI와 CD가 코드 자체뿐만 아니라 코드, 모델 및 입력 데이터 간의 관계를 고려해야 한다는 것입니다.

MLOps는 이러한 모델을 생산하는 개발 파이프라인 위에서 머신 러닝 모델과 데이터를 지속적으로 평가하고 테스트합니다. ML 배포에 대한 많은 기존 접근 방식과 달리 모델 교육 및 테스트 단계도 대부분 자동화합니다. 이러한 자동화와 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어 및 최종 사용자 간의 긴밀한 협업은 머신러닝에 데브옵스의 이점을 제공합니다.

 

 

MLOps 제조에서의 이점

많은 제조업체가 공급망 관리, 공장 최적화 및 이와 유사한 작업에 ML을 사용함에 따라 MLops는 업계에 많은 이점을 제공합니다. 여기 가장 중요한 몇 가지가 있습니다.

 

ML 구축 속도

DevOps와 마찬가지로 MLOps는 개발 및 배포 일정을 단축할 수 있습니다. 이러한 이점은 납기 단축에 대한 압박과 마감 시간이 촉박한 제조업과 같은 산업에서 매우 중요합니다.

기계 학습을 사용하는 제조업체는 일반적으로 반복적인 수동 작업을 자동화하여 효율성을 높이기 위해 그렇게 합니다. 인벤토리 감사와 같은 프로세스는 종종 여러 번의 통과가 필요하므로 자동화가 이상적인 대안이지만 이러한 자동화 툴을 개발하는 데 너무 오랜 시간이 걸릴 경우 이러한 이점을 상쇄합니다. MLOps를 통해 배치를 간소화함으로써 제조업체는 이러한 툴을 더욱 빠르게 활용할 수 있습니다.

ML 개발 주기를 단축함으로써 제조업체는 관련 비용도 절감합니다. 이를 통해 머신 러닝 채택에 따른 재정적 장벽을 해결하고 소규모 제조업체가 기술을 활용하여 빠른 ROI를 창출할 수 있습니다.

 

보다 안정적인 ML 통찰력

MLOps는 또한 제조업체의 ML 모델을 실제로 더 안정적으로 만들 수 있습니다. 정확성의 향상은 주로 이러한 모델에 공급되는 데이터 제조업체의 지속적인 검토 및 테스트에서 비롯됩니다.

Gartner는 품질이 좋지 않은 데이터로 인해 기업이 매년 평균 1,290만 달러의 비용을 지출할 것으로 추정합니다. 부정확한 데이터는 신뢰할 수 없는 결과를 생성하여 많은 경우 기계 학습의 경제성을 제한합니다. 입력 데이터가 신뢰할 수 있는 품질 표준을 충족하도록 보장하기 위한 MLops의 사전 예방적이고 지속적인 접근 방식은 제조업체의 ML 모델이 정확한 통찰력을 제공하도록 보장합니다.

MLOps는 또한 ML 프로젝트의 기대치를 충족하는 데 방해가 되는 데이터 과학자와 최종 사용자 간의 단절을 해결합니다. MLops에서는 ML 모델을 교육한 후에도 개발자와 제조업체가 긴밀하게 협력합니다. 이러한 협업을 통해 제조업체의 요구와 목표에 보다 밀접하게 부합하는 시스템을 만들고 교육하여 보다 실용적으로 만들 수 있습니다.

 

 

유연성을 실현

기계 학습 모델은 또한 제조업체에 실용적으로 사용될 수 있도록 유연해야 합니다. 지난 몇 년간 공급망의 급격한 중단과 수요 변화는 제조업이 보다 민첩하고 적응력이 뛰어난 산업이 되어야 할 필요성을 강조해 왔습니다. 따라서 ML 도구도 변화하는 프로세스, 목표 및 기술에 비슷하게 적응할 수 있어야 합니다.

PR Newswire에 따르면 미국과 영국 제조업체의 거의 4분의 3이 전염병 속에서 신기술에 투자했으며 거의 모든 업체가 이러한 추세를 지속할 계획이라고 합니다. 이러한 변화 속에서, 제조업체의 기존 워크플로우와 장비를 중심으로 설계된 ML 모델은 오랫동안 관련성을 유지하지 못할 것입니다. 시설에는 업데이트된 모델이 필요하며 MLOps는 이러한 변화를 지원하는 데 필요한 민첩성을 제공합니다.

MLops의 자동화, 단축된 개발 주기 및 버전화된 모델을 통해 ML 모델을 쉽게 재현할 수 있습니다.

제조업체는 최소한의 시간 내에 업데이트된 시스템을 조정하고 구현하여 변화하는 환경에 적응할 수 있도록 지원함으로써 이를 자신들에게 유리하게 사용할 수 있습니다.

 

사이버 보안이 향상

MLOps 모델을 채택하는 것은 또한 부문의 보안을 강화하는 데 도움이 될 것입니다. IBM에 따르면, 제조업체들이 더 많은 연결 기술을 구현함에 따라, 그들은 사이버 범죄에서 가장 공격을 많이 받는 산업이 되었습니다. 머신러닝은 많은 양의 데이터를 포함하기 때문에 증가하는 위험을 해결하기 위해 더 많은 보호가 필요합니다.

MLOps의 주요 보안 이점은 협업을 강조한다는 것입니다. 개발자와 최종 사용자가 처음부터 함께 작업함으로써 제조업체의 고유한 사이버 보안 요구사항을 더 쉽게 이해하고 설명할 수 있습니다. 또한 지속적인 개발 파이프라인을 통해 지속적인 보안 감사 및 업데이트가 가능합니다.

신뢰할 수 있는 사이버 보안은 소프트웨어의 개발과 구현에 달려 있습니다. 이러한 측면을 통합하는 DevSecOps 원칙은 각 단계의 보안 취약성에 대한 포괄적인 접근을 보장합니다.

 

 

MLOps는 Industry 4.0의 가능성

기계 학습은 제조업체의 산업 4.0 이니셔티브가 생성하는 데이터를 활용하기 위한 퍼즐의 핵심 부분입니다. MLOps는 가장 일반적인 장애물을 해결하는 동시에 머신 러닝을 활용할 수 있는 길을 제공합니다. 더 많은 제조업체가 MLOps를 채택함에 따라 업계는 보다 데이터 중심적인 미래로 자신 있게 발을 내디딜 수 있습니다.