KR20210120594A - Business model inference system that fuses big data and artificial intelligence-based multi-dimensional products and services - Google Patents

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KR20210120594A
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Abstract

The present invention relates to a business model inference system for fusing multi-dimensional products and services based on big data and artificial intelligence (AI), which provides a standard tool to analyze and evaluate business context in the manufacturing industry, discovers a model fusing products and services, and uses the model as a technology development and management tool, thereby maximizing growth of the manufacturing industry. According to the present invention, the business model inference system comprises: a manufacturer terminal providing company information and product information to a business model inference unit, requesting a business model, and receiving the business model extracted by the business model inference; and the business model inference unit analyzing and evaluating business context on the basis of the company information and product information provided from the manufacturer terminal, inferring fusion of multidimensional products and services, and extracting a business model corresponding to a company on the basis of an inference result to provide the extracted business model to the manufacturer terminal.

Description

빅데이터와 인공지능 기반의 다차원 제품과 서비스를 융합하는 비즈니스모델 추론시스템{Business model inference system that fuses big data and artificial intelligence-based multi-dimensional products and services}A business model inference system that fuses big data and artificial intelligence-based multi-dimensional products and services that converges big data and artificial intelligence-based multi-dimensional products and services

본 발명은 빅데이터와 인공지능 기반의 다차원 제품과 서비스를 융합하는 비즈니스모델 추론시스템에 관한 것으로, 특히 제조업에서 사업 상황(Biz Context)을 분석 및 평가할 수 있는 표준형 도구를 제공해주고, 제품과 서비스를 융합하는 모델을 발굴하여 기술개발 및 관리 도구로 활용하여 제조업의 성장을 최대화할 수 있도록 한 빅데이터와 인공지능 기반의 다차원 제품과 서비스를 융합하는 비즈니스모델 추론시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a business model reasoning system that converges multidimensional products and services based on big data and artificial intelligence. In particular, it provides a standard tool for analyzing and evaluating business context in the manufacturing industry, and provides products and services. It is about a business model reasoning system that converges multidimensional products and services based on big data and artificial intelligence that discovers a convergence model and uses it as a technology development and management tool to maximize the growth of the manufacturing industry.

국내 제조업은 시장 성장성의 한계로 제조원가 경쟁력 확보와 생산성 제고에만 초점을 두고 있어, 기업의 성장에 한계성이 있다.The domestic manufacturing industry has limitations in corporate growth as it focuses only on securing manufacturing cost competitiveness and enhancing productivity due to limitations in market growth potential.

특히, 변화된 시장 트렌드 변화와 고객 만족을 위한 전략의 필요성과 혁신 및 도약의 필요성은 느끼고 있으나, 체계적인 방법론을 체득하기에는 시간적/인적 역량이 부족한 것이 현실이다. 기업 성장을 위해 외부 컨설팅 등을 통해 방법론을 획득하려는 노력이 있으나, 이는 현실적이지 못한 형식적 컨설팅을 통해 리스크를 초래할 우려가 있다.In particular, we feel the need for a strategy for changing market trends and customer satisfaction, as well as the need for innovation and leap forward, but the reality is that time/human capabilities are insufficient to acquire a systematic methodology. Efforts are made to acquire methodologies through external consulting for corporate growth, but there is a fear that this may lead to risks through unrealistic formal consulting.

따라서 제조업의 성장을 위해 지원서비스를 제공하는 다양한 플랫폼들이 개발되고 있으며, 하기의 <특허문헌 1> 에도 제조업의 서비스 지원을 위해 종래에 제안된 기술의 일 예이다.Accordingly, various platforms that provide support services for the growth of the manufacturing industry are being developed, and the following <Patent Document 1> is an example of a technology previously proposed for service support in the manufacturing industry.

즉, <특허문헌 1> 은 3차원 캐드 데이터에 공학적 지식 및 노하우를 포함하는 추가 데이터를 추가하여, 다양한 제조업 지원 서비스로 활용 가능한 지식 집약형 디지털 모델기반 제조업 지원서비스를 제공한다.That is, <Patent Document 1> provides a knowledge-intensive digital model-based manufacturing support service that can be used as a variety of manufacturing support services by adding additional data including engineering knowledge and know-how to 3D CAD data.

그러나 이러한 종래기술도 제조업의 단점인 서비스 부족문제를 해결해주기 위해 제조업의 서비스를 지원해주는 것은 가능하나, 제조업의 핵심인 제품과 서비스를 융합하여 제조업 성장을 위한 플랫폼은 제시해주지 못하는 단점이 있다.However, this prior art also has the disadvantage that although it is possible to support manufacturing services to solve the service shortage problem, which is a disadvantage of manufacturing, it is not possible to present a platform for manufacturing growth by converging products and services, which are the core of manufacturing.

대한민국 공개특허 10-2016-0050385(2016.05.11)(지식 집약형 디지털 모델기반 제조업 지원서비스 시스템)Republic of Korea Patent Publication 10-2016-0050385 (2016.05.11) (knowledge-intensive digital model-based manufacturing support service system)

따라서 본 발명은 상기와 같은 일반적인 제조업에서 부족한 서비스를 지원해주고, 종래기술에서 발생하는 제반 문제점을 해결하기 위해서 제안된 것으로서, 제조업에서 사업 상황(Biz Context)을 분석 및 평가할 수 있는 표준형 도구를 제공해주고, 제품과 서비스를 융합하는 모델을 발굴하여 기술개발 및 관리 도구로 활용하여 제조업의 성장을 최대화할 수 있도록 한 빅데이터와 인공지능 기반의 다차원 제품과 서비스를 융합하는 비즈니스모델 추론시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.Therefore, the present invention provides a standard tool that can analyze and evaluate the business context in the manufacturing industry, providing support for insufficient services in the general manufacturing industry as described above, and solving various problems occurring in the prior art. In order to provide a business model reasoning system that converges multidimensional products and services based on big data and artificial intelligence, by discovering a model that converges products and services and using them as a technology development and management tool to maximize the growth of the manufacturing industry. There is a purpose.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 "빅데이터와 인공지능 기반의 다차원 제품과 서비스를 융합하는 비즈니스모델 추론시스템"은,In order to achieve the above object, "business model reasoning system that converges multidimensional products and services based on big data and artificial intelligence" according to the present invention,

기업정보와 생산하는 제품정보를 비즈니스 모델 추론부에 제공하고 비즈니스 모델을 요청하며, 상기 비즈니스 모델 추론부에 제공되는 도출된 비즈니스 모델을 수신하는 제조사 단말; 상기 제조사 단말로부터 제공된 기업정보와 제품정보를 기초로 사업 상황을 분석 및 평가하고, 다차원 제품 및 서비스의 융합을 추론하며, 추론 결과를 기초로 기업에 대응하는 비즈니스 모델을 도출하여 상기 제조사 단말에 제공하는 비즈니스 모델 추론부를 포함하는 것을 특징으로 한다.a manufacturer terminal for providing company information and product information to a business model reasoning unit, requesting a business model, and receiving the derived business model provided to the business model reasoning unit; Analyze and evaluate the business situation based on the company information and product information provided from the manufacturer's terminal, infer the convergence of multidimensional products and services, and derive a business model corresponding to the company based on the inference result and provide it to the manufacturer's terminal It is characterized in that it includes a business model reasoning unit.

상기에서 비즈니스 모델 추론부는 상기 제조사 단말로부터 제공된 기업정보와 제품정보를 기초로 사업상황을 분석 및 평가하는 사업상황 분석 및 평가부; 상기 사업상황 분석 및 평가부에서 도출한 기업의 특성 정보를 기초로 다차원 제품 및 서비스의 융합을 추론하는 다차원 제품 및 서비스 융합 추론부; 상기 다차원 제품 및 서비스 융합 추론부의 추론 결과를 기초로 기업에 대응하는 비즈니스 모델을 도출하는 비즈니스 모델 결정부; 상기 비즈니스 모델 결정부에서 결정한 비즈니스 모델을 상기 제조사 단말에 제공하는 비즈니스 모델 제공부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the business model inference unit, the business situation analysis and evaluation unit for analyzing and evaluating the business situation based on the company information and product information provided from the manufacturer's terminal; a multi-dimensional product and service convergence inference unit for inferring the convergence of multi-dimensional products and services based on the characteristic information of the company derived from the business situation analysis and evaluation unit; a business model determination unit for deriving a business model corresponding to a company based on the inference result of the multidimensional product and service convergence reasoning unit; and a business model providing unit providing the business model determined by the business model determining unit to the manufacturer's terminal.

상기에서 사업 상황 분석 및 평가부는 기업에 대한 개념을 정립하는 개념 정립 모듈; 개념 정립 모듈의 정립 결과를 기초로 기업에 대한 본질을 규명하는 본질 규명 모듈; 상기 본질 규명 모듈의 규명 결과를 기초로 기업의 특성을 추출하는 특성 추출 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.In the business situation analysis and evaluation unit, the concept establishment module to establish a concept for the enterprise; Essence identification module that identifies the essence of a company based on the establishment result of the concept establishment module; It is characterized in that it comprises a characteristic extraction module for extracting the characteristics of the company based on the identification result of the essence identification module.

상기에서 다차원 제품 및 서비스 융합 추론부는 상기 사업상황 분석 및 평가부로부터 획득한 특성 정보로 다차원 컨셉을 분석하는 다차원 컨셉/분석 모듈; 상기 다차원 컨셉/분석 모듈에서 분석한 결과를 기초로 제품 및 서비스 융합 추론을 위한 인공지능 플랫폼을 제공하는 인공지능 플랫폼; 상기 인공지능 플랫폼에서 제공하는 인공지능 플랫폼과 제품 및 서비스 융합 결과로 도출한 비즈니스 모델의 사례 정보를 인공지능 알고리즘으로 학습하여 제품 및 서비스 융합을 위한 비즈니스 모델을 도출하는 인공지능 알고리즘 학습부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The multidimensional product and service convergence reasoning unit includes: a multidimensional concept/analysis module for analyzing a multidimensional concept with characteristic information obtained from the business situation analysis and evaluation unit; an artificial intelligence platform that provides an artificial intelligence platform for product and service convergence inference based on the analysis result in the multidimensional concept/analysis module; Including an artificial intelligence algorithm learning unit that learns the case information of the business model derived from the artificial intelligence platform provided by the artificial intelligence platform and the product and service convergence result with an artificial intelligence algorithm to derive a business model for product and service convergence characterized.

상기에서 인공지능 알고리즘 학습부는 결정 트리 알고리즘(Decision Tree Algorithm), 나이브 베이즈 분류 알고리즘(Naive Bayes Classification Algorithm), KNN 알고리즘(K-Nearest Neighbor Algorithm), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 사용해서 여러 모델을 학습하는 앙상블 학습(Ensemble Learning)으로 비즈니스 모델을 도출하는 것을 특징으로 한다.In the above, the AI algorithm learning unit uses the Decision Tree Algorithm, the Naive Bayes Classification Algorithm, the KNN Algorithm (K-Nearest Neighbor Algorithm), and the Support Vector Machine. It is characterized by deriving a business model by ensemble learning to learn the model.

상기에서 인공지능 알고리즘 학습부는 포지셔닝, 주력상품화, 포토폴리오 혁신, 재무, 조직, 기술/지식, 파트너 네트워크, 판매/구매 변화, 기존 서비스 추가, 기존 서비스 개선, 신규서비스 진입, 신규서비스 창출을 인공지능 알고리즘으로 학습하는 것을 특징으로 한다.In the above, the artificial intelligence algorithm learning department provides AI for positioning, main productization, portfolio innovation, finance, organization, technology/knowledge, partner network, sales/purchase change, addition of existing services, improvement of existing services, entry into new services, and creation of new services. It is characterized by learning with an algorithm.

상기에서 비즈니스 모델 결정부는 상기 다차원 제품 및 서비스 융합 추론부를 통해 추론된 비즈니스 모델을 이용하여 상품과 서비스의 가치제안 혁신을 위한 제1비즈니스 모델, 공급망 관리와 통합을 포함하는 운용모델 혁신을 위한 제2비즈니스 모델, 오픈소스와 인접사업채택 및 아웃소싱을 포함하는 비즈니스 체질 혁신을 위한 제3비즈니스 모델을 결정하는 것을 특징으로 한다.In the above, the business model determination unit uses the business model inferred through the multidimensional product and service convergence reasoning unit, a first business model for value proposition innovation of goods and services, and a second business model for operation model innovation including supply chain management and integration It is characterized by determining the third business model for business model innovation, including business model, open source and adjacent business adoption and outsourcing.

본 발명에 따르면 제조업에서 사업 상황(Biz Context)을 분석 및 평가할 수 있는 표준형 도구를 제공해주고, 제품과 서비스를 융합하는 모델을 발굴하여 기술개발 및 관리 도구로 활용하도록 함으로써 제조업의 성장을 도모해줄 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, it is possible to promote the growth of the manufacturing industry by providing a standard tool for analyzing and evaluating the business context in the manufacturing industry, discovering a model that converges products and services, and using it as a technology development and management tool. there is an effect

도 1은 본 발명에 따른 빅데이터와 인공지능 기반의 다차원 제품과 서비스를 융합하는 비즈니스모델 추론시스템의 개념도,
도 2는 본 발명에 따른 빅데이터와 인공지능 기반의 다차원 제품과 서비스를 융합하는 비즈니스모델 추론시스템의 구성도,
도 3은 도 2의 사업상황 분석 및 평가부의 실시 예 구성도,
도 4는 도 2의 다차원 제품 및 서비스 융합 추론부의 실시 예 구성도,
도 5는 본 발명에 적용된 앙상블 학습 알고리즘의 예시도,
도 6은 본 발명에서 결정 트리와 배깅(bagging)을 이용한 결정 트리의 비교 예시도이다.1 is a conceptual diagram of a business model inference system that converges big data and artificial intelligence-based multidimensional products and services according to the present invention;
2 is a block diagram of a business model inference system that converges big data and artificial intelligence-based multidimensional products and services according to the present invention;
3 is a configuration diagram of an embodiment of the business situation analysis and evaluation unit of FIG. 2;
4 is a configuration diagram of an embodiment of the multidimensional product and service convergence reasoning unit of FIG. 2;
5 is an exemplary diagram of an ensemble learning algorithm applied to the present invention;
6 is a diagram illustrating a comparison between a decision tree and a decision tree using bagging in the present invention.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 빅데이터와 인공지능 기반의 다차원 제품과 서비스를 융합하는 비즈니스모델 추론시스템을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, a business model inference system that converges big data and artificial intelligence-based multidimensional products and services according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

이하에서 설명되는 본 발명에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 안 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.The terms or words used in the present invention described below should not be construed as being limited to conventional or dictionary meanings, and the inventor may appropriately define the concept of terms in order to best describe his invention. It should be interpreted as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention based on the principle that it can be

따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 바람직한 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Therefore, the embodiments described in this specification and the configurations shown in the drawings are only preferred embodiments of the present invention, and do not represent all of the technical spirit of the present invention, so various equivalents and It should be understood that there may be variations.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 빅데이터와 인공지능 기반의 다차원 제품과 서비스를 융합하는 비즈니스모델 추론시스템의 개념도이고, 도 2는 본 발명에 따른 빅데이터와 인공지능 기반의 다차원 제품과 서비스를 융합하는 비즈니스모델 추론시스템의 구성도로서, 제조사 단말(100)과 비즈니스 모델 추론부(200)를 포함한다.1 is a conceptual diagram of a business model inference system that fuses big data and artificial intelligence-based multidimensional products and services according to a preferred embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a big data and artificial intelligence-based multidimensional product and service according to the present invention. As a configuration diagram of a business model inference system that converges services, it includes a manufacturer terminal 100 and a business model inference unit 200 .

제조사 단말(100)과 비즈니스 모델 추론부(200)는 네트워크를 통해 상호 데이터를 송수신할 수 있다.The manufacturer terminal 100 and the business model inference unit 200 may transmit and receive data to and from each other through a network.

제조사 단말(100)은 기업정보와 생산하는 제품정보를 비즈니스 모델 추론부(200)에 제공하고 비즈니스 모델을 요청하며, 상기 비즈니스 모델 추론부(200)에 제공되는 도출된 비즈니스 모델을 수신하는 역할을 한다.The manufacturer terminal 100 provides company information and product information to the business model reasoning unit 200, requests a business model, and receives the derived business model provided to the business model reasoning unit 200. do.

이러한 제조사 단말(100)은 제조업을 하는 기업의 관리자가 사용하는 단말로서, 스마트폰과 같은 모바일 기기, 퍼스널컴퓨터(PC) 또는 서버로 구현할 수 있다.The manufacturer's terminal 100 is a terminal used by a manager of a manufacturing company, and may be implemented as a mobile device such as a smart phone, a personal computer (PC), or a server.

비즈니스 모델 추론부(200)는 상기 제조사 단말(100)로부터 제공된 기업정보와 제품정보를 기초로 사업 상황을 분석 및 평가하고, 다차원 제품 및 서비스의 융합을 추론하며, 추론 결과를 기초로 기업에 대응하는 비즈니스 모델을 도출하여 상기 제조사 단말(100)에 제공하는 역할을 한다.The business model reasoning unit 200 analyzes and evaluates the business situation based on the company information and product information provided from the manufacturer terminal 100 , infers the convergence of multidimensional products and services, and responds to the company based on the inference result It serves to derive a business model to provide to the manufacturer terminal (100).

상기 비즈니스 모델 추론부(200)는 상기 제조사 단말(100)로부터 제공된 기업정보와 제품정보를 기초로 사업 상황(Biz-Context)을 분석 및 평가하는 사업상황 분석 및 평가부(210), 상기 사업상황 분석 및 평가부(210)에서 도출한 기업의 특성 정보를 기초로 다차원 제품 및 서비스의 융합을 추론하는 다차원 제품 및 서비스 융합 추론부(220), 상기 다차원 제품 및 서비스 융합 추론부(220)의 추론 결과를 기초로 기업에 대응하는 비즈니스 모델을 도출하는 비즈니스 모델 결정부(230), 상기 비즈니스 모델 결정부(230)에서 결정한 비즈니스 모델을 상기 제조사 단말(100)에 제공하는 비즈니스 모델 제공부(240)를 포함한다.The business model reasoning unit 200 is a business situation analysis and evaluation unit 210 that analyzes and evaluates a business situation (Biz-Context) based on the company information and product information provided from the manufacturer terminal 100, the business situation The multidimensional product and service convergence reasoning unit 220 that infers the convergence of multidimensional products and services based on the characteristic information of the company derived from the analysis and evaluation unit 210, the inference of the multidimensional product and service convergence reasoning unit 220 A business model determining unit 230 for deriving a business model corresponding to the company based on the result, a business model providing unit 240 for providing the business model determined by the business model determining unit 230 to the manufacturer terminal 100 ) includes

상기 사업상황 분석 및 평가부(210)는 도 3에 도시한 바와 같이, 기업에 대한 개념을 정립하는 개념 정립 모듈(211), 개념 정립 모듈(211)의 정립 결과를 기초로 기업에 대한 본질을 규명하는 본질 규명 모듈(212), 상기 본질 규명 모듈(212)의 규명 결과를 기초로 기업의 특성을 추출하는 특성 추출 모듈(213)을 포함한다.As shown in FIG. 3 , the business situation analysis and evaluation unit 210 determines the essence of the company based on the results of the concept establishment module 211 and the concept establishment module 211 for establishing the concept of the company. It includes a nature identification module 212 to identify and a characteristic extraction module 213 to extract characteristics of a company based on the identification result of the essence identification module 212 .

또한, 상기 다차원 제품 및 서비스 융합 추론부(220)는 도 4에 도시한 바와 같이, 상기 사업상황 분석 및 평가부(210)로부터 획득한 특성 정보로 다차원 컨셉을 분석하는 다차원 컨셉/분석 모듈(221), 상기 다차원 컨셉/분석 모듈(211)에서 분석한 결과를 기초로 제품 및 서비스 융합 추론을 위한 인공지능 플랫폼을 제공하는 인공지능 플랫폼(AI Platform)(223), 상기 인공지능 플랫폼(223)에서 제공하는 인공지능 플랫폼과 제품 및 서비스 융합 결과로 도출한 비즈니스 모델의 사례 정보인 빅데이터(222)를 인공지능 알고리즘으로 학습하여 제품 및 서비스 융합을 위한 비즈니스 모델을 도출하는 인공지능(AI) 알고리즘 학습부(224)를 포함할 수 있다.In addition, as shown in FIG. 4 , the multidimensional product and service convergence reasoning unit 220 is a multidimensional concept/analysis module 221 that analyzes a multidimensional concept with the characteristic information obtained from the business situation analysis and evaluation unit 210 . ), an artificial intelligence platform (AI Platform) 223 that provides an artificial intelligence platform for product and service convergence inference based on the analysis result in the multidimensional concept/analysis module 211, in the artificial intelligence platform 223 Artificial intelligence (AI) algorithm learning to derive business models for product and service convergence by learning big data (222), which is case information of the business model derived from the provided artificial intelligence platform and product and service convergence results, with an artificial intelligence algorithm part 224 .

상기 인공지능 알고리즘 학습부(224)는 결정 트리 알고리즘(Decision Tree Algorithm), 나이브 베이즈 분류 알고리즘(Naive Bayes Classification Algorithm), KNN 알고리즘(K-Nearest Neighbor Algorithm), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 사용해서 여러 모델을 학습하는 앙상블 학습(Ensemble Learning)으로 비즈니스 모델을 도출할 수 있다.The artificial intelligence algorithm learning unit 224 is a decision tree algorithm (Decision Tree Algorithm), a naive Bayes classification algorithm (Naive Bayes Classification Algorithm), a KNN algorithm (K-Nearest Neighbor Algorithm), a support vector machine (Support Vector Machine) A business model can be derived by using ensemble learning to learn multiple models.

아울러 상기 인공지능 알고리즘 학습부(224)는 포지셔닝, 주력상품화, 포토폴리오 혁신, 재무, 조직, 기술/지식, 파트너 네트워크, 판매/구매 변화, 기존 서비스 추가, 기존 서비스 개선, 신규서비스 진입, 신규서비스 창출을 인공지능 알고리즘으로 학습할 수 있다.In addition, the AI algorithm learning unit 224 includes positioning, main productization, portfolio innovation, finance, organization, technology/knowledge, partner network, sales/purchase change, existing service addition, existing service improvement, new service entry, new service Creation can be learned with an artificial intelligence algorithm.

상기 비즈니스 모델 결정부(230)는 상기 다차원 제품 및 서비스 융합 추론부(220)를 통해 추론된 비즈니스 모델을 이용하여 상품과 서비스의 가치제안 혁신을 위한 제1비즈니스 모델, 공급망 관리와 통합을 포함하는 운용모델 혁신을 위한 제2비즈니스 모델, 오픈소스와 인접사업채택 및 아웃소싱을 포함하는 비즈니스 체질 혁신을 위한 제3비즈니스 모델을 결정할 수 있다.The business model determination unit 230 includes a first business model for value proposition innovation of goods and services, supply chain management and integration using the business model inferred through the multidimensional product and service convergence reasoning unit 220 It is possible to determine a second business model for operational model innovation, and a third business model for business constitution innovation including open source and adjacent business adoption and outsourcing.

이와 같이 구성된 본 발명에 따른 빅데이터와 인공지능 기반의 다차원 제품과 서비스를 융합하는 비즈니스모델 추론시스템의 동작을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.The operation of the business model reasoning system that converges big data and artificial intelligence-based multidimensional products and services according to the present invention configured as described above will be described in detail as follows.

먼저, 제조업을 하는 기업의 관리자는 기업의 성장을 위한 비즈니스 모델을 획득하기 위해, 네트워크를 통해 비즈니스 모델 추론부(200)에 접속한다.First, a manager of a manufacturing company accesses the business model reasoning unit 200 through a network in order to obtain a business model for the growth of the company.

비즈니스 모델 추론부(200)에 접속이 이루어지면, 제조사 단말(100)은 기업정보와 생산하는 제품정보를 비즈니스 모델 추론부(200)에 제공하고 비즈니스 모델을 요청한다.When access is made to the business model inference unit 200 , the manufacturer terminal 100 provides company information and product information to the business model inference unit 200 and requests a business model.

상기 비즈니스 모델 추론부(200)는 상기 제조사 단말(100)로부터 제공된 기업정보와 제품정보를 기초로 사업 상황을 분석 및 평가하고, 다차원 제품 및 서비스의 융합을 추론하며, 추론 결과를 기초로 기업에 대응하는 비즈니스 모델을 도출하여 상기 제조사 단말(100)에 제공하여, 제조업의 성장을 도모한다.The business model reasoning unit 200 analyzes and evaluates the business situation based on the company information and product information provided from the manufacturer terminal 100, infers the convergence of multi-dimensional products and services, and provides the company based on the inference result. A corresponding business model is derived and provided to the manufacturer's terminal 100 to promote the growth of the manufacturing industry.

비즈니스 모델 추론부(200)의 사업상황 분석 및 평가부(210)는 상기 제조사 단말(100)로부터 제공된 기업정보와 제품정보를 기초로 사업 상황(Biz-Context)을 분석 및 평가한다.The business situation analysis and evaluation unit 210 of the business model reasoning unit 200 analyzes and evaluates the business situation (Biz-Context) based on the company information and product information provided from the manufacturer terminal 100 .

예컨대, 상기 사업상황 분석 및 평가부(210)는 개념 정립 모듈(211)에서 기업에 대한 개념을 정립한다. 아울러 본질 규명 모듈(212)은 상기 개념 정립 모듈(211)의 정립 결과를 기초로 기업에 대한 본질을 규명한다. 기업에 대한 본질 규명은 목표 고객 및 고객 관계를 기초로 가치제안, 상품/서비스 오퍼링 등을 규명한다. 이어, 특성 추출 모듈(213)은 상기 본질 규명 모듈(212)의 규명 결과를 기초로 파느터 네트워크, 핵심 역량, 가치사슬(유통채널)과 같은 기업의 특성을 추출한다.For example, the business situation analysis and evaluation unit 210 establishes a concept for a company in the concept establishment module 211 . In addition, the essence identification module 212 identifies the essence of the company based on the establishment result of the concept establishment module 211 . Identifying the nature of a company identifies value propositions and product/service offerings based on target customers and customer relationships. Next, the characteristic extraction module 213 extracts the characteristics of the company such as the network, core competency, and value chain (distribution channel) based on the identification result of the essence identification module 212 .

다음으로, 다차원 제품 및 서비스 융합 추론부(220)는 상기 사업상황 분석 및 평가부(210)에서 도출한 기업의 특성 정보를 기초로 다차원 제품 및 서비스의 융합을 추론한다.Next, the multidimensional product and service convergence inference unit 220 infers the convergence of the multidimensional product and service based on the company characteristic information derived from the business situation analysis and evaluation unit 210 .

즉, 다차원 제품 및 서비스 융합 추론부(220)의 다차원 컨셉/분석 모듈(221)은 상기 사업상황 분석 및 평가부(210)로부터 획득한 특성 정보로 다차원 컨셉을 분석한다. 여기서 분석되는 다차원 컨셉은 제품(Product), 고객(customer), 가치(value), 인물(actor), 서비스(service), 사업 모델(Biz. Model), 상호작용 상황(Interaction Context), 터치 포인트(Touch Point), 시간(Time), 제품-서비스(Product-Service)를 포함한다.That is, the multidimensional concept/analysis module 221 of the multidimensional product and service convergence reasoning unit 220 analyzes the multidimensional concept with the characteristic information obtained from the business situation analysis and evaluation unit 210 . The multidimensional concepts analyzed here are product, customer, value, actor, service, business model, interaction context, touch point ( Touch Point), Time, and Product-Service.

다음으로, 인공지능 플랫폼(223)은 상기 다차원 컨셉/분석 모듈(211)에서 분석한 결과를 기초로 제품 및 서비스 융합 추론을 위한 인공지능 플랫폼을 제공한다. 여기서 인공지능 플랫폼은 인공지능 모델을 만들고, 모델 평가를 하며, 평가 결과를 반영하여 모델 최적화를 하여, 인공지능 모델을 만든다. 이러한 과정은 신규 데이터가 발생할 때마다 이루어진다. 여기서 모델링은 입력특성과 목표변수 간의 관계를 설명하기 위한 과정이다.Next, the artificial intelligence platform 223 provides an artificial intelligence platform for product and service convergence inference based on the analysis result in the multidimensional concept/analysis module 211 . Here, the AI platform creates an AI model, evaluates the model, and optimizes the model by reflecting the evaluation results to create an AI model. This process is performed whenever new data is generated. Here, modeling is a process for explaining the relationship between input characteristics and target variables.

이어, 인공지능 알고리즘 학습부(224)는 상기 인공지능 플랫폼(223)에서 제공하는 인공지능 플랫폼과 제품 및 서비스 융합 결과로 도출한 비즈니스 모델의 사례 정보가 저장된 빅데이터(222)를 인공지능 알고리즘으로 학습하여 제품 및 서비스 융합을 위한 비즈니스 모델을 도출한다.Next, the artificial intelligence algorithm learning unit 224 converts the big data 222 storing case information of the business model derived as a result of the convergence of the artificial intelligence platform and products and services provided by the artificial intelligence platform 223 into an artificial intelligence algorithm. Learn to derive business models for product and service convergence.

여기서 인공지능 알고리즘 학습부(224)는 결정 트리 알고리즘(Decision Tree Algorithm), 나이브 베이즈 분류 알고리즘(Naive Bayes Classification Algorithm), KNN 알고리즘(K-Nearest Neighbor Algorithm), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 사용해서 여러 모델을 학습하는 앙상블 학습(Ensemble Learning)으로 비즈니스 모델을 도출한다.Here, the artificial intelligence algorithm learning unit 224 is a decision tree algorithm (Decision Tree Algorithm), a naive Bayes classification algorithm (Naive Bayes Classification Algorithm), a KNN algorithm (K-Nearest Neighbor Algorithm), a support vector machine (Support Vector Machine) Using ensemble learning to learn multiple models, a business model is derived.

앙상블 학습은 동일한 학습 알고리즘을 사용해서 여러 모델을 학습하는 것을 의미한다. 개별 학습된 모델을 결합한다면 개별 학습보다 더 나은 성능을 얻을 수 있다. 서로 다른 모델을 결합하여 새로운 모델을 만들어내는 대표적인 방법이다.Ensemble learning means learning multiple models using the same learning algorithm. Combining individually trained models can achieve better performance than individually trained models. It is a representative method of creating a new model by combining different models.

이러한 인공지능 알고리즘 학습부(224)는 포지셔닝, 주력상품화, 포토폴리오 혁신, 재무, 조직, 기술/지식, 파트너 네트워크, 판매/구매 변화, 기존 서비스 추가, 기존 서비스 개선, 신규서비스 진입, 신규서비스 창출을 인공지능 알고리즘으로 학습하여, 비즈니스 모델을 도출한다.This artificial intelligence algorithm learning unit 224 includes positioning, main productization, portfolio innovation, finance, organization, technology/knowledge, partner network, sales/purchase change, addition of existing services, improvement of existing services, entry into new services, creation of new services is learned with an artificial intelligence algorithm, and a business model is derived.

도 5는 앙상블 학습의 예시이며, 도 6은 하나의 결정 트리로 학습한 결과와 배깅을 사용한 결정 트리(앙상블 학습)로 학습한 결과를 나타낸 것이다. 앙상블 학습의 결과가 단일 알고리즘의 학습 결과에 비하여 더 나은 성능을 획득함을 알 수 있다.5 is an example of ensemble learning, and FIG. 6 shows a result of learning with one decision tree and a result of learning with a decision tree using bagging (ensemble learning). It can be seen that the result of ensemble learning acquires better performance compared to the learning result of a single algorithm.

다음으로, 비즈니스 모델 결정부(230)는 상기 다차원 제품 및 서비스 융합 추론부(220)의 추론 결과를 기초로 기업에 대응하는 비즈니스 모델을 도출한다.Next, the business model determining unit 230 derives a business model corresponding to the company based on the inference result of the multidimensional product and service convergence inference unit 220 .

예컨대, 비즈니스 모델 결정부(230)는 상기 다차원 제품 및 서비스 융합 추론부(220)를 통해 추론된 비즈니스 모델을 이용하여 상품과 서비스의 가치제안 혁신을 위한 제1비즈니스 모델, 공급망 관리와 통합을 포함하는 운용모델 혁신을 위한 제2비즈니스 모델, 오픈소스와 인접사업채택 및 아웃소싱을 포함하는 비즈니스 체질 혁신을 위한 제3비즈니스 모델을 결정한다.For example, the business model determination unit 230 includes a first business model for value proposition innovation of goods and services, supply chain management and integration using the business model inferred through the multidimensional product and service convergence reasoning unit 220 . The 2nd business model for operating model innovation, and the 3rd business model for business fundamental innovation including open source and adjacent business adoption and outsourcing are determined.

이렇게 결정된 비즈니스 모델은 비즈니스 모델 제공부(240)를 통해 상기 제조사 단말(100)에 제공된다.The determined business model is provided to the manufacturer terminal 100 through the business model providing unit 240 .

제조업의 관리자는 제공되는 비즈니스 모델을 통해 기업의 의사결정, 비즈니스 모델 수립, 제조-서비스 융합 전략 수행, 타 기업 협업 등을 하여, 제조업의 단점인 제품 품질 향상에서 제품과 서비스를 융합한 새로운 비즈니스 모델을 통해 기업 성장을 최대화할 수 있게 되는 것이다.Manufacturing managers make corporate decisions, establish business models, carry out manufacturing-service convergence strategies, and collaborate with other companies through the provided business model, thereby creating a new business model that converges products and services from product quality improvement, which is a weakness of manufacturing. This will enable the company to maximize its growth.

이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.Although the invention made by the present inventor has been described in detail according to the above embodiment, the present invention is not limited to the above embodiment, and it is common knowledge in the art that various changes can be made without departing from the gist of the present invention. self-evident to those who have

100: 제조사 단말
200: 비즈니스 모델 추론부
210: 사업상황 분석 및 평가부
211: 개념 정립 모듈
212: 본질 규명 모듈
213: 특성 추출 모듈
220: 다차원 제품 및 서비스 융합 추론부
221: 다차원 컨셉/분석 모듈
222: 빅데이터
223: 인공지능 플랫폼
224: 인공지능 알고리즘 학습부
230: 비즈니스 모델 결정부
240: 비즈니스 모델 제공부100: manufacturer terminal
200: business model reasoning unit
210: Business situation analysis and evaluation department
211: Concepting Module
212: identity module
213: feature extraction module
220: Multidimensional product and service convergence reasoning unit
221: Multidimensional Concept/Analysis Module
222: big data
223: artificial intelligence platform
224: artificial intelligence algorithm learning unit
230: business model decision unit
240: business model provider

Claims (7)

빅데이터와 인공지능 기반의 다차원 제품과 서비스를 융합하는 비즈니스모델을 추론하기 위한 시스템으로서,
기업정보와 생산하는 제품정보를 비즈니스 모델 추론부에 제공하고 비즈니스 모델을 요청하며, 상기 비즈니스 모델 추론부에 제공되는 도출된 비즈니스 모델을 수신하는 제조사 단말; 및
상기 제조사 단말로부터 제공된 기업정보와 제품정보를 기초로 사업 상황을 분석 및 평가하고, 다차원 제품 및 서비스의 융합을 추론하며, 추론 결과를 기초로 기업에 대응하는 비즈니스 모델을 도출하여 상기 제조사 단말에 제공하는 비즈니스 모델 추론부를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터와 인공지능 기반의 다차원 제품과 서비스를 융합하는 비즈니스모델 추론시스템.
As a system for inferring a business model that converges multidimensional products and services based on big data and artificial intelligence,
a manufacturer terminal for providing company information and product information to a business model reasoning unit, requesting a business model, and receiving the derived business model provided to the business model reasoning unit; and
Analyze and evaluate the business situation based on the company information and product information provided from the manufacturer's terminal, infer the convergence of multidimensional products and services, and derive a business model corresponding to the company based on the inference result and provide it to the manufacturer's terminal A business model inference system that converges multidimensional products and services based on big data and artificial intelligence, characterized in that it includes a business model inference unit to
 청구항 1에서, 상기 비즈니스 모델 추론부는 상기 제조사 단말로부터 제공된 기업정보와 제품정보를 기초로 사업상황을 분석 및 평가하는 사업상황 분석 및 평가부; 상기 사업상황 분석 및 평가부에서 도출한 기업의 특성 정보를 기초로 다차원 제품 및 서비스의 융합을 추론하는 다차원 제품 및 서비스 융합 추론부; 상기 다차원 제품 및 서비스 융합 추론부의 추론 결과를 기초로 기업에 대응하는 비즈니스 모델을 도출하는 비즈니스 모델 결정부; 상기 비즈니스 모델 결정부에서 결정한 비즈니스 모델을 상기 제조사 단말에 제공하는 비즈니스 모델 제공부를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터와 인공지능 기반의 다차원 제품과 서비스를 융합하는 비즈니스모델 추론시스템.
The method according to claim 1, wherein the business model inference unit is a business situation analysis and evaluation unit for analyzing and evaluating the business situation based on the company information and product information provided from the manufacturer's terminal; a multi-dimensional product and service convergence inference unit for inferring the convergence of multi-dimensional products and services based on the company characteristic information derived from the business situation analysis and evaluation unit; a business model determination unit for deriving a business model corresponding to a company based on the inference result of the multidimensional product and service convergence reasoning unit; A business model inference system that converges multidimensional products and services based on big data and artificial intelligence, characterized in that it comprises a business model providing unit that provides the business model determined by the business model determination unit to the manufacturer's terminal.
 청구항 2에서, 상기 사업 상황 분석 및 평가부는 기업에 대한 개념을 정립하는 개념 정립 모듈; 개념 정립 모듈의 정립 결과를 기초로 기업에 대한 본질을 규명하는 본질 규명 모듈; 상기 본질 규명 모듈의 규명 결과를 기초로 기업의 특성을 추출하는 특성 추출 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터와 인공지능 기반의 다차원 제품과 서비스를 융합하는 비즈니스모델 추론시스템.
The method according to claim 2, The business situation analysis and evaluation unit is a concept establishment module to establish a concept for the company; Essence identification module that identifies the essence of a company based on the establishment result of the concept establishment module; A business model inference system that converges multidimensional products and services based on big data and artificial intelligence, characterized in that it includes a characteristic extraction module for extracting characteristics of a company based on the identification result of the essence identification module.
 청구항 2에서, 상기 다차원 제품 및 서비스 융합 추론부는 상기 사업상황 분석 및 평가부로부터 획득한 특성 정보로 다차원 컨셉을 분석하는 다차원 컨셉/분석 모듈; 상기 다차원 컨셉/분석 모듈에서 분석한 결과를 기초로 제품 및 서비스 융합 추론을 위한 인공지능 플랫폼을 제공하는 인공지능 플랫폼; 상기 인공지능 플랫폼에서 제공하는 인공지능 플랫폼과 제품 및 서비스 융합 결과로 도출한 비즈니스 모델의 사례 정보를 인공지능 알고리즘으로 학습하여 제품 및 서비스 융합을 위한 비즈니스 모델을 도출하는 인공지능 알고리즘 학습부를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터와 인공지능 기반의 다차원 제품과 서비스를 융합하는 비즈니스모델 추론시스템.
The method according to claim 2, wherein the multi-dimensional product and service convergence reasoning unit is a multi-dimensional concept / analysis module for analyzing the multi-dimensional concept with the characteristic information obtained from the business situation analysis and evaluation unit; an artificial intelligence platform that provides an artificial intelligence platform for product and service convergence inference based on the analysis result in the multidimensional concept/analysis module; To include an artificial intelligence algorithm learning unit that learns the case information of the business model derived from the artificial intelligence platform provided by the artificial intelligence platform and the product and service convergence result with an artificial intelligence algorithm to derive a business model for product and service convergence A business model inference system that converges multidimensional products and services based on big data and artificial intelligence.
 청구항 4에서, 상기 인공지능 알고리즘 학습부는 결정 트리 알고리즘(Decision Tree Algorithm), 나이브 베이즈 분류 알고리즘(Naive Bayes Classification Algorithm), KNN 알고리즘(K-Nearest Neighbor Algorithm), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 사용해서 여러 모델을 학습하는 앙상블 학습(Ensemble Learning)으로 비즈니스 모델을 도출하는 것을 특징으로 하는 빅데이터와 인공지능 기반의 다차원 제품과 서비스를 융합하는 비즈니스모델 추론시스템.
The method according to claim 4, The artificial intelligence algorithm learning unit decision tree algorithm (Decision Tree Algorithm), naive Bayes classification algorithm (Naive Bayes Classification Algorithm), KNN algorithm (K-Nearest Neighbor Algorithm), support vector machine (Support Vector Machine) A business model inference system that converges multi-dimensional products and services based on big data and artificial intelligence, characterized by deriving business models through ensemble learning, which learns multiple models by using them.
 청구항 4에서, 상기 인공지능 알고리즘 학습부는 포지셔닝, 주력상품화, 포토폴리오 혁신, 재무, 조직, 기술/지식, 파트너 네트워크, 판매/구매 변화, 기존 서비스 추가, 기존 서비스 개선, 신규서비스 진입, 신규서비스 창출을 인공지능 알고리즘으로 학습하는 것을 특징으로 하는 빅데이터와 인공지능 기반의 다차원 제품과 서비스를 융합하는 비즈니스모델 추론시스템.
The method according to claim 4, The artificial intelligence algorithm learning unit positioning, main productization, portfolio innovation, finance, organization, technology/knowledge, partner network, sales/purchase change, existing service addition, existing service improvement, new service entry, new service creation A business model inference system that converges multidimensional products and services based on big data and artificial intelligence, characterized by learning with an artificial intelligence algorithm.
 청구항 2에서, 상기 비즈니스 모델 결정부는 상기 다차원 제품 및 서비스 융합 추론부를 통해 추론된 비즈니스 모델을 이용하여 상품과 서비스의 가치제안 혁신을 위한 제1비즈니스 모델, 공급망 관리와 통합을 포함하는 운용모델 혁신을 위한 제2비즈니스 모델, 오픈소스와 인접사업채택 및 아웃소싱을 포함하는 비즈니스 체질 혁신을 위한 제3비즈니스 모델을 결정하는 것을 특징으로 하는 빅데이터와 인공지능 기반의 다차원 제품과 서비스를 융합하는 비즈니스모델 추론시스템.







The method according to claim 2, The business model determining unit 1st business model for value proposition innovation of goods and services using the business model inferred through the multi-dimensional product and service convergence reasoning unit, operation model innovation including supply chain management and integration Business model inference that converges multi-dimensional products and services based on big data and artificial intelligence, characterized by determining the second business model for open source and the third business model for business constitution innovation including open source and adjacent business adoption and outsourcing system.
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