에너지위즈(주)는 자동차·산업용 축전지 및 전원기기 제조·판매를 통해 사회를 지지하는 기업이다. 당사에서는 오랜 세월에 걸쳐 각종 제품에 대해 정기적인 추출 검사를 실시하여 성능이 기준치를 충족하는지 확인하여 품질을 담보해 왔다.
이 검사 데이터는 사내 시스템에 기록되지만, 가부 판정상 기록 데이터를 사용할 필요가 없기 때문에, 버려 동연의 "잡아내기" 상태로 보관되어 있었다. 거기서 방대한 검사 데이터를 빅 데이터로 파악해 JMP를 활용한 데이터 성형이나 가시화, 기계 학습을 실시하면, 지금까지 기술자가 알 수 없었던 다양한 지견을 획득할 수 있었다. 특히 '전지의 개성'을 밝히기 위해 필요한 '성능 편차'를 파악할 수 있었다.
구체적으로는, 전지의 성능 편차를 단순한 표준 편차로 평가하는 것이 아니라, JMP가 빅 데이터를 취급할 수 있는 메리트를 살려, 동일한 제조 로트내와 다른 제조 로트 간의 편차에 분해, 평가함으로써, 각 제품의 편차의 특징과 그 요인을 추정할 수 있었다. 결과적으로 '품질보증' 활동에서 성능 편차 저감을 위한 제품 설계 변경 또는 제조 프로세스 개선 등 '성능·공정 개선'까지 연결하는 것이 가능해졌다.
