젵ӡ�업체�� 추진 과정에서 얻읶� 데이터 정리, 표준화, 통합 경험 덕분에 AI 도입이 유리하지만, AI 통합률읶� 16%로 산업 평균보다 낮습니다. 성공적인 AI 확장의 핵심읶� 데이터 품질, 기존 시스템과의 통합, 점진적 접근법에 있습니다.

저자: 주디 큐비스(Judy Cubiss), 번역: 클로드(Claude)

읶� 단순히 을 확장하는 방법을 알아내는 것이 아니라, 이미 상당한 선두 자리를 차지하고 있습니다.

이 분야는 이미 으로 을 경험했으며, 기기를 연결하고, IoT를 통합하며, 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환했습니다. 이들 기업읶� 수년간 디지털화의 복잡한 현실을 헤쳐나갔고, 이제 그 교훈을 제조업 AI에 적용하고 있습니다.

그러나 연구에 따르면, 제조업체들이 데이터, 통합, 확장에 관한 경험을 통�� 다른 분야가 일반적인 함정을 피하고 AI 전환을 가속화하는 데 도움을 줄 수 있지만, 현재까지 산업 제조업체의 16%만이 AI를 통합했으며, 이는 전체 산업 평균 25%에 비�� 낮읶� 수치입니다.

이는 흥미로운 발견입니다. 이것이 시급성 부족을 보여주는 것일까요? 만약 그렇다면, 왜일까요? 산업 제조업의 AI 도입 장벽읶� 대부분의 산업보다 낮지만, 아마도 이들 기업이 신중하게 접근하는 이유는 무엇보다도 전환 피로감 때문일 것입니다. 그리고 이것이 바로 이들 기업의 여정이 가치 있는 청사진을 제공하는 이유입니다.

제조업 AI: 새로운 상황에서의 익숙한 도전

산업 제조업체에 있어 AI는 데자뷰처럼 느껴집니다. AI 확장읶� 인더스트리 4.0 혁명 당시 직면했던 많읶� 장애물—분산된 데이터, 레거시 시스템, 인력의 회의적 태도—을 다시 떠오르게 합니다. 하지만 이러한 과제를 이전에 ��결�� 본 경험이 있기에, 이들 기업읶� 어디에 에너지를 집중��야 할지 알고 있습니다.

예를 들어 데이터를 살펴보겠습니다. AI는 공급받는 데이터만큼만 좋을 수 있으며, 제조업체들읶� 엉망이고 일관성 없는 입력이 나쁜 결과로 이어진다는 것을 배웠습니다. 인더스트리 4.0으로 전환하는 동안, 그들읶� IoT 센서왶� 생산 라인에서 나오는 데이터 스트림을 정리하고, 표준화하며, 통합하는 데 많읶� 투자를 했습니다. 이러한 기초 작업이 이제 성과를 내고 있으며, AI 확장에 있어 명확한 우위를 제공하고 있습니다.

이제 막 시작하는 산업에 있어 이 교훈읶� 매우 중요합니다: 확장하기 전에 먼저 정리 작업을 ��야 합니다.

그 다음읶� 시스템 문제입니다. 산업 제조업이 핵심적인 레거시 인프라에 의존한다는 사실읶� 오래된 시스템의 교체가 항상 가능한 옵션읶� 아니라는 뜻입니다.

대신, 이들 기업읶� 구기술과 신기술 사이의 다리를 놓는 전문가가 되었습니다. 가장 화려한 접근법읶� 아닐지 모르지만, 효과적이며—다른 분야에 있어서도 처음부터 시작하는 것보다 통합이 종종 더 실용적이고 덜 위험함을 상기시켜줍니다.

AI가 제조업에 가져오는 게임 체인저

인더스트리 4.0이 점들을 연결하는 활동이었다면, AI는 다음에 무엇이 올지 예측하는 일입니다. AI를 통�� 제조업읶� 이미 운영 전반에 걸쳐 획기적인 결과를 보고 있습니다.

AI는 프로세스의 속도를 높일 뿐 아니라, 더 스마트하게 만들고 있습니다:

• 예측 유지보수: 센서 데이터를 �ѫ��하여 장비 고장을 예측하고, 비용이 많이 드는 가동 중단을 방지합니다.
• 품질 보증: AI 기반 비전 시스템을 사용하여 생산 라인에서 실시간으로 결함을 발견합니다.
• 에너지 관리: 수요를 예측하여 에너지 사용을 최적화함으로써 짶�속가��성과 비용 효율성을 모두 향상시킵니다.

이러한 적용 분야는 운영상의 두통을 ��결할 뿐 아니라 실질적인 가치도 제공합니다. 그리고 제조업에 뿌리를 두고 있지만, 그 뒤에 있는 논리는 보편적입니다. 모든 산업에는 더 스마트하고 데이터 기반 솔루션의 혜택을 받을 수 있는 병목 현상이 있습니다.

다른 산업을 위한 3갶�짶� 교훈

제조업체가 AI왶� 함께 직면하는 과제는 다른 모든 사람들이 씨름하고 있는 문제왶� 동일합니다. 데이터 사일로, 연결되지 않읶� 시스템, 인력 준비 상태는 전반적인 장벽입니다.

하지만 산업 제조업의 경험읶� 이러한 장애물을 헤쳐나가기 위한 플레이북을 제공합니다:

1. 데이터 품질읶� 나중에 생각할 문제가 아닙니다. 제조업체들읶� 쓰레기 데이터가 들어가면 쓰레기 결과가 나온다는 것을 알고 있으며, AI를 확장하기 전에 데이터 스트림을 정리하는 데 투자했습니다.
2. 중단보다 통합을 우선시하세요. 이는 새로운 기술이 기존 시스템을 완전히 대체하기보다는 보완하도록 보장합니다.
3. 작게 시작하세요. 물류 최적화나 재고 관리왶� 같읶� 타겟팅된 AI 적용 분야에 집중하면 모멘텀을 만들고 조직 전체에 신뢰를 구축합니다.

향후 전망: AI의 진화

산업 제조업의 AI 여정읶� 각각 이전 단계를 기반으로 하는 세 갶�짶� 도입 단계를 강조합니다:

1. 자동화: 첫 번째 단계로, 반복적인 작업이 효율성을 향상시키기 위�� 간소화됩니다.
2. 프로세스 전환: AI가 운영 방식을 재고하기 시작하여, 더 스마트하고 적응력 있게 만듭니다.
3. 자율성: 궁극적인 목표로, AI 시스템이 실시간 변화에 인간 개입 없이 대응하며 독립적으로 워크플로우를 관리합니다.

대부분의 산업읶� 현재 자동화왶� 전환 사이 어딘가에 있습니다. 그러나 제조업에서 볼 수 있듯이, 자율성읶� 전에 생각했던 것만큼 멀리 있지 않습니다. AI 확장에 투자할 의지가 있는 기업에게는 자연스러운 진행 과정입니다.

더 큰 그림: AI는 전략적 변화

결론적으로 AI는 단순한 도구가 아니라 전략적 변화입니다. 제조업의 인더스트리 4.0 여정읶� 전환이 단일 프로젝트가 아니라 마인드셋이라는 사실을 보여주었습니다.

AI 확장에는 인내, 끈기, 반복할 의지가 필요합니다. 하지만 그 보상—더 큰 효율성, 더 스마트한 의사결정, 향상된 고객 가치—읶� 그 노력의 가치가 있습니다.

제조업체들이 배운 교훈읶� 명확합니다. 기본에 집중하고, 통합을 수용하며, 지속적인 개선을 목표로 하세요.

• 원문: , , Forbes.com

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지정학적 갈등과 비용 상승 등으로 침체된 경기를 벗어나기 위�� 제조업 기반이 두터운 나라는 내수 활성화왶� 고용창출을 목적으로 리쇼어링 정책을 강화하고 있습니다. 법제적인 지원 외에도 디지털 기술 기반의 혁신이 필요한 시점입니다.

리쇼어링 시대에 대응하기 위한 스마트 팩토리 혁신 방안을 월간 인사이트 10월호에서 확인하세요.

긶�쓴이: 이민준(Minjun Lee)

소비자 곁에서 생산하는 리쇼어링 시대

지정학적 갈등과 인구 구조의 변화, 인건비왶� 공급망 비용 상승으로 침체된 경기를 벗어나기 위한 방안 마련에 각국읶� 분주합니다. 특히 제조업 기반이 두터운 주요 국가들읶� 내수 활성화왶� 고용 창출, 산업 보호를 위�� ��외로 진출한 자국 기업들이 유턴�� 돌아올 수 있도록 리쇼���링(�������ǰ����Բ�) 정책 지원을 강화하고 있습니다.

국내에서도 제조업의 중요성이 재조명 되면서 ‘��외 진출 기업의 국내 복귀 지원에 관한 법률‘ 일명 ‘유턴법‘을 제정�� 생산 기지의 국내 복귀를 장려하고 있습니다. 하지만 아직 그 성과는 많이 부족한 현실입니다. 나아갶� 법제적인 지원뿐 아니라 디지털 기술의 발전을 활용한 제조 공정 혁신이 필요한 시점입니다. 왜일까요?

리쇼어링 시대는 주요 국가의 제조업 부활을 위한 노력에 기인한 부분이 큽니다. 하지만 좀 더 깊이 살펴보면 4차 산업혁명의 흐름과 맞닿아 있습니다. 4차 산업혁명읶� 데이터왶� 디지털 기술을 바탕으로 제품과 서비스의 개인 맞춤화를 추구합니다. 다시 말�� 고객이 원하는 바를 정밀하게 이��하고 이를 토대로 개인 맞춤화 제품과 서비스를 신속하게 제공하는 방식이죠.

이처럼 4차 산업혁명읶� 소비자 곁에서 지속가능한 방식으로 개인 맞춤화를 실현하도록 요구합니다. 그래서 과거 어느 때보다 풍부한 데이터왶� 이를 연결�� 통찰을 얻도록 돕는 디지털 기술, 나아갶� 사이버 공간과 물리적 세상을 연결하는 사물인터넷과 디지털 트윈 등 첨단 기술의 도움을 받는 경우가 많습니다.

보다 지속가능한 방식으로 모든 소비자의 요구를 개인 맞춤화 방식으로 신속하게 충족하려면 제조 기지는 이제 소비자 곁으로 돌아왶�야 합니다. 리쇼어링 시대가 본격화 한 것도 이처럼 4차 산업혁명 정신에 입각한 스마트 팩토리 혁신과 맥을 같이하고 있습니다.

리쇼어링 시대를 위한 스마트 팩토리 혁신

정보기술(IT) 분야의 발전을 등에 업고 비교적 낮읶� 인건비왶� 운영 비용을 찾아 제조왶� 용역 업무를 ��외로 이전하는 오프쇼어링(�Ǵڴڲ���ǰ����Բ�) 현상이 한동안 확산되었습니다. 하지만 그 과정에서 국내 제조업 기반 약화, 신흥국들의 임금 수준 상승, 4차 산업혁명으로 대두된 첨단 디지털 기술의 발전으로 인�� 이제�� 리쇼어링으로 재편되고 있습니다.

미국읶� 제조업 부활이라는 기치 하에 리쇼어링 지수가 계속 상승하면서 최근 최고치를 기록하는 등 리쇼어링이 활발하게 이루어지고 있습니다. 유럽에서도 독일, 영국, 프랑스 등을 중심으로 리쇼어링이 확산되고 있으며, 지속가능한 공급망 관리를 위한 규제도 함께 시행하고 있습니다. 생산비용 증가(미국) 또는 품질관리 및 유연성 강화(유럽)처럼 이유는 달라도 리쇼어링 시대는 이미 도래했습니다.

그런데 제조 거점을 ��외에서 국내로 되돌리면 투자 회수, 계약 종료 등 많읶� 리스크를 수반합니다. ��외에서 얻을 수 있었던 이점들을 포기할 만큼 강력한 유인이 있었을까요? 글로벌 공급망과 각종 규제를 고려할 때 국내 제조 경쟁력 강화를 꾀할 방안읶� 무엇일까요? 그 배경에는 각국의 인프라, 연구개발 환경, 기술 활용 등의 키워드가 있습니다.

첨단 혁신 기술의 발전으로 이제�� 저임금 노동 활용 없이도 제조 비용을 최적화 할 수 있습니다. 물론 이를 위��서는 기존 제조업에 IT를 결합�� 공정 시스템을 네트워크화 하고 디지털 기술 활용을 극대화 하는 스마트 팩토리 혁신이 반드시 뒷받침되어야 합니다.

공장 자동화보다 큰 스마트 팩토리 혁신

스마트 팩토리를 과거의 공장 자동화왶� 동일시하는 경우가 많습니다. 로봇이나 기계를 이용한 제조 자동화왶� 무인화는 스마트 팩토리 혁신이 추구하는 목표왶�는 차이가 있습니다. 가장 큰 차이점읶� 바로 데이터왶� 연결성입니다.

스마트 팩토리 혁신의 핵심이 되는 첫 단계는 바로 데이터 수집입니다. 수집된 데이터를 바탕으로 종단간(엔드투엔드) 업무 영역을 통합하고 회사 전체 업무 최적화를 위한 �ѫ�� 역량을 강화�� 지능형 기업 전환의 기반을 확립��야 하기 때문입니다.

공장 자동화는 전산 시스템이나 산업용 로봇을 이용한 생산현장 통제(자동화, 최적화)에 목적을 두고 있습니다. 자동화된 공장이라면 제조 데이터의 수집이 용이할 수 있습니다. 하지만 최종적인 지향점에 있어서 공장 자동화왶� 스마트 팩토리 혁신읶� 서로 다른 개념입니다.

스마트 팩토리 혁신의 핵심읶� 짶ĵ�화

그렇다면 스마트 팩토리 혁신에 꼭 필요한 요소는 무엇일까요?

스마트 팩토리 혁신읶� 제조 공장에서 수행되는 생산, 품질, 설비, 물류, 안전, 환경, 에너지, 설계 등 모든 업무를 대상으로 합니다. 스마트 팩토리 혁신의 핵심읶� 바로 이 모든 업무의 짶ĵ�화라고 할 수 있죠. 짶ĵ�화는 과 , 고급 �ѫ��, 산업용 사물인터넷(IIoT) 같읶� 최신 디지털 기술을 활용한 데이터 수집과 �ѫ��, 관련 업무왶�의 연결을 통�� 구현��야 합니다.

스마트 팩토리 혁신의 근본적인 목적읶� 제조 경쟁력 강화입니다. 이를 통�� 경영 성과를 개선하고 회사의 짶�속가��성과 ��복탄력성을 확보��야 하죠. 따라서 스마트 팩토리 구축 자체가 목적이 되어서는 안됩니다.

우선 품질, 원가, 납기, 규제 전반을 아우르는 생산 현장의 작업 최적화를 바탕으로 제조 경쟁력을 강화��야 합니다. 이를 토대로 개선된 지표를 최고 경영진의 비즈니스 프로세스왶� 연결�� 경영 성과를 극대화 ��야 합니다. 다시 말�� 스마트 팩토리 혁신의 궁극적인 목적읶� 제조 현장의 짶ĵ�화를 통�� 제조 경쟁력을 강화하고 이를 전체 가치사슬과 연결하며, 나아갶� 새로운 비즈니스 모델 확장의 기반을 확립하는 데 있습니다.

지속가능한 지능형 기업 전환을 돕는 �鶹ԭ��

이처럼 스마트 팩토리 혁신읶� 생산 현장에서 생성되는 데이터를 수집�� �ѫ��하고, 그 결과를 현장 작업과 전체 비즈니스 영역에 연결하는 활동이 선행되어야 합니다. 그런데 단순 공장 자동화만으로는 이러한 데이터 �ѫ��과 전사적 연결성을 확보하기가 어렵습니다. 그래서 스마트 팩토리 혁신에 필요한 기술적 구성요소왶� 지능형 클라우드 ERP, 업무 영역별 솔루션, 지능형 기술 등을 두루 갖춘 �鶹ԭ��왶� 같읶� 파트너가 필요합니다.

스마트 팩토리 혁신 여정을 저희 �鶹ԭ��왶� 함께 하신다면 과제 발굴, 문제점(페인 포인트) 탐색, 스마트 팩토리 디지털 전환 진단, 솔루션 상세 탐구까지 지원하는 스마트 팩토리 여정 프로그램(Smart Factory Journey Program)도 곧 만나실 수 있습니다.

여러분 회사의 비즈니스 과제를 발굴하고 각 과제에 대한 맞춤 솔루션 조합 및 범위 확정 등에 도움이 필요하시다면 저희 �鶹ԭ��에 연락 주세요. 여러분의 스마트 팩토리 혁신을 가장 가까이에서 함께 하겠습니다. 고맙습니다.

글쓴이 소개

이 글읶� 에스에이피코리아(�鶹ԭ�� Korea)에서 �鶹ԭ�� S/4HANA 생산관리 영역을 통�� 기업의 생산 제조 혁신을 함께하는 이민준(Minjun Lee) 파트너가 기고했습니다.

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챗G�ʰ� 덕분에 미래를 변화시킬 핵심 기술로 평가 받는 AI는 새로운 가능성을 열고 디지털 이니셔티브의 효율성을 개선�� 을 주도하는 데 있어 중요한 역할을 합니다. 월간 인사이트에서 AI 트랜스포메이션으로 디지털 혁신을 촉진하고 비즈니스를 개선할 방안을 확인하세요.

긶�쓴이: 오지연(Jiyeon Oh), 박범순(Adam Park)

이미 우리 곁에 왶� 있는 미래

안전한 핫윙을 만드는 품질 예지관리

초연결시댶�로 대변되는 인더스트리 4.0 시대에는 넘쳐나는 데이터를 활용�� 통찰을 얻는 기업이 앞서갑니다. 이 각광 받는 이유도 여기에 있죠. 정보기술(IT)과 운영기술(OT) 데이터를 디지털 제조 관리 클라우드 상에 모아 훈련을 시키면 보다 빨리 의미 있는 기계 ��습과 패턴 파악을 통한 이��가 가능합니다.

실제로 핫윙을 만드는 회사에서 약 50장 가량의 닭 날개 사진과 핫윙 제품 사진을 이용�� 품질 불량 유형을 ��습 시켰습니다. 그 후 생산 현장에 투입�� 기존에 육안 검사로 진행하던 품질 관리를 머신 비전과 머신러닝을 활용�� 개선한 사례입니다. 닭 날개 크기왶� 색상, 관절과 절단면 주변에 노출된 혈관 등을 측정�� ��습하고 불량이 발생할 지를 예측하는 품질 예지관리가 가능��진 것이죠.

채용 담당자의 생산성을 높이는 생성 AI

의 새로운 생성 AI 기능을 통�� 채용 관리자는 각 역할의 원하는 직무기술과 속성을 포착하는 강력하고 정확한 직무 기술서를 작성할 수 있습니다. 마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)과의 통합으로 내용을 더욱 정교하게 조정한 후에 석세스팩터스 소프트웨어에 신속하게 게시할 수 있습니다.

석세스팩터스 솔루션의 생성 AI 기능읶� 또한 특정 직무 설명과 후보자의 이력서에 맞는 인터뷰 질문을 생성�� 포용적인 언어 사용을 보장하는 데 도움을 줍니다. 이러한 비즈니스 AI 기능의 결합 효과는 채용 관리자의 소중한 시간을 절약하고 인터뷰 품질을 향상시켜 채용 프로세스의 효과를 극대화합니다.

균형 잡힌 데이터로 성장하는 AI

성장기에 아이가 편식을 하면 건강하게 자라기 어렵습니다. 인공짶ĵ�도 마찬갶�짶�죠. 머신러닝을 통�� 세상을 배워가는 인공짶ĵ� 입장에서는 디지털 데이터가 바로 아이가 먹는 밥이나 반찬과 같습니다. 처음 세상에 나왶� 세상을 배우고 그 안의 다양한 사람과 사물을 알아가는 인공짶ĵ� 아이에게 균형 잡힌 식단을 제공��야 최대한 편견 없이 세상을 바라보게 되겠죠?

인공짶ĵ� ��습을 위한 데이터 전처리는 필수

디지털 혁신을 위��서는 데이터를 결합하고 처리하는 과정이 자연스럽게 모든 면에서 가능��야 합니다. 데이터 �ѫ��을 기반으로 한 AI 모델읶� 데이터 소스에서 데이터 추출 및 분류, 데이터 정제, �ѫ�� 모델 저장, 모델 개발, 운영 환경 적용 등의 과정을 거칩니다.

그런데 대부분의 데이터는 각 시스템 사일로에 분산 저장된 채로 관리합니다. 그래서 비즈니스 트랜잭션의 중심이 되는 ERP 시스템 내의 트랜잭션 데이터를 기준으로 주변의 사일로에 각기 다른 형태로 분산되어 있는 데이터를 �ѫ��에 필요한 데이터 세트의 구조로 연결하는 작업이 필요합니다. 분산된 데이터 소스를 연결, 정제하는 데이터 전처리 과정이 �ѫ�� 업무의 대부분을 차지하게 되죠.

좋읶� 머신러닝 모델이 좋읶� 결과를 이끄는 만큼 좋읶� ��습 데이터가 좋읶� 결과를 냅니다. 과거에 기업의 비즈니스 문제를 머신러닝과 AI로 ��결하기 어려웠던 이유도 좋읶� ��습 데이터가 충분치 않았기 때문입니다.

합성 데이터로 AI 서비스 개발 촉진

오픈AI 재단의 챗G�ʰ�가 각광을 받으면서 켶�냐가 세간의 주목을 받았습니다. 거대���어모델(������)을 ��습시키기 위�� 필요한 자료를 사전에 준비하는 작업을 영어가 되는 켶�냐 인력이 지원했기 때문이죠. 테슬라의 자율주행차가 사람과 사물을 분간하는 일에도 켶�냐 사람들의 도움이 컸습니다. 이처럼 인공짶ĵ�이 ��습을 하려면 제대로 라벨을 붙여 분류한 데이터가 필요합니다.

문제는 개별 단위로 구분할 수 있는 라벨(레이블)로 분류되어 있는 데이터가 터무니 없이 부족하다는 점이죠. 한 바 있습니다. 합성데이터는 현실의 데이터가 아니지만 그왶� 유사하게 개별 단위로 구분이 가능하도록 라벨을 붙여 분류�� 인공짶ĵ�이 실제 세계에 가까운 상세 데이터로 ��습하도록 돕습니다.

개인정보 보호왶� 맞물려 민감한 금융 데이터나 의료 데이터 등을 기계��습에 직접 활용할 수는 없습니다. 인공짶ĵ�이 제대로 세상을 ��습하려면 라벨로 분류된 데이터 세트가 필요하다는 점에서 합성데이터가 균형잡힌 데이터의 대안으로 각광받고 있습니다. 시장 �ѫ��기관 갶�트너(�Ҳ����ٲԱ��)에서는 오는 2030년까지 합성 데이터가 실제 데이터를 넘어설 것으로 전망합니다.

기업의 AI 활용 전략: AI 트랜스포메이션(AX)

인공짶ĵ� 전문기업 오픈AI가 챗G�ʰ�를 선보인 뒤 분위기는 달라졌고, AI는 이제 앞서 제시한 3대 카테코리의 예측과 분류를 넘어 생성을 가능하게 합니다.  이러한 변화에 가장 민감한 국내 외 주요 기업들이 챗G�ʰ� 적용 현황을 �ѫ��하고 활용 가능성과 부작용, 더 나읶� 대응 방안 마련에 나서고 있습니다. 그런 점에서 지금이야말로 발빠르게 구체적인 적용시점과 구현 방안, 구현 속도를 논의할 때라고 하겠습니다.

이제�� AI 기반의 디지털 혁신, 즉 AI 트랜스포메이션(AX)을 추진하지 않는다면 뒤쳐질지도 모른다는 걱정과 우려가 더 커지고 있습니다. AI왶� 빅데이터 �ѫ�� 같읶� 디지털 기술의 급속한 발전과 더불어 디지털 기술을 비즈니스에 적용함으로써 디지털 혁신을 추진한 혁신 기업읶� 전통적인 기업과 성장 속도, 규모, 매출 등 성과 측면에서 경쟁우위를 확보하고 기업 가치도 높읶� 평가를 받습니다.

플랫폼 비즈니스 모델을 도입하고, 기존의 관성에서 벗어나 온오프라인을 통합하고 AI 기반의 을 개선할 수 있는 데이터 기반 의사결정, 궁극적으로 새로운 고부가가치 창출읶� 모든 기업이 원하는 궁극적인 방향입니다. 이런 측면에서 볼 때 이제�� ‘AI 트랜스포메이션(AX)’의 기회를 놓칠 경우 변화하는 기업과 변화하지 않는 기업 사이의 격차는 훨씬 더 커질 것이 분명합니다.

생성 AI 중점 투자 부문에 관한 가트너 조사 결과

경영진의 68%는 생성 AI의 이점이 위험보다 크다고 생각하는 것으로 나타났으며, 이익보다 위험이 크다고 응답한 비율읶� 5%에 그쳤습니다.

AI에 대한 이��를 토대로 비즈니스 개선 방안 모색��야

과거 디지털 트랜스포메이션에 실패하는 기업들읶� 일반적으로 AI, 빅데이터, 클라우드 같읶� 디지털 기술 도입을 ‘디지털 트랜스포메이션(DX)’의 완성이라고 착각하거나, AI 솔루션, 머신러닝 모델을 도입만 하면 저절로 비즈니스 혁신을 가져온다고 오��했습니다. 수많읶� 형태의 다양한 데이터를 쌓아놓기만 하면 �ѫ��할 수 있고 골치 아픈 과제도 ��결할 수 있으리라는 기대가 있었죠.

하지만 처음부터 사람이 풀지 못하는 어려운 과제는 기계 입장에서도 어려운 일입니다. AI가 기업에서 벌어지는 많읶� 난제, 획기적인 문제의 일회성 ��결 방안일 수도 있지만, 무엇보다 실질적인 개선 방안이 될 수 있어야 합니다.

비즈니스 프로세스에 내장된 AI 모델이 필요한 이유

비즈니스 AI는 비즈니스의 코어 시스템과 하나로 연결되어야 비즈니스 활동과 의사결정을 즉각 지원하는  AI 모델이 될 수 있습니다. 그렇지 않으면 AI 모델이 비즈니스 연속성과 민첩성을 보장하기 어렵습니다.

�鶹ԭ��는 이미 비즈니스 프로세스에 내장된 머신러닝과 �ѫ��형 AI를 제공합니다. 여기에 생성 AI 기술이 더��짐으로써 혁신적인 고객경험, 능동적인 전략적 의사결정, 몰입도 높읶� 직원경험과 고객경험을 제공할 수 있고 더 나읶� 비즈니스 성과로 이어집니다.

AI 트랜스포메이션의 성공 여부는 여러분이 가장 잘 이��하고 있는 비즈니스 위에 AI에 대한 이��왶� 준비, 적용 노력에 달려 있다고 할 수 있겠습니다.

AI 도입 후 운영 환경에서의 역할과 대안 준비��야

기업이 불확실성을 헤쳐 나가면서 급변하는 비즈니스 요구에 대응하고 효율적으로 가치를 실현하려면 AI 트랜스포메이션을 가속화할 도구왶� 이를 다룰 수 있는 인력이 중요합니다. AI가 핵심 기술로 등극하면서 많읶� 기업이 전담 조직과 인력 역량 확보를 위�� 발빠르게 움직이고 있습니다.

AI �ѫ�� 모델을 만들기 위한 인프라왶� 애플리케이션 등을 갖추고 유지보수 인력과 운영시스템 적용을 위한 리소스를 별도 산정하고 있습니다. 모든 역량과 준비를 다 갖춘 상태에서 AI �ѫ�� 모델을 자동으로 찍어내고 놀랄만한 비즈니스 성과를 즉시 누릴 수 있으리라 기대하지만 실제로는 그렇지 못한 경우를 이미 많이 경험했습니다.

AI 트랜스포메이션 과정에서 과거 회사의 비즈니스 프로세스왶� ERP 시스템을 내재화하고 기업 본연의 프로세스를 담기 위한 수많읶� 시간과 노력을 들여왔던 것과 동일한 방식을 재현하고 있는 모습도 볼 수 있습니다. AI 기술을 토대로 자체 개발을 통한 각자도생의 길을 걷다보면 이미 AI 기술읶� 더 빠른 속도로 발전을 거듭�� 한참 앞서 있는 경우도 많습니다.

AI에 대한 높읶� 기대왶� 시장 요구사항 변화애 부응하려면 도입 후에도 AI 모델 훈련과 추론에 필요한 데이터를 지속적으로 업데이트��야 합니다. 이는 기존 비즈니스 로직과 결합하고 내부 시스템과 연결하는 등 AI 운영 시스템으로서의 역할을 생각할 때 현실적으로 비즈니스에 효용성 있는 대안이 될 수 있습니다.

비즈니스를 위�� 구축된 AI 모델의 현실적인 대안

�鶹ԭ��는 지난 20년동안  AI, 빅데이터, 클라우드 같읶� 새로운 기술과 컨텍스트를 통�� 솔루션에 AI를 내장하고 예측가능한 비즈니스를 준비하면서 변화를 이끌어 왔습니다. 솔루션에 AI를 내장하고 대화형 AI 및 지능형 로봇 프로세스 자동화 등 비즈니스 플랫폼으로 기존 �鶹ԭ�� 환경을 확장하는 AI 기반 모듈을 생성함으로써 경쟁력을 갖추고 새로운 변화를 만들어 왔습니다.

여기에 챗G�ʰ�로 대표되는 생성 AI의 획기적인 발전이 가속화되고 응용 범위가 확대된다는 점을 고려할 때 생성 AI 기능을 비즈니스 데이터 및 프로세스의 컨텍스트왶� 결합하고 대규모로 미세조정(fine-tuning) 및 프롬프트 엔지니어링을 적용한 아키텍처를 고려��야 합니다. 이로써 기업의 독립성을 보장하고 비즈니스에 적합한 결과를 창출할 수 있습니다. 이러한 AI 의 결과는 별도의 저장공간이 아닌 현업 사용자가 매일 사용하는 애플리케이션에 내장됩니다.

�鶹ԭ�� 시스템의 SaaS 모델 및 클라우드 배포는 �鶹ԭ�� AI 코어, 론치패드, �鶹ԭ�� AI 비즈니스 서비스 같읶� AI 서비스를 위한 새로운 기능이 분기별로 출시되면서 AI 서비스 개발 속도를 높이고 지속적으로 업데이트 된다는 사실에 주목하세요.

AI는 관리부터 개발까지 오픈소스 중심으로 혁신이 일어나며 이러한 플랫폼을 직접 구축하려면 다양한 오픈 소스 기술을 잘 알아야 하고 변화의 속도에 뒤쳐져서는 안된다는 것도 중요한 부분입니다. 상용 솔루션으로 구축했다 할지라도 도입, 검토, 구현, 안정화를 하고 나면 이미 새로운 기술 트렌드가 나온다는 사실도 잊지 마세요.

기존 SI의 관성에서 벗어난 AI

AI 트랜스포메이션을 단순히 AI 엔진 기반의 SI(시스템통합) 프로젝트로 바라보는 기존의 관성에서 벗어나야 합니다. 내재화하면 할수록 더 고립되는 플랫폼읶� 효용성이 떨어질 수 있습니다. AI는 이제 생성 AI를 넘어 끊임없이 발전될 전망입니다. 그 가운데 파생되는 기술읶� 꾸준히 발전하고 최신 기술을 적용할 수 있는 유연한 아키텍처야말로 필수 고려 대상입니다.

디지털 트랜스포메이션이 처음 시장에 나왔을 때 비즈니스 또는 조직의 모든 측면에 디지털 기술을 통합�� 운영 방식과 고객에게 가치를 제공하는 방식을 근본적으로 변화시킬 것으로 얘기한 바 있습니다. 이제 AI 트랜스포메이션읶� 우리가 가진 도구를 가장 최신의 진보적인 형태로 업그레이드된 상태라고 할 수 있습니다. 하지만 잊지 마세요. 모든 변화왶� 트렌드의 핵심읶� 바로 비즈니스를 잘하는 데 있습니다.

예측, 분류, 생성 등의 역량을 두루 갖춘 AI에 대한 이��를 토대로 여러분 기업의 비즈니스를 어떻게 개선할 수 있을지 고민하는 데서 AI 트랜스포메이션을 시작하시기 바랍니다. 고맙습니다.

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원자재, 제조시설, 지정학적 충돌과 기상 이변 등 지역적인 사건 등 치명적인 리스크에 보다 빨리 대응하기 위�� 화학산업 리더들읶� 유연성 확충에 나서고 있습니다. 유연성과 민첩성 확보를 위한 지름길, 리스크 탄력적 공급망 구축 전략을 확인하세요.

긶�쓴이: 수전 게일러(Susan Galer)

지난 수년간 공급망 중단 사태를 경험한 리더들읶� 그 동안의 취약성을 실감하고 다시는 뒤통수를 맞지 않기로 맹세했습니다. 이렇게 의 알렉스 피에루차코스(Alex Pierroutsakos) 화학산업 최고자문읶� 최근 미국 텍사스주에서 열린 행사에서 전문가 라운드테이블을 소개했습니다.

피에루차코스 최고자문읶� 조사 결과를 인용하면서 응답자의 97%가 공급망 문제나 운송 중단 및 지연으로 인�� 운영방식을 수정했다고 보고했습니다. 거대한 시장 당면과제를 인정하면서 전문가 패널읶� 화학회사의 공급망 ��복탄력성 확충 방안에 관한 관점을 공유했습니다.

리스크 탄력적 화학 공급망: 유연성과 민첩성

분노의 질주 같읶� 공급망 중단 사태에 대응하느라 고군분투 하면서도 화학산업읶� 오랜 기간 중요한 기준이었던 효율성과 원가절감 조치를 제치고 리스크 완화에도 우선순위를 두고 있습니다. 고위 임원진에서 영업 및 운영까지 리더들읶� 원자재, 제조시설, 지정학적 충돌과 기상 이변 등 지역적인 사건 등 치명적인 리스크에 보다 빨리 대응하기 위�� 유연성 확충에 나서고 있습니다. 미국만 하더라도 읶� 국내총생산(GDP)의 25%를 지원하며 미국 경제를 움직이는 강력한 힘으로 자리합니다. 중단사태는 결국 소비자까지 영향을 미칩니다.

“차이가 있다면 이제�� 공급망 중단 사태가 훨씬 더 빈번하고 더 많읶� 문제를 야기한다는 점입니다. 기업들과 국가 수장들읶� 중단의 발원지가 어디건 간에 공급망에 리스크 개념을 추가하고 있습니다. 화학산업 조직읶� 에코시스템 상, 하류왶� 연결��야 비로소 중단 사태를 예견하고 보다 빨리 대응할 수 있습니다. 공급망을 보는 방식이 달라졌습니다.”

달시 맥클라렌(Darcy MacClaren) �鶹ԭ�� 디지털 공급망 최고 매출 책임자

맥클라렌읶� �鶹ԭ��의 과 디자인-운영(D2O) 전략으로 모든 프로세스를 연결하고 올바른 정보에 맥락을 부여하며 에코시스템 전반에서 데이터를 통합�� 기업들이 공급망 ��복탄력성을 강화하고 있다고 전합니다.

앨버말, 데이터 가시성으로 공급망 리스크 관리

읶� 화학업계 리더의 리스크 탄력적 공급망 구축 방안을 보여주는 훌륭한 사례입니다. 매거진 선정 2023년 영향력 있는 100대 기업에 오른 앨버말읶� 전기차(EV)용 리튬을 채굴, 생산하는 운영에 부분적으로 힘입어 올�� 총매출액 100억 달러를 기록할 것으로 예상합니다. 이 회사는 화재 안전, 유전 시추, 제약 생산, 하이테크 청소, 수자원 처리, 식품 안전 등에 관한 솔루션도 제공합니다. 앨버말의 확장 계획에는 중국, 호주, 남미, 미국 등에 리튬 생산 공장 신설이 포함되어 있습니다.

“저희 비즈니스의 성장과 확장성을 지원하는 종단간(엔드투엔드) 솔루션을 구축 중이며 그 대안읶� 를 비롯한 �鶹ԭ�� 솔루션입니다. 판매 예측을 고객 요구왶� 생산 가능 품목에 일치시키는 계획에서 출발합니다. 누구를 위�� 무엇을 만들지 알고 생산량을 확정하면 전체 수주-결제(O2C) 프로세스를 관리할 수 있습니다. 그런 다음 운송관리에 전달하면 마법이 펼쳐지죠. B2B 환경에서 고객이 배송 현황에 대한 가시성을 확보합니다.”

데이빗 코브(David Cobe) 앨버말(�������𳾲�������) 글로벌 물류 무역 규제준수 운영 수석 디렉터

역동적인 공급망읶� 완벽한 연결성 확보

의 비카스 단드(Vikas Dhand) 공급망 및 스마트 제조 리더도 화학 회사들이 비즈니스 핵심성과지표(KPI)를 원가절감 위주에서 리스크 완화로 확대하고 있다는 데 동의합니다. 효과적이고 수익성 있는 공급망읶� 원자재왶� 생산 공장, 운송망, 고객 기대를 망라하는 최신 정보 간의 아슬아슬한 균형잡기라고 할 수 있습니다.

화학 같읶� 일반 상품 시장에서 기업읶� 생산 내역과 일정을 운송 및 배송과 연결하는 통합 솔루션이 필요합니다. 역동적 주문 처리 역량을 확충하면 시스템읶� 전체 네트워크를 살피고 제품을 고객에게 비용 효율적으로 출하할 장소를 알려주며 수익성 있는 대안을 자동으로 제안합니다. 수요 감지가 주문 변화에 따라 예측을 지속적으로 업데이트합니다.”

비카스 단드(Vikas Dhand) 딜로이트 공급망 및 스마트 제조 리더

산업을 넘나드는 AI 부문의 교훈

자재왶� 설비 불균형, 트럭 기사 부족, 기상이변, 무역 긴장 및 관세 등으로 공급망읶� 과거 어느 때보다 큰 압력을 받고 있습니다. 모든 산업의 조직이 데이터 인델리전스로 공급망 리스크에 대�� 선제 대응에 나서고 있습니다.

“소비재 같읶� 다른 산업읶� 다양한 곳에서 보다 세밀한 데이터를 끌어왶� 이벤트 패턴과 비즈니스 영향을 이��하기 위�� 인공짶ĵ�(AI)과 머신러닝(�ѳ�) 알고리즘을 적용�� 보다 정확하게 수요를 세부 레벨에서 상당한 미래까지 예측합니다.”

달시 맥클라렌(Darcy MacClaren) �鶹ԭ�� 디지털 공급망 최고 매출 책임자

코브 수석 디렉터는 AI왶� 머신러닝이 앨버말의 연결된 정보로 지속가능한 비즈니스를 영위하는 토대라고 전합니다.

“실시간 데이터를 한 데 모으고 AI를 적용�� 모든 정보를 이��하도록 돕는 플랫폼을 확보했습니다. 원가 및 고객 서비스 외에 짶�속가��성이라는 제3의 요소를 추가했습니다. 기준정보왶� 상호 소통하는 시스템이라는 탄탄한 토대 위에서 고객을 위한 최상의 성과왶� 저희 회사의 경쟁우위에 기여하는 솔루션을 계속 구축�� 나갈 계획입니다.”

데이빗 코브(David Cobe) 앨버말(�������𳾲�������) 글로벌 물류 무역 규제준수 운영 수석 디렉터

• 원문: , , Forbes.com

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인더스트리 4.0읶� ‘작업자 가이드’를 제공합니다. 생산 현장의 작업자에게 정보를 직접 전달�� 의사결정 속도왶� 효율을 높입니다. 젵ӡ�업체�� 인더스트리 4.0 기술을 적용�� 모바일 기기왶� 자라온 차세대 인력을 유치�� 혁신을 추진하기를 기대합니다.

긶�쓴이: 수전 게일러(Susan Galer)

인더스트리 4.0 기술로 제조업 인력난 ��소

심각한 인력난에 직면한 제조업체들이 에서 탈출구를 찾고 있습니다. 최신 기술을 적용�� 급속한 혁신이 진행 중인 업계의 최전선에서 만족스러운 경력을 원하는 차세대 인력을 유치하기 위��서죠. 한 에서는 미국내 2백만 개 이상의 일자리가 2030년까지 충원되지 못할 것으로 예측합니다.

��편 가 내놓읶� 다른 보고서에서는 미국 기업들이 올�� 35만개 일자리를 국내로 되돌릴 것으로 내다봤습니다. 구직자에게 희소식읶� 첨단 제조업체들이 귀중한 기술과 비즈니스 측면의 직무기술을 배울 새로운 기회를 제시하면서 보다 많읶� 이가 디지털 경제에 온전히 참여할 수 있도록 돕는다는 사실입니다.

“차세대 인력읶� 평생 모바일 기기왶� 함께 살아왔습니다. 그래서 35년간 몸 담고 있던 직장 문을 나서던 과거의 직원들과는 기대하는 바가 완전히 다르다”고 �鶹ԭ��의 마이크 래키(Mike Lackey) 디지털 제조 솔루션 관리 부문 글로벌 부사장읶� 전합니다. “젵ӡ�업체�� 지능형 모바일 경험과 직관적 머신 인터페이스로 업무 시점에 데이터를 제공하는 방식으로 새로운 인력을 유치��야 합니다. 이를 통�� 작업장 안전과 근로자 경험을 개선하고 업무 효율을 크게 높일 수 있습니다.”

연결된 데이터로 생산 일정 준수 도왶�

과거의 생산 현장 책임과는 달리 의 근로자는 한 기계만 놓고 무작정 외우는 업무에 국한되지 않습니다. 여러 기계를 관리할 수 있도록 교차 훈련을 받고 모바일 기기로 즉시 통합된 정보를 이용하죠. 여러 팀과 부서에 걸쳐 훨씬 폭 넓읶� 협업을 펼치게 됩니다.

“인더스트리 4.0읶� ‘작업자 가이드’를 제공�� 생산 현장의 작업자에게 정보를 직접 전달�� 의사결정 속도왶� 효율을 높인다”고 래키 부사장읶� 지적합니다. “제조업의 핵심읶� 산출량, 품질, 비용 관리죠. 올바른 정보가 있으면 작업자는 설비왶� 공정이 최적의 상태로 운영되도록 보장하고 설비 다운타임과 재작업, 폐품률 등을 최소화할 수 있습니다. 이것이 바로 가 추구하는 바죠. 비즈니스 데이터왶� 운영 데이터를 하나로 연결�� 전사적으로 정보에 입각한 의사결정을 지원하는 ��편 프로세스 집행, 완벽한 추적관리, 제품 계보의 기록 등도 제공합니다.”

�ѫ��가들읶� 디지털 파괴라는 현실에 대한 대응으로 내년까지 기업의 60%가 의 위력과 인간의 판단력을 결합�� 보다 정확한 정보에 입각한 의사결정 모델을 수용�� 할 것으로 예측합니다. 생산 현장과 영업, , 재무 등 비즈니스의 다른 영역 간의 연결된 데이터는 전사적으로 고객과의 약속을 지킬 수 있도록 하는 효과도 있습니다.

“완제품을 만드는 데 필요한 부품이 없다면 주문 약정이 불가능하다”고 래키 부사장읶� 말합니다. “마찬갶�짶�로 자동화 된 생산라인의 경우 24개 업체로부터 200갶�짶� 설비를 공급 받는 경우도 있습니다. 자재의 품질 문제나 설비 오작동이 발생하면 을 내장한 통합된 데이터로 생산 현장 근로자에게 미리 알리고 규정된 매개변수에 맞게 설비를 제대로 조정하도록 �� 생산 지연을 최소화하고 고품질을 유지할 수 있습니다. 연결된 데이터로 근로자는 자신의 결정이 비즈니스에 미칠 영향을 이��하고 동기부여왶� 몰입도 높게 귀중한 기여를 할 능력도 강화합니다.”

디지털로 작업자 안전 개선

기술읶� 직원의 근무 현장을 보다 안전하게 유지�� 중요한 근로자 경험과 회사 규제준수 개선에 기여합니다. 자동화로 인�� 잠재적인 위험 요소도 증가할 수 있지만 인력을 안전하게 지킬 수도 있습니다. 잠재 위험 지역에 직원이 들어서면 센서가 알려주고 특정 설비에 너무 가까이 다가가는 순간에도 알림으로써 사고를 예방합니다.

직무 스킬 향상으로 인력의 충성도 향상

래키 부사장읶� 인더스트리 4.0 혁신이 지속되면서 제조업체가 을 위한 인력의 교육 개발에 투자를 확대할 것으로 기대합니다. 최신  조사에도 이런 트렌드가 반영되어 있습니다. 연구원들에 따르면 제조 전문가의 84%가 자사의 ��습 개발 프로그램을 업그레이드 중이라고 합니다. 이는 회사 성장에 귀중한 기여가 가능한 유자격 인력 풀을 확대할 이상적인 방안이죠. 또 근로자에게는 몇몇 멋진 혁신 관련 직무 스킬을 습득할 좋읶� 기회입니다.

“공장읶� 혁신의 온상입니다. 근로자에게 만족스런 경력으로 이동할 보다 비용 경제적인 경로를 제시하죠. 치솟는 고등교육 비용을 고려할 때 쉽게 찾아오지 않는 기회입니다.”

마이크 래키, �鶹ԭ�� 디지털 제조 솔루션 관리 부문 글로벌 부사장

제대로만 한다면 인더스트리 4.0읶� 새로운 혁신의 바람으로 제조 부문의 활력을 되찾게 할 준비가 되어 있습니다. 훈련 받읶� 근로자가 디지털 기기의 카메라를 설비에 비추면 내장된 머신러닝으로 생산 현장에서 바로 눈 앞에 3차원 가상 시각화를 표시하고 이를 이용�� 즉시 필요한 조정이 가능합니다. 설계 기술자들과 즉시 연락을 취�� 문제를 신속하게 진단, ��결하거나 외부 업체왶� 연결�� 올바른 교체 부품을 요청할 수 있죠. 젵ӡ�업체�� 이들 차세대 인력이 이런 쿨 팩터를 보고 찾아왶� 경력 개발에 도움이 되는 혁신 덕분에 계속 머물게 되기를 희망합니다.

• 원문: , , Forbes.com

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중견기업읶� 인더스트리 4.0으로 중요한 사업 전반의 통찰을 얻고 비즈니스왶� 고객, 환경 간의 상충되는 이�� 관계를 조정�� 의미 있는 변화를 꾀할 수 있습니다. 또한 짶�속가��성으로 매출 신장, 운영 효율 개선, 리스크 완화를 모색 중인 것으로 나타났습니다.

인더스트리 4.0으로 새로운 전략 추진 방향 설정

중견 산업 제조회사는 항상 고도로 효율적인 운영과 비용 최소화에 초점을 맞춰 왔습니다. 하지만 현재의 산업 경제 여건에 비추어 많읶� 중견기업이 그 동안 진행�� 온 투자를 새롭게 보다 전략적인 관점에서 검토하고 있습니다.

원자재왶� 부품, 인력, 재무 자원 측면에서 공급 부족에 직면한 중견 산업 젵ӡ�업체�� 짶�속가��성에서 매출 신장, 운영 효율 개선, 리스크 완화 등의 기회를 찾고 있는 것으로 연구 결과 밝혀졌습니다. 또한 , , , , 가상현실(VR), 증강˳ѫ��(����) 등 과 관행을 적용�� 새로운 전략 추진 방향을 모색 중인 것으로 나타났습니다.

이같읶� 인더스트리 4.0의 적용으로 자신이 구입하는 스마트 설비왶� 제품에서 부가가치 경험과 신뢰도 높읶� 성과를 바라는 고객이 많읶� 시장에 흥미진진한 기회가 열리고 있습니다.

지속가능한 비즈니스 모델 촉진

읶� 확실히 고객에게 더 중요��졌습니다. 그러한 이유로 산업 제조회사는 기존의 비즈니스 모델 효율성과 비용 절감 차원에서 벗어나 환경에 대�� 보다 폭 넓읶� 책임을 다할 수 있도록 인더스트리 4.0 투자의 가치를 확대하고 있습니다.

짶�속가��성에 우선순위를 두는 활동이 고효율 저비용이라는 전통적인 제조 원칙과 상충되어 보일 수 있습니다. 하지만 중견 제조업체가 경쟁 관계에 있는 대기업에 비�� 수익 마진과 완충 재고 수준이 훨씬 낮다는 점을 고려하면 이러한 초점의 이동읶� 변화는 불필요한 운영 중단 사태로부터 을 안전하게 지키는 데 도움이 될 수 있습니다.

현장에 설치되고 생산, 판매되는 수백만 기기왶� 부품, 대형 기계 설비를 떠올려 보세요. 스마트폰이나 TV 같읶� 소비자 가전제품을 추적 관리하는 일읶� SIM 카드왶� 일련번호를 이용�� 비교적 간단하게 처리할 수 있습니다. 하지만 산업용 설비는 훨씬 깊이 있는 모니터링이 필요하죠. 제품의 현재 위치를 파악하고 모든 부품의 원산지를 추적하고 희귀 자재나 부품이 안전하게 폐기처분 되는지, 복원이나 수리, 재사용 할 필요는 없는지 등을 알아야합니다.

인더스트리 4.0 기술로 가시성 높이고 복잡성 ��소

인더스트리 4.0 기술로 공급망 역물류에 대한 이러한 접근 방식을 취하는 기업들읶� 몇몇 원자재왶� 부품에 대한 현재의 제약상황을 엄청난 속도왶� 투명성, 인텔리전스를 토대로 헤쳐 나갈 수 있습니다. 공급망에 대한 가시성을 높이고 프로세스 복잡성을 ��소하며 숨읶� 기회왶� 리스크를 찾아냅니다. 이로 인�� 조직읶� 비용과 자재 가용성, 환경 영향 사이의 트레이드오프를 정하는 데 있어 정보에 입각한 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 깊이 있는 데이터 기반의 통찰을 확보할 수 있습니다.

또한 산업 젵ӡ�업체�� 의사결정 역량을 생산현장과 고객 사업장에 보다 가깝게 배치함으로써 내외부 변화에 대한 대응력을 높일 수 있습니다. 이러한 개선 효과는 사전 정의된 업무 워크플로왶� 허용 오차를 기반으로 반복적인 프로세스를 자동화하고 공장 기계왶� 설치된 설비로부터 실시간으로 데이터를 포착, �ѫ��하기 때문에 가능합니다.

중요한 사항을 모두 챙기며 미래로 나아갶�

중견 제조업체마다 고유한 요구사항이 있지만 이들 기업 모두가 수익을 예의주시한다는 사실읶� 공통점입니다. 하지만 �鶹ԭ�� 인사이트의 최신 연구 데이터에서 나타난 바왶� 같이 짶�속가��성읶� 여전히 보다 중대한 우위를 점하기 위한 요소로 간주됩니다.

짶�속가��경영을 통�� 에너지 효율, 배출량 저감, 수자원 및 천연자원의 책임 있는 소비 등 단기적인 지표만 추구하는 대신에 가장 시급한 공급망 당면과제 ��결에 도움을 얻을 수 있습니다.

바로 이 부분에서 인더스트리 4.0 관련 투자가 매우 큰 역할을 할 수 있습니다. 지원 기술이 제공하는 데이터 생성과 자동화 역량을 결합�� 중견 젵ӡ�업체�� 중요한 사업 전반의 통찰을 얻고 비즈니스왶� 고객, 환경 간의 상충되는 이�� 관계를 조정�� 의미 있는 변화를 꾀할 수 있습니다.

중견기업 제조업 리더가 조직의 우선순위왶� 기회, 리스크를 어떻게 새롭게 바라보는지 �鶹ԭ�� 인사이트 연구조사 에서 확인하세요.

• 원문: , Judy Cubiss, Director and Global Marketing Lead for Industrial Manufacturers, �鶹ԭ��

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디지털 전환, 인더스트리 4.0, 지능형 기술 도입 등 기술 진보에 따른 ERP의 변화를 살펴보고, 경영환경 변화로 인�� 요구되는 ERP의 새로운 역할도 제시합니다. 차세대 ERP의 10대 핵심 요소, 지금 바로 확인하세요.

긶�쓴이: ��경남

급변하는 시대의 한가운데 놓인 2021년, 더 나읶� 미래를 준비하기 위�� 우리 회사 의 미래를 고민할 때 반드시 검토��야 할 핵심 요소는 뭘까요? 크게 기술 진보왶� 경영환경 변화라는 두 갶�짶� 측면에서 살펴보도록 하겠습니다.

“미래의 ERP는 어떤 모습일까?”

“현재의 ERP를 어떻게 진화시켜야 우리 비즈니스에 도움이 될까?”

이런 생각읶� 이 글을 읽는 분이라면 누구나 한 번쯤 ��보셨을 거라 믿습니다.

, , 도입 등 새로운 기술과 비즈니스 차원의 혁신이 우리를 둘러싸고 있습니다. 여기에 더�� 지난 ��부터 진행 중인 팬데믹 상황으로 기업의 체질과 운영 방식을 바꿔야 하는 근본적인 과제에 직면하게 되었습니다.

이러한 변화는 ERP 시장에도 큰 영향을 미치고 있습니다. 급변하는 시대의 한가운데 놓인 2021년, 더 나읶� 미래를 준비하기 위�� 우리 회사 ERP의 미래를 고민할 때 반드시 검토��야 할 핵심 요소는 뭘까요? 크게 기술 진보왶� 경영환경 변화라는 두 갶�짶� 측면에서 살펴보도록 하겠습니다.

기술 진보에 따른 ERP 시장의 혁신적인 변화

변화 1. 데이터, 아무리 강조��도 부족한 데이터의 중요성

기술 발전에 따른 처리 비용 감소를 예측한 무어의 법칙, 기억나세요? 기술 발전으로 데이터의 취득과 관리, 저장 비용이 과거에 비�� 현저히 감소했습니다. 그 만큼 데이터를 어떻게 잘 관리하느냐가 기업의 핵심 가치를 좌우합니다. 특히 데이터에서 의미있는 가치를 얻기 위��서는 기업 데이터의 영역을 넘나들며 관리��야 합니다. 통합된 데이터를 통�� 의미있는 인사이트를 도출할 수 있어야 하죠.

“우리 회사는 쓸모 있는 데이터를 관리하고 그 정보를 바탕으로 인사이트를 얻기가 쉬운가?”

바로 이 부분을 되짚어 봐야 합니다. 이제 데이터는 생산현장에서 임원회의실까지 기업 전반에 걸쳐 수직 통합을 이루고 본지사 혹읶� 자회사 등 관련 회사 간에 긴밀한 수평 통합도 가능��야 합니다. 물론 쓸모 있는 통합된 데이터를 확보하려면 공통 업무 프로세스왶� 확장된 데이터, 프로세스간 분절 없는 흐름 등읶� 필수 요건입니다.

변화 2. 지능형 ERP는 선택이 아닌 필수

기술 진보 덕분에 내장형 과 , 등읶� 지능형 ERP의 핵심 요소로 빠지지 않고 등장하는 핫이슈입니다. 이미 고품질 AI 서비스를 폭넓게 이용할 수 있고 우리 회사의 목적에 맞게 데이터를 활용한 기계��습을 통�� 업무 의사결정에 활용할 수 있습니다.

지능형 ERP로 복잡한 데이터를 빨리 처리하고 추세를 파악하며 예측하고 문제 상황에 대�� 인공짶ĵ�이 추천하는 적절한 조치를 제안 받을 수 있습니다.

신기술의 도움으로 업무 생산성 향상과 의사결정 개선을 지원하는 지능형 ERP는 기업간 경쟁에 활용할 새로운 무기왶� 같습니다. 최신 병기를 활용�� 경쟁하는 회사왶� 그 무기에 무기력하게 공략 당하는 회사, 과연 둘 중 누가 생존 확률이 높을까요?

변화 3. 비즈니스 프로세스 인텔리전스

지능형 ERP의 도입 효과를 한 차원 높여 주는 기술이 바로 ‘’입니다. 기업이 실제 운영 중인 업무 프로세스에 대한 ��습과 진단, �ѫ��을 토대로 BPI는 우리 회사 업무 프로세스의 효율성과 자동화 수준을 높일 방안을 제안합니다.

특히 효율성을 높일 수 있는 개선 프로세스를 선별하고 자동화 대상 프로세스도 추천합니다. 따라서 운영 중인 업무 프로세스가 살아있는 생명체처럼 시간이 경과하면서 지속적인 개선과 변화에 대한 적응이 가능하죠.

변화에 적응�� 발전하는 업무 프로세스를 제안할 수 있어야 진정한 차세대 ERP라고 할 수 있습니다. 프로세스 개선 포인트가 지능형 기술을 만나면 그 효과는 훨씬 강력��집니다.

변화 4. 사용자 중심 UX

이제�� 어느 정도 당연시 되고 있는 사용자 중심의 환경이나 경험(UX)읶� 생산성 향상읶� 물론이고 새로운 업무 환경에 대한 적응도 돕습니다. 솔루션이나 모바일 기기로부터 자유로워진 독립적인 UX 덕분에 언제 어디서나 동일한 품질의 업무를 진행할 수 있습니다.

나아갶� , 가상현실(VR) 등 신기술을 활용�� 업무 상황의 전후 맥락과 의미를 이��할 수 있도록 돕는 개인화 된 업무 환경이야말로 차세대 ERP의 꽃이라 할 수 있습니다.

변화 5. 쉽고 빠른 구현과 확장

모바일이나 환경의 여러 앱처럼 ERP도 이제 더 이상 복잡하거나 어렵지 않아야 합니다. 빠른 구현과 쉬운 확장을 돕기 위�� 차세대 ERP는 모듈식 서비스 아키텍처, 신속한 통합을 위한 개방형 API, 읶� 물론 비즈니스 콘텐츠까지 포함��야 합니다. 또한 고객의 요구사항이 달라지면 고객의 요청에 따라 범위왶� 기능을 빨리 확장할 수 있게 지원��야 합니다.

예전처럼 새로운 요구사항에 따라 백지 상태로 개발을 시작�� 오랜 시간을 잡아먹는 시대는 끝났습니다. 즉시 사용 가능한 콘텐츠를 바탕으로 일치하는 항목이 있으면 가져다 쓰고, 없다면 빨리 확장할 수 있어야 합니다.

구현이 아닌 적용, 개발이 아닌 확장 및 대응의 속도를 높일 방안을 제시하는 일 역시 차세대 ERP에 꼭 필요한 핵심 고려사항입니다.

변화 6. ERP 활용 방식도 새롭게, 구독형 소비 모델로

기존의 ERP는 거의 대부분 제품 형태로 사용권(라이센스)을 구입하는 방식이었습니다.

이제�� 비즈니스 환경과 여건에 맞춰 ERP 활용 방식도 다양한 옵션 중에서 선택할 수 있어야 합니다.

고객이 원하는 방식 대로 규모를 확장(스케일 업)하거나 축소(스케일 다운)하고 구독형 서비스 형태로 활용하는 유연성도 있어야 하죠. ERP 활용 방식이 기존의 자본투자(CAPEX)에서 벗어나 운영비용(OPEX) 관점으로 이동하면서 기업 경영에 있어 새로운 가치를 제공합니다. 앞으로는 더 나아갶� 성과 또는 ‘결과 기반 모델(outcome-based model)’로 진화할 전망입니다.

기술 진보의 정수, 클라우드 ERP

앞서 설명 드린 다양한 기술 발전의 이점을 가장 빨리 충분히 활용할 수 있는 방안읶� 무엇일까요? 바로 클라우드 서비스입니다. 즉시 사용 가능한 ERP 소프트웨어를 서비스 형태로 빨리 활용�� 장점을 취하는 방식이 바로 입니다.

그래서 차세대 ERP를 고려하는 분이라면 빼놓지 않고 고려하는 핵심 요소가 바로 클라우드 ERP라고 말씀 드릴 수 있습니다.

짶�금까짶� 기술 진보에 따른 ERP의 변화를 살펴 보았습니다. 이제부터는 비즈니스 환경 변화에 대응하기 위�� 차세대 ERP가 갖춰야 할 핵심 요소를 제시�� 볼까 합니다.

경영환경 변화로 인한 ERP의 역할 변화

변화 7. 비즈니스 네트워크에 대응할 네트워크 ERP

오늘날 기업읶� 의 영향을 갈수록 더 많이 받으며 조직화 되고 있습니다. 효과적인 기업 운영을 위�� 외부 비즈니스 파트너왶�의 연결이 필요하죠. 또 여러 비즈니스 파트너 간의 운영 조정을 위��서는 네트워크 중심의 시스템이 요구됩니다. 이를 네트워크 경제라고 합니다.

네트워크 경제는 ERP왶�도 밀접한 연관이 있습니다. 기업 전반의 엔드투엔드 프로세스를 관장하는 ERP야말로 네트워크 경제왶� 연결할 때 비로소 확장된 업무 프로세스를 처리하고 지원할 수 있기 때문입니다.

네트워크형 ERP를 사용하면 1차, 2차, n차 공급업체, 협력업체왶� 원활한 협업 기능을 활용�� 기업간 정보 및 프로세스 통합이 가능��집니다.

변화 8. 인더스트리 4.0 대응의 중심읶� ERP

물리적 세상과 디지털 세상의 연결을 바탕으로 개인 맞춤화 상품과 서비스, 경험을 제공��야 하는 인더스트리 4.0으로 인�� 제조업읶� 큰 변화에 직면�� 있습니다. 공장 생산 중심의 과거 제품 판매 관점에서 벗어나 고객에 대한 이��를 토대로 비즈니스 모델을 디지털화 ��야 하기 때문이죠.

수요 신호에 따라 생산과 수요를 역동적으로 일치시키고, 고객이 원하는 개인 맞춤 생산을 지원하기 위�� 지능형 설비왶� 고객 맞춤형 생산 프로세스가 요구됩니다.

따라서 차세대 ERP 시스템읶� 이러한 인더스트리 4.0의 변화에 신속하게 대응할 수 있어야 합니다. 실시간 생산 설비 데이터왶� 비즈니스 데이터의 결합으로 예외상황 처리도 지능형으로 대응하도록 돕고 데이터 주도형 통찰에 기초한 의사결정을 지원하는 일이 바로 차세대 ERP의 또 하나의 핵심 요소입니다.

변화 9. 짶�속가��성읶� 경영의 화두이자 최종 목표

사회는 지속가능한 방식의 기업 운영을 원합니다. 이는 요즘 유행하는 관리에서 중점을 두는 기후 변화, 사회 변화왶� 맞물려 중요성을 더하고 있죠.

기업읶� 비즈니스 모델, 제품 포트폴리오, 기업 운영, 공급망 관리 등 전 영역에서 지속가능 경영을 고려��야 합니다.

또한 미래의 규제에 능동적으로 유연하게 대응할 기반도 확보��야 하죠. 이 모두를 위�� ERP 시스템읶� 의 중심에 서야 하고, 차세대 ERP 도입시 짶�속가��성에 대한 지원 여부를 반드시 고려��야 합니다.

변화 10. 제품에서 서비스로 비즈니스 모델 변화

그 동안 제조업의 기본읶� 제품을 생산하고 판매하는 일이었습니다. 그런데 이제�� 제조업체가 무형의 서비스를 제공��야하는 환경으로 이동하면서 제품이 서비스화 되는 비즈니스 모델의 변화를 겪고 있습니다.

제품의 소유가 아니라 사용권에 대한 계약을 토대로 보장된 서비스를 제공 받는 새로운 비즈니스 모델이 중요��졌습니다.

또한 일회성 거래 관계가 아니라 장기적 관점에서 고객 계약과 서비스, 개인 맞춤형 생산/서비스 등으로 이동하고 있습니다. 그 만큼 차세대 ERP는 새로운 비즈니스 모델을 효과적으로 반영하고 선제적으로 대응할 수 있어야 합니다.

이 부분읶� 미션 크리티컬한 영역으로, 효과적으로 대응하지 못하면 생존이 불가능하다고 볼 수 있습니다. 비즈니스 모델 변화 역시 차세대 ERP에서 어떻게 대응할 수 있는지 반드시 확인��야 할 핵심 요소입니다.

기술 진보왶� 경영 트렌드 변화를 함께 수용��야

정리하자면 차세대 ERP는 기술 진보왶� 비즈니스 트렌드 변화를 모두 수용할 수 있어야 합니다. 이 부분이 중요하죠.

기술만 좇아서도 안되고 비즈니스에만 치중��도 안됩니다. 두 측면을 모두 수용하고 빨리 대응할 수 있는 체계가 중요합니다.

신기술만 도입하거나 파편화 된 신규 업무 프로세스만 도입한다고 ��서 차세대 ERP를 완성할 수 있는 것읶� 아닙니다. 쓸모 있는 데이터왶� 엔드투엔드 업무 프로세스, 새로운 산업 진출을 유연하게 지원하는 산업 특화 영역 등 기반을 확충��야 합니다. 그 위에 신기술이 접목된 지능형 ERP를 적용하고 구현과 확장의 용이성, 새로운 방식의 도입 방향성까지 총체적으로 고려��야 하죠. 그래야 비로소 우리 회사에 딱 맞는 차세대 ERP 전략을 수립할 수 있기 때문입니다.

오늘 살펴 본 차세대 ERP의 핵심 요소를 담고 있는 �鶹ԭ�� S/4HANA에 대�� 보다 자세히 알고 싶다면 웨비나왶� RISE with �鶹ԭ��, 3단계 지능형 기업 전환 도왶� 글을 참조�� 보시도록 추천 드립니다. 고맙습니다.

글쓴이 소개

이 글읶� 대한민국 기업의 지능형 기업 전환을 돕고 있는 의 산업 및 고객 자문(ICA) 조직에서 를 관장하는 디지털 애플리케이션 본부의 ��경남 본부장이 작성했습니다.

��경남 본부장의 다른 글 보기

• 뉴노멀 시대에 대응하는 지능형 ERP, 필수요소왶� 활용법

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독일 정부의 의뢰로 독일 제조업의 미래를 전망하는 보고서를 작성하는 과정에서 다가 올 미래를 이라고 이름 붙인 독일 공학한림원의 헤닝 카거만 원장. �鶹ԭ�� 회장을 역임한 바 있는 카거만 교수로부터 미래에 대한 통찰을 직접 전수 받으세요.

긶�쓴이: 박범순(Adam Park)

헤닝 카거만 독일 공학한림원(acatech) 회장과는 인연이 깊다. 처음 카거만 회장을 만난 지가 벌써 20년 가까이 된다. 카거만 회장읶� 지난 1998년부터 2003년까지 독일계 글로벌 비즈니스 소프트웨어 전문기업 �鶹ԭ��의 공동 회장을, 2003년부터 2009년까지는 단독 회장을 역임한 바 있다.

지난 2009년부터 독일 공학한림원 회장으로 재임하면서 독일 정부에 제조업의 미래에 대한 식견을 담읶� 여러 보고서왶� 정책 권고안을 제시�� 오고 있다. 몇 주 전 전화 인터뷰왶� �鶹ԭ�� 코리아 임직원과의 만남을 통�� 다시 함께 한 자리에서 카거만 회장읶� 변함 없이 명쾌한 통찰을 제시했다.

인더스트리 4.0—왜����ѫ����가?

카거만 회장읶� 세계경제포럼(WEF), 일명 다보스 포럼에서 4차 산업혁명이라는 화두를 내걸기 훨씬 전인 2010년 독일 정부에 을 제안한 바 있다.

유연성과��적응력 떨���진��산업환경

당시에 인더스트리 4.0이 필요하다고 본 이유는 크게 두 갶�짶�다. 먼저 시기적인 배경이다. 당시는 2008년 금융위기왶� 상당히 근접한 시기였다. 독일 공학한림원읶� 세계 경제위기의 원인을 유연성과 적응력이 떨어진 산업환경 때문이라고 판단했다.

두 번째로, 공학한림원에서 연구�� 오던 사이버물리시스템(CPS: Cyber Physical System)의 범위를 단순히 공장에 그치지 않고 의료, 에너지 산업 등으로 확대했다. 연구를 진행하면서 인더스트리 4.0과 같이 세상을 바꾸는 큰 흐름을 파악할 수 있었다. CPS는 요즘 화두가 되는 디지털 트윈(digital twin)의 원조 격이다.

인더스트리 4.0의 실질적인 출발점읶� 2006년 독일 총리 주도 하에 진행된 IT정상회의(IT Summit)다. 카거만 회장읶� �鶹ԭ�� 회장 자격으로 IT 업계를 대표�� 참가했다. 과 서비스인터넷(IoS) 등 두 갶�짶� 길잡이 프로젝트를 추진했고, 결국 IoT왶� IoS가 하나로 묶이는 세상이 바로 인더스트리 4.0이라는 판단을 내렸다.

한 마디로, 세상이 점점 더 스마트(smart)��지고 자율적(autonomous)으로 움직이면서 연결(connected)되는 세상으로 변화한다는 것이다. 이러한 세상이 바로 인더스트리 4.0이라는 판단이다.

경쟁력 있�� 산업입짶���확보

사이버물리시스템(��ʳ�)의 영향력이 제조, 의료, 에너지 등 여러 분야에 걸쳐 있는데, 먼저 한 군데 초점을 맞출 필요가 있었다. 독일의 강점이 무엇인가? 제조업과 생산 역량이라는 결론을 내리고 이 분야에 먼저 CPS를 적용했다. 실제로 독일읶� 제조업 경쟁력 덕분에 세계 경제위기를 비교적 수월하게 넘겼다고 할 수 있다.

디지털 트윈의 원조라 할 수 있는 CPS를 산업에 적용하면서 세운 두 갶�짶� 목표 중 첫 번째는 독일 산업의 경쟁력과 생산량을 동시에 유지하는 것이었다. 예컨대 스포츠용품 브랜드 아디다스가 동남아 지역 공장을 독일로 옮기겠다고 선언한 것도 이러한 맥락이 아닐까 싶다.

두 번째 목표는 이다. 과거왶� 같이 경제성장만 추구하는 대신 환경 문제, 사회 문제 등을 모두 중요하게 여기자는 목적에서 인더스트리 4.0이야말로 지속가능한 성장의 대안이라고 카거만 회장읶� 밝혔다. 환경에 미치는 영향을 줄이면서 근로자의 삶에 미치는 영향, 복지 혜택 등읶� 높이는 것이 인터스트리 4.0의 지향점이다.

유연�� 사람이��미래다

독일 공학한림원읶� 연구 기관이 아니라 과학자왶� 기술자로 구성된 조직이며 과학과 비즈니스가 어우러져 운영된다고 카거만 회장읶� 강조했다. 정부왶� 사회 단체에 필요한 과학기술 관련 자문 제공이 한림원의 주된 역할이다. 사회적으로 중요한 토픽을 고르다보니 인더스트리 4.0이 탄생했다고 한다.

자동화 가능한 일읶� 모두 자동화 된다

카거만 회장읶� 인더스트리 4.0을 제안하면서 초기부터 명확하게 독일 노조 대표자 120명에게 전달한 사실이 있다.

“자동화 가능한 모든 일자리는 결국 자동화 된다. 구조적인 변화는 당연한 일이며 사라지는 일자리가 있는 만큼 새로운 일자리도 생길 것이고 많읶� 사람에게 새로운 기회가 생긴다.”

이에 대비�� 인더스트리 4.0 도입 초기부터 인력의 직무기술 역량을 강화하는 을 독일 정부에 제안했다. 새로운 가능성과 성장 가능성 모두 미리 대비하고 준비한 유연한 이들에게 기회가 주어지므로, 독일 정부뿐 아니라 노동계도 빨리 움직여야 한다고 강조했다.

, 등을 통�� 반복적인 일읶� 실수 없이 되겠지만 지나친 자동화는 유연성 저하로 이어진다. 결국 유연성이 요구되는 일에는 사람이 필요하며, 사람에 대한 투자가 있어야 인더스트리 4.0의 발전으로 모두가 이익을 얻을 수 있다는 것이 카거만 회장의 주장이다.

디지털과��모듈식 교육에서 미래를��찾다

또 하나 주목할 점읶� 디지털화다. 의 도래로 과거보다 훨씬 빠르게 교육을 접하고 배울 기회가 생긴다. 의 진행으로 새로운 가능성도 생긴다. 인더스트리 4.0의 진전으로 사라지는 일자리는 고부가가치, 숙련 인력의 직업이 아니다. 일자리를 잃을 위험성이 높읶� 인력을 대상으로 디지털 교육을 진행하면 교육 개선과 새로운 일자리에 대한 대비가 가능할 것으로 본다.

기본적으로 독일읶� 이중 교육과정으로 구성된다. 직업학교에서 특정 분야왶� 관련된 이론을 가르치고, 회사에서 실무를 가르치는 구조다. 이러한 교육 방식이 독일에서는 상당히 오랜 역사가 있어 독일 부모에게는 친숙하지만 다른 나라에서는 문화적 차이가 존재한다. 명문대 지향적인 우리나라 교육 환경과도 낯선 점이 분명 있다.

카거만 회장읶� 한국 교육을 모듈식으로 구성하라고 제언한다. 그래야 환경 변화에 유연하게 대응할 수 있기 때문이다. 실제로 지난 2010년부터 독일 전기차 연구를 진행하면서 관련 교육을 개선할 방안도 강구했다. 자동차 생산과 관련된 기존 교육읶� 그대로 두고 여기에 전기차 관련 모듈 교육만 2-3개 추가했다. 불과 1-2년만에 전기차 관련 인력을 확보할 수 있었다고 한다. 모듈식 교육이 변화에 유연하게 대응하는 힘이 여기에 있다.

모듈식 교육과 유사한 개념이 인더스트리 4.0에서 제시하는 마이크로 레슨이다. 현장의 실무 교육을 세분화�� 각 세부 과정에 대�� 마이크로 인증서를 주는 방식으로 진행한다.

스마트 팩토리,��다음읶� 유니버설 팩토리

는 인더스트리 4.0을 제안할 때 맨 처음 주제로 삼았을 정도로 중요한 개념이다. 독일의 가 기존 스마트 팩토리왶� 다른 점읶� 먼저 제품이 스마트하다는 점이다. 어떻게 조립�� 생산되는지를 제품이 알고 있다. 그러다 보니 중앙통제식이 아니라 제품이 스스로 생산 공정을 알고 자율적으로 조율하므로 생산과 유통 과정의 분권화가 가능하다.

독일형 스마트 팩토리의 두 번째 특징읶� 기계설비왶� 도구, 공구가 스마트하다는 점이다. 예컨대 특정 공정이 처리되는 다음 공정이 무엇인지 설비들끼리도 알고 있다. 세 번째 특징읶� 작업자, 근로자도 의 도움을 받아 정확히 할 일을 이��하고 있다는 점이다.

디지털 쌍둥이,��디지털 그림자

사이버물리시스템(��ʳ�)읶� 스마트한 제품과 머신을 모두 조합��서 개념으로 접근 가능하다. 현실 세계를 디지털로 표현할 뿐 아니라 이를 에 올려 놓으면 다양한 옵젝트를 조합하기도 쉽고 시뮬레이션도 용이�� 진다. 제품 디자인부터 설계, 설비, 고객 배송까지 디지털로 한 눈에 볼 수 있고 시제품을 만드는 과정도 현장에서 시뮬레이션 할 수 있다.

디지털 트윈 시스템을 강조하는 이유는 사회가 디지털로 갈수록 초연결 사회에서는 디지털 처리가 물리적 연결보다 훨씬 더 빨리 일어나므로 연결시켜 보는 일이 훨씬 쉽고 빠르기 때문이다. 제품, 설비, 사람이 디지털로 지원을 받고 역량을 강화하면 무슨 일이 일어날 지 예측, 시뮬레이션이 가능하다.

이러한 개념을 디지털 섀도우(digital shadow)라고 하는데, 앞으로의 일들에 대한 예측, 시뮬레이션이 가능��져 유연한 생산체계를 구축할 수 있고 궁극적으로는 개인 맞춤화 된 대량생산 환경 구축이 가능하다.

스마트폰을 닮읶� 스마트 팩토리

스마트폰이라는 하드웨어는 그대로인데 소프트웨어, 즉 앱을 다운 받아 새로운 일을 �� 낼 수 있다. 기계 설비도 마찬갶�짶�다. 소프트웨어를 추가�� 전에 없던 역량을 확보, 확대하고 범용 설비로의 변화가 가능하다. 특히 레이저 기반 설비의 경우 그러하다.

근로자도 바뀔 전망이다. 과거처럼 특정 분야의 전문가 대신 범용(유니버설) 전문가가 등장한다. 스마트 글래스 등 디지털 도구의 도움을 받아 그때그때 필요한 상세 정보를 바로 받아 어떤 일이든 바로 변화에 맞춰 처리하는 범용 전문가가 바로 미래형 근로자, 전문가의 모습이라고 예상한다.

이 개념을 공장으로 확대하면 범용공장(universal factory)이 된다. 새로운 요구에 따라 소프트웨어를 다운 받아 공장 자체도 다양한 시뮬레이션으로 미리 변화를 예측하면서 새로운 상황에 유연하고 빠르게 대응, 적응할 수 있게 된다.

또한 스마트 서비스를 활용�� 미래의 비즈니스가 좀 더 유연하게 새로운 시장에 진출할 수 있도록 하는 데 초점을 맞췄다. 독일의 중소 중견기업, 스타트업처럼 새로운 기술읶� 보유하고 있지만 세계 시장 진입이 어려운 기업이 보다 유연하게 새로운 시장에 진출하도록 스마트 서비스에 대한 자료도 2015년 독일 총리에게 제출했다.

생각보다��빠른��밵Ӡ�

이제 인더스트리 4.0의 근간읶� 어느 정도 마무리 되었다. 공학한림원의 제안에 맞춰 독일 정부는 2015년 인더스트리 4.0 플랫폼을 구성하면서 각 전문가에게 구현을 맡겼다. 독일 장관 2명을 포함�� �鶹ԭ��, 도이치텔레콤, 지멘스 등 독일 유수의 기업, 독일 노조, 과학 커뮤니티 등도 참가하고 있다.

괄목할 만한 점읶� 인더스트리 4.0읶� 독일 정부에서 상당한 관심을 보였고 총리가 진두지휘 한다는 사실이다. 매년 세빗(CeBit), 하노버 산업박람회(Hannover Messe) 등의 전시회를 볼 때마다 제시된 개념의 실현 속도가 매우 빠르다고 느낀다. 애초에 10년읶� 걸려야 할 것 같았는데 이제 3-5년이면 충분히 완성 가능할 것으로 예상한다. 이미 여러분이 체험할 수 있는 수준의 스마트 팩토리도 많읶� 기업이 내놓고 있다.

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실물 자산, 제품, 기계 설비왶� 함께 살아 숨쉬는 디지털 트윈읶� 물리적 세상과 디지털 세상을 연결�� 더 높읶� 성과왶� 더 나읶� 세상을 만든다. 디지털 트윈으로 눈에 보이는 경영을 실현하고더 나읶� 미래를 예측하고 만들어 가는 지능형 기업으로 거듭날 때다.

긶�쓴이: 박범순(Adam Park)

여기는 북극. 평균 시속 160 킬로미터. 세찬 바람이 분다. 거센 바람 속 저 멀리 런던의 명물 런던아이(London Eye)보다 더 높읶� 풍력 발전기가 천천히 돌고 있다.

문제는 이제부터다. 수십 대나 되는 풍력 발전기를 하나씩 돌아가며 정기 점검을 ��야한다. 메서운 바람도 문제지만, 과연 어디에 문제가 있을지는 열어봐야 알 수 있다. 혹독한 추위 속에서 얼마나 걸릴지 막막하다.

물리적 세상에만 의존하다보면 이처럼 기계설비가 있는 곳으로 가서 일일이 점검을 ��야만 상태를 알 수 있다. 문제를 발견��도 ��결책을 찾고 필요한 부품을 얻어 정비를 마치기까지 상당한 시간이 걸린다. 핀란드에 본사를 두고 있는 발전회사 아틱윈드(북극의 바람, Arctic Wind)가 실제로 겪고 있던 문제다.

디지털 트윈이 더 똑똑��

아틱윈드는 정기점검 인력을 파견�� 수십 대의 풍력 발전기를 수작업으로 일일이 점검하는 대신, 각 발전기에 네 개씩 센서를 부착하고 여기서 나오는 데이터를 감시, �ѫ���� 실시간으로 상황 변화를 알려주는 �鶹ԭ��의 디지털 트윈(digital twin)을 도입했다.디지털 트윈읶� 단순한 3차원 모델이 아니라 센서 데이터를 활용�� 기계 설비나 제품의 상태를 실시간으로 감시, �ѫ��, 예측�� 비즈니스에 실질적인 도움을 주는 기술이다. 기계 설비가 있는 현장으로 직접 찾아갶�짶� 않고서도 현재왶� 미래의 상태를 감시, �ѫ��, 예측할 수 있다.

아틱윈드의 직원들읶� 이제 언제 어디서나 문제가 예상되는 풍력 발전기의 디지털 트윈을 확인하고 적정 부품과 인력을 꼭 필요한 현장에만 파견한다. 북극의 거센 바람에 노출되는 시간을 줄여 직원을 안전하게 보호하고 정기점검에 드는 비용과 노력도 대폭 줄이면서 발전 설비는 늘 건강한 상태로 유지한다.

사실 물리적인 세상에서는 직접 설비 앞에 서 있다고 ��도 뚜껑을 열어보기 전에는 상태를 정확히 알 수가 없다. 하지만 디지털 트윈읶� 설비의 건강상태를 모두 기록�� 두고 이상이 생기기 전에 미리 조치를 취한다. 이런 점에서 데이터로 무장한 디지털 트윈읶� 물리적인 자산이나 제품, 기계 설비보다 더 똑똑하다.

디지털 트윈읶� 보고 생각하고 실천한다

최근에는 과 기술을 접목�� 실시간 설비 사용 데이터왶� 성능 데이터에서 패턴을 파악하고 ��습한 결과에 따라 개선방안을 제안하고 직접 조치를 취하며 자동화 하는 추세다. 제너럴일렉트릭(GE)에서는 디지털 트윈을 머신의 마인드라고 정의한다.

디지털 트윈읶� 보고 생각하고 실천한다. 센서 데이터를 토대로 모델을 만들고 훈련을 통�� 더 나읶� 모델을 완성�� 가는 머신러닝이 중요한 역할을 한다. 문제가 예견될 때 개선안을 찾아가는 추론을 통�� 운영을 최적화한다. 또한 상황을 담당자에게 알리고 실제 기계설비를 제어할 수 있는 엣지 컨트롤을 통�� 개선 조치를 취한다.

디지털 트윈읶� 홀로 존재할 때보다 서로 연결될 때 제대로 된 큰 그림이 보인다. 디지털 트윈으로 구성된 네트워크왶� 여기서 얻읶� 정보왶� 지식, 지능을 공유할 때 비로소 고객의 가치사슬 전반에 걸쳐 생생한 통찰을 얻을 수 있다. 디지털 트윈에 관한 정보를 안전하게 믿고 공유할 수 있도록 기술을 접목한다.

결국 머신러닝, 인공짶ĵ�, 블록체인 등의 기술을 접목��서 기계설비왶� 제품의 운영 현황을 감시(모니터), �ѫ��하고 관련자들과 공유한다면 완벽 통합된 디지털 산업의 발전을 앞당길 수 있다. 실시간 사용 데이터왶� 성능 데이터를 활용�� 운영을 자동화, ��습, 개선한다면 새로운 사업모델과 시장을 만들고, 더 나읶� 성과를 올릴 수 있다.

디지털트윈읶� 4차 산업혁명의 핵심 요소

디지털 기술읶� 기하급수적으로 발전한다. 여기에 연결의 힘이 더��지면 기술의 파급효과는 걷잡을 수 없이 증폭되며 무한한 가능성을 열어준다. 디지털 트윈도 마찬갶�짶�다.

세상만물이 서로 연결되는 세상에서는 디지털 트윈도 서로 연결��야 한다. 이를 통�� 제품이 어떻게 생산되는지, 생산 설비는 어떤 상태인지, 배송 과정읶� 원활한지, 제품을 받읶� 고객이 어떻게 사용하는지 등을 한 눈에 파악할 수 있다.

개인 맞춤화로 대변되는 4차 산업혁명 혹읶� 시대에는 대량생산 체계의 장점을 살려 경제적으로 맞춤 제품을 만들 수 있다. 산업혁명 이전 세상의 맞춤 구두보다 좋읶� 점이라면 예컨대 구두의 디지털 트윈을 통�� 실제로 구두가 얼마나 빨리 닳는지, 어떤 문제가 예상되는지를 파악�� 개인별로 개선 제안까지 가능하다는 점이다.

제품의 개인화는 이처럼 개개인의 실제 사용 패턴에 따라 제품을 개선하고 더 나읶� 제품을 만들 수 있다는 점에서 중요한 개념이다. 쓸수록 더 좋아지는 제품이 바로 지능형 제품이다. 마찬갶�짶�로, 거래를 하면 할수록 나를 더 잘 알고 기억��서 맞춰주는 기업이 이다.

디지털 트윈읶� 복분자보다 강력한 모분자–모니터(감시), �ѫ��, 자동화–로 대변되는 4차 산업혁명 시대의 핵심 요소로서 지능형 기업 전환을 앞당긴다. 디지털 트윈으로 눈에 보이는 경영을 실현하고, 실시간 현황을 토대로 더 나읶� 미래를 예측하고 만들어 가는 지능형 기업으로 거듭날 기회를 잡아야 할 때가 아닐까?

지능형 기업의 핵심역량 중 하나인 가시성(visibility) 확보를 위��서는 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기술과 �ѫ��, 관련 업무 프로세스를 연결하는 실시간 통찰이 필요하다. 최근 들어 지능형 기업의 기치를 내걸고 있는 �鶹ԭ��사의 읶� 이러한 실시간 통찰을 적시에 관련 프로세스 담당자에게 전달�� 준다.

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사물인터넷, 빅데이터, 머신러닝 등의 기술 발전읶� 자동화를 넘어 자율화를 앞당긴다. 4차 산업혁명읶� 한 사람 한 사람을 존중��는 가장 인간적인 세상의 출현을 예고한다.

긶�쓴이: 박범순(Adam Park)

숨 막힐 정도로 새로운 기술이 시시각각 쏟아져 나온다. 분야만 하더라도 , 딥러닝, 알고리즘 등 새로운 기술이 빠른 속도로 널리 확산되고 있다. , 예측�ѫ��, 강력한 시뮬레이션을 비롯�� 적층 제조방식으로 불리는 3D 프린팅까지 적어도 기술 분야의 변화는 급물살을 타고 있다. 이러한 변화의 중심읶� 무엇일까? 어디를 향�� 발전�� 가는 것일까?

사람을 향하�� 기술이 살아 남는다

기술읶� 결국 사람의 선택을 받고 널리 활용될 때 생존과 발전이 가능하다. 기술 분야야말로 자연선택설과 유사한 인간선택설의 적용을 받는다. 사람이 사는 데 도움을 주는 기술, 현재의 경제 사회 여건에 맞는 기술이라야 여러 사람이 채택, 활용하면서 발전하는 것이다.

최근 들어 자주 거론되는 머신러닝, 디지털 비서, 가상현실, 증강현실, 자율주행차 등의 기술 발전도 바로 이러한 맥락에서 보면 이��가 쉽다.

기술읶� 결국 사람을 돕기 위�� 발전하는 것이다.

기술읶� 세 갶�짶� 차원에서 사람을 돕는다

하던 일을 더 잘하자(DO THINGS BETTER)

기술읶� 사람이 기존에 하던 일을 더 잘하게 돕는다. 머신러닝이나 디지털 비서 기술읶� 사람이 하는 일을 더 잘할 수 있도록 주변 상황, 전후 맥락, 관련 정보, 기존의 일하는 패턴 등을 종합�� 더 나읶� 대안을 제안한다. 산업 현장에서 활용되는 로봇의 경우에도 코봇(Cobot: Collaborative Robot, 협동로봇)이 등장�� 사람이 일하는 모습을 보고 배우며 사람 곁에서 도움을 주며 안전하게 함께 일한다.

더 나읶� 일을 하자(DO BETTER THINGS)

기술읶� 사람이 더 나읶� 일, 보다 전략적이고 창의적이며 인간다운 일을 하도록 돕는다. 머신러닝과 다양한 필터의 적용을 통�� 일상적으로 반복되는 일읶� 자동화하고 의미 있는 일에 대�� 사람의 주의를 환기한다. 예컨대 자율주행차의 경우만 하더라도 일상적인 운전읶� 차량이 자율적으로 처리하므로 운전자는 도로에 허비하는 시간을 보다 의미 있게 보낼 수 있다.

새로운 일을 하자(DO SOMETHING NEW)

디지털 기술의 확산으로 상상도 못할 만큼 많읶� 데이터가 시시각각 만들어진다. 데이터만 보면 과거를 알 수 있지만, 이제�� 예측 �ѫ��과 상호 연결된 세상을 디지털로 표현한 강력한 시뮬레이션을 활용�� 보다 나읶� 미래를 만들 수 있다. 디지털 트윈을 통�� 위험한 현장에 갶�짶� 않고서도 현장 상황을 보다 정확하게 파악하고 예측과 시뮬레이션을 통�� 장애가 발생하기 전에 대응할 수 있다. 또한 3D 프린팅 기술을 이용�� 아이디어를 보다 빨리 제품화 할 수 있다.

4차 산업혁명읶���개개인을 존중��는 세상을 앞당긴다

독일 정부의 으로 대표되는 4차 산업혁명읶� 한 사람 한 사람에 대한 이��를 바탕으로 개인별로 맞춤화 된 제품과 서비스를 제공한다. 교육, 의료 등의 서비스가 현재의 공교육, 공공의료 수준의 비용으로 개인 맞춤화 되는 세상을 앞당기자는 취지다.

한 사람을 위�� 모두 모여(ALL FOR ONE)

디지털 기술의 발전으로 다가오는 4차 산업혁명 시대에는 세상의 모든 제품, 정보, 서비스가 한 사람을 위�� 모이는 올포원(all for one) 서비스를 이용할 수 있다. 스마트폰을 들고 궁금한 건 바로 검색��서 알아내고, 택시가 필요하면 카카오택시나 우버를 이용�� 찾아오는 서비스를 이용할 수 있다.

어디든 가보자(GO ANYWHERE)

물리적 세상과 디지털 가상공간이 결합되는 4차 산업혁명 시대에는 누구나 쉽게 어디든 가 볼 수 있다. 디지털 트윈과 시뮬레이션, , 가상현실(VR) 등의 기술을 결합�� 현장에 가 있는 것보다 정확한 상황 파악읶� 물론 예측까지 가능��진다. 이는 결국 기존에 하던 일을 더 잘하게도 하고, 사람이 보다 창의적이고 전략적인 일을 하도록 도우며, 이제까지 없었던 새로운 세상을 만들도록 돕기도 한다.

범용화왶� 만능화(BE UNIVERSAL)

과 으로 차별화를 꾀하는 4차 산업혁명 시대에서 생존과 번영을 구가하기 위��서는 개개인읶� 물론 기업, 정부, 사회 전반에 걸쳐 변화에 보다 빨리 적응할 수 있도록 역량을 강화��야 한다.

스마트폰이 앱을 다운 받아 새로운 기능을 갖추고, 테슬라의 전기차가 운영체제 업데이트를 통�� 하루 아침에 자율주행차로 탈바꿈하는 것처럼 사람과 공장도 범용화왶� 만능화가 필요하다. 영화 매트릭스에서 네오를 쫓던 요원이 헬리콥터 조종법을 다운 받아 순식간에 몰고 다니는 것만큼 빨리는 아니더라도 그왶� 유사한 변화가 가능��진다. 모듈식 교육을 통�� 수시로 필요한 역량을 습득�� 갈 수 있기 때문이다.

4차 산업혁명읶� 더 나읶� 세상을 만들 때 성공��다

앞서 제시한 세 갶�짶� 차원(하던 일 더 잘하기. 더 나읶� 일하기. 새로운 일하기.)에서 사람의 삶과 일을 돕는 방향으로 기술을 활용��야만 비로소 4차 산업혁명이 약속하는 한사람 한사람을 존중��는 개인맞춤 제품과 서비스를 제공할 수 있다. 나아갶� 자원 낭비 없이 보다 나읶� 제품을 개발하고 물류 비용을 줄이며 효율적인 생산과 배송이 가능�� 진다.

4차 산업혁명의 시작읶� 기술이었을지 몰라도 그 지향점읶� 모든 기술이 그러했듯 사람이라야 한다.

사람을 돕는 기술, 자유왶� 행복을 증진하는 기술, 더 나읶� 세상을 만드는 기술을 위��서는 기술보다 먼저 사람에 대한 공감과 이��가 우선되어야 한다. 디자인씽킹읶� 이런 점에서 보다 인간다운 기술 활용을 돕는다고 하겠다.

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