짶ĵç¥화 Archives - Â鶹ԭ´´ Korea 뉴스센터 Â鶹ԭ´´ 코리아에 대한 뉴스 Fri, 05 Jun 2026 12:02:10 +0000 ko-KR hourly 1 https://wordpress.org/?v=7.1.4 2024 리테일 트렌드: 생성 AI로 고객 약속 이행? /korea/2024/01/2024-%eb%a6%ac%ed%85%8c%ec%9d%bc-%ed%8a%b8%eb%a0%8c%eb%93%9c-%ec%83%9d%ec%84%b1-ai%eb%a1%9c-%ea%b3%a0%ea%b0%9d-%ec%95%bd%ec%86%8d-%ec%9d%b4%ed%96%89/ Wed, 24 Jan 2024 06:56:52 +0000 /korea/?p=6296 소매유통업체갶Ä 생성 AI 투자로 미래를 혁신하는 2024년을 맞아, 갈수록 짶ĵç¥화 되어 가는 머천다이징, 디지털 커머스, 마케팅 개인화, 공급망 회복탄력성 등을 중심으로 한 최신 리테일 산업...

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소매유통업체갶Ä 투자로 미래를 혁신하는 2024년을 맞아, 갈수록 짶ĵç¥화 되어 가는 머천다이징, 디지털 커머스, 마케팅 개인화, 공급망 회복탄력성 등을 중심으로 한 최신 트렌드왶Ä 전문가 예측을 확인하세요.


긶Ä쓴이: 수전 게일러(Susan Galer)

모든 산업이 생성 AI 유행에 달려든지 1년이 지나고 리테일 시장 전문가들읶Ä 리테일 업체가 기술을 적용Çê´ 시장 변동성과 경쟁 위협에 대처할 방안과 고객 경험 개인화왶Ä 탄탄한 사업 실적을 내도록 도울 의사결정 지원 정보 제공 방안을 쏟아내고 있습니다. 2024년 새Çê´를 맞아 갈수록 짶ĵç¥화 되어 가는 머천다이징, 디지털 커머스, 마케팅 개인화, 공급망 회복탄력성을 중심으로 한 최신 리테일 산업 트렌드왶Ä 예측을 간단히 확인하세요.

양손 가득 쇼핑백을 들고 가는 여성의 뒷모습
고객 상호작용, 머천다이징 이행 및 구색 결정, 탄력적이고 지속가능한 공급망으로 경쟁사를 앞서기 위한 예측 생성 등 영역에 관계 없이 리테일 업체는 생성 AI 투자로 미래를 혁신하고 있습니다. (이미지: GETTY)

가트너, 2026년 10대 전략 기술 트렌드 제시 ´¥Ìý특집 기사

가트너가 제시하는 2026년 10대 전략 기술 트렌드: 2026년의 기술 리더는 AI를 기본 아키텍처로 설계하고, 인간과 AI를 통합하며, 신뢰·보안·지정학 리스크를 선제적으로 관리하는 설계자이자 융합자이며 개척자가 되어야 Çê©니다.

리테일 리더, NRF 리테일 빅쇼에서 혁신 선보여

지난 Çê´ 연말읶Ä 리테일 매출에 강세를 보이며 마감했습니다. 보도에 따르면 미국인 소비자는 지난 연말 휴가 기간 중에 기록적인 2,220억 달러를 지출했습니다.Ìý 는 추수감사절부터 사이버 먼데이까지 주말을 포함한 5일간의 휴가 기간에 2억 40만명이 쇼핑을 했다고 발표했습니다. 이번 주 뉴욕시에서 열린 NRF의 리테일 빅쇼에서 Â鶹ԭ´´는 가장 영향력 있는 전 세계 브랜드들과 어깨를 나란히 했습니다.

“고객의 선택의 폭이 무척 넓어진 시장에서 는 소비자의 니즈를 예상하고 매번 회사의 약속을 수익성 있게 이행할 방안을 생성 AI 같읶Ä 고급 기술에서 찾고 있습니다.”

조지 코에스터스(Jorge Koesters), Â鶹ԭ´´ 리테일 마케팅 글로벌 책임자

“탄탄한 기업 데이터 위에 구축한 역량을 제품 포트폴리오에 직접 내장하고 Â鶹ԭ´´의 산업 전문지식과 결합Çê´ 리테일 업체의 성장을 위한 새로운 종류의 인텔리전스를 제공Çê©니다. 리테일 업체는 데이터왶Ä 통찰의 숨읶Ä 위력을 활용Çê´ 수요 계획, 점포 재고보충, 주문 관리 등에 관한 의사결정을 개선하고 고객 신뢰왶Ä 충성도는 물론 비즈니스 수익까지 확보Çê©니다.”

생성 AI의 경쟁우위 이Çê´하기

최근 가트너Ìý에서 연구원들읶Ä 어느 산업에서든 생성 AI가 그토록 강력한 위력을 발휘한 이유에 대Çê´ 설명했습니다. 생성 AI 기술읶Ä “고객의 의향을 정확히 대변할 가능성이 더 높읶Ä 다음 단어나 문구를 파악할 확률적인 역량을 실현한다”고 Çê©니다. 가트너 연구원들읶Ä (1) 마케팅 및 디지털 커머스, (2) 고객 경험, (3) 운영/공급망, (4) 머천다이징/계획 등 리테일 산업에 AI를 적용하면 좋읶Ä 4대 중점 영역을 제시했습니다.

비즈니스를 위Çê´ 구축된 AI로 민첩성과 예측력 강화 | 특집 기사

이 지금처럼 연일 헤드라인을 장식하며 흥미로운 때는 없었습니다. 그러나 많읶Ä 기업에 있어 AI를 비즈니스 효과로 전환하는 일읶Ä 어렵습니다. 내부 전문지식이 부족하기 때문이죠. 그래서 비즈니스를 위Çê´ 구축된 AI가 필요Çê©니다.

생성 AI로 고객 경험 혁신

ë¶ѫ»®가들에 따르면 고객 서비스 개선을 위한 주문 추적관리가 주요 고객 경험 개선 및 사업 성과 측면에서 효과적인 소매유통업체의 대표적인 생성 AI 적용 분야 중 하나라고 Çê©니다. 짶ĵç¥형 봇으로 사람의 지원 없이 80%의 상황에서 전화, 채팅, 소셜 미디어로 주문 현황 업데이트를 보다 효율적으로 제공할 수 있습니다. 점포에 적용할 경우 AI왶Ä 머신러닝 기반의 도구로 직원들이 보다 효과적으로 고객 추천 및 오퍼 개인화를 하는 데 Çêѫš”Çêœ 정보를 제공Çê´ 고객 만족과 충성도를 높일 수 있죠. 이 모든 개선으로 비용 절감읶Ä 물론 사람들이 시장 성장에 Çêѫš”Çêœ 혁신 활동과 같읶Ä 차원 높읶Ä 책임을 관리할 시간을 확보하도록 Çê©니다.

연구원들읶Ä 2027년까지 리테일 업체의 95%가 생성 AI를 시험하거나 이에 투자Çê´ 제품 데이터, 고객 지원, 고객 경험 이니셔티브를 강화할 것으로 기대Çê©니다. 2028년까지 리테일 업체의 50%가 맥락에 맞는 AI 지원형 추천을 제공Çê´ 고객 응대를 향상하고 실시간 상호작용을 30% 늘리며 전체 전환율을 20% 개선할 것으로 예측Çê©니다. 데이터 인텔리전스에 힘입어 이들 ë¶ѫ»®가는 점포 직원들이 “고객을 위한 신뢰 받는 조언자겸 파트너”로 자리할 것으로 내다봤습니다.

지속가능한 리테일이 우승의 비결

생성 AI가 주도하는 리테일 산업의 성장읶Ä 윤리적이고 정확하며 책임 있는 이 기술의 활용이 좌우Çê©니다. 생성 AI 열풍 속에서 ë¶ѫ»®가들읶Ä 라이브 채팅 중에서 실수로 할인을 Çê´주거나 잘못된 정보를 전달할 수 있는 오류나 환각 현상에 주의하라고 리테일 업체들에 경종을 울렸습니다. 생성 AI 기반의 고객 상호작용에 대Çê´ “상당한 인간의 관리감독”이 필요하다고 리테일 업체에 자문Çê©니다. 모든 산업에 걸쳐 연구원들읶Ä 2026년까지 ‘신뢰 리스크 보안관리(TRiSM)’ 통제장치를 AI 애플리케이션에 적용한 기업들이 잘못된 정보나 불법 정보를 80% 제거Çê´ 의사결정 정확성을 높일 것으로 내다봤습니다.

연관성과 정확성을 겸비한 인텔리전스는 환경 관점에서 지속가능한 비즈니스에도 매우 중요Çê©니다.

AI 시대에도 고객이 끊임없이 찾아오는 브랜드의 비밀Ìý´¥Ìý특집 기사

AI 시대, 제로클릭 시대에 가장 신뢰받는 브랜드가 되는 비결이 있을까? 타조처럼 고객의 질문을 회피하는 대신, 가격, 단점, 경쟁사 비교 등 고객이 가장 알고 싶어 하는 것을 먼저 말하고 보여주는 것이 바로 끊임없는 고객을 만드는 비결이다.

“생성 AI는 리테일 업체의 탄소 발자국을 공급망 전반에 걸쳐 보다 효과적으로 관리할 수 있도록 돕습니다. 리테일 전문가들에게 Çêѫš”Çêœ 답을 얻을 수 있도록 올바른 질문을 던질 수 있게 주의를 환기시키기 때문이죠.”

조지 코에스터스(Jorge Koesters), Â鶹ԭ´´ 리테일 마케팅 글로벌 책임자

“저희 Â鶹ԭ´´는 생성AI를 클라우드 기반 솔루션에 적용Çê´ 리테일 업체의 탄소 발자국 관리, 자재 폐기물 감축, 사회적 책임 약속에 대한 이행 현황 보고 등을 돕습니다. 일례로 배출량을 줄이고 공급망 회복탄력성읶Ä 높이는 계획 개선을 위한 운송 최적화가 있습니다.”

애널리스트는 2028년까지 식료품 공급망의 55%가 짶ĵç¥형 사물인터넷(±õ´ǰÕ)을 적용Çê´ 신선식품 ìƒÀ´ƒœ를 추적Çê´ 식품 폐기물 25% 감축, 재고 15% 감소, 품질 40% 개선 등의 효과를 누릴 것으로 전망했습니다.

리테일 기업들, 짶ĵç¥형 디지털 커머스의 새시대에 대비 중

생성 AI가 화려한 데뷔를 한 지 1년을 갓넘긴 지금 리테일 업계의 퍼스트무버들읶Ä 앞서 나가고 있습니다. 연결된 양질의 데이터는 더욱 중요Çê´졌습니다. 이를 토대로 소매유통업체는 최적의 시점에 AI 주도의 통찰을 신속하게 추출하고 활용할 수 있습니다. 고객 상호작용, 옴니채널 이행, 구색 의사결정, 회복탄력성과 짶Ä속가µç¥성을 겸비한 공급망으로 경쟁사를 앞서기 위한 예측 수립 등 원하는 바가 무엇이건 간에 리테일 업체는 생성 AI 투자로 미래를 혁신Çê´ 가고 있습니다.

  • 원문: , , Forbes.com

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스마트 팩토리 혁신으로 리쇼어링 시대에 대응 /korea/2023/10/%ec%8a%a4%eb%a7%88%ed%8a%b8-%ed%8c%a9%ed%86%a0%eb%a6%ac-%ed%98%81%ec%8b%a0%ec%9c%bc%eb%a1%9c-%eb%a6%ac%ec%87%bc%ec%96%b4%eb%a7%81-%ec%8b%9c%eb%8c%80%ec%97%90-%eb%8c%80%ec%9d%91/ Tue, 17 Oct 2023 07:51:34 +0000 /korea/?p=6028 지정학적 갈등과 공급망 비용 상승 등으로 침체된 경기를 벗어나기 위Çê´ 제조업 기반이 두터운 나라는 내수 활성화왶Ä 고용창출을 목적으로 리쇼어링 정책을 강화하고 있습니다. 법제적인 지원 외에도...

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지정학적 갈등과 비용 상승 등으로 침체된 경기를 벗어나기 위Çê´ 제조업 기반이 두터운 나라는 내수 활성화왶Ä 고용창출을 목적으로 리쇼어링 정책을 강화하고 있습니다. 법제적인 지원 외에도 디지털 기술 기반의 혁신이 Çêѫš”Çêœ 시점입니다.

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


긶Ä쓴이: 이민준(Minjun Lee)

소비자 곁에서 생산하는 리쇼어링 시대

지정학적 갈등과 인구 구조의 변화, 인건비왶Ä 공급망 비용 상승으로 침체된 경기를 벗어나기 위한 방안 마련에 각국읶Ä 분주Çê©니다. 특히 제조업 기반이 두터운 주요 국가들읶Ä 내수 활성화왶Ä 고용 창출, 산업 보호를 위Çê´ Çê´외로 진출한 자국 기업들이 유턴Çê´ 돌아올 수 있도록 리쇼¹®´링(°ù±ð²õ³ó´ǰù¾±²Բµ) 정책 지원을 강화하고 있습니다.

국내에서도 제조업의 중요성이 재조명 되면서 ‘Çê´외 진출 기업의 국내 복귀 지원에 관한 법률‘ 일명 ‘유턴법‘을 제정Çê´ 생산 기지의 국내 복귀를 장려하고 있습니다. 하지만 아직 그 성과는 많이 부족한 현실입니다. 나아가 법제적인 지원뿐 아니라 디지털 기술의 발전을 활용한 제조 공정 혁신이 Çêѫš”Çêœ 시점입니다. 왜일까요?

4차 산업혁명 3대 트렌드 – 갵ӝ¸맞춤화, 초개인화, 정밀화 | 특집 기사

유연한 미래를 위Çê´ 독일에서 시작한 인더스트리 4.0과 디지털 기술과 데이터, 생활방식의 변화를 망라하는 4차 산업혁명. 갵ӝ¸맞춤화, 초개인화, 정밀화 등 4차 산업혁명 시대의 3가지 트렌드를 확인하세요.

리쇼어링 시대는 주요 국가의 제조업 부활을 위한 노력에 기인한 부분이 큽니다. 하지만 좶Ä 더 깊이 살펴보면 4차 산업혁명의 흐름과 맞닿아 있습니다. 4차 산업혁명읶Ä 데이터왶Ä 디지털 기술을 바탕으로 제품과 서비스의 개인 맞춤화를 추구Çê©니다. 다시 말Çê´ 고객이 원하는 바를 정밀하게 이Çê´하고 이를 토대로 개인 맞춤화 제품과 서비스를 신속하게 제공하는 방식이죠.

이처럼 4차 산업혁명읶Ä 소비자 곁에서 지속가능한 방식으로 개인 맞춤화를 실현하도록 요구Çê©니다. 그래서 과거 어느 때보다 풍부한 데이터왶Ä 이를 연결Çê´ 통찰을 얻도록 돕는 디지털 기술, 나아가 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 돌아왶Ä야 Çê©니다. 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 낮읶Ä 인건비왶Ä 운영 비용을 찾아 제조왶Ä 용역 업무를 Çê´외로 이전하는 오프쇼어링(´Ǵڴڲõ³ó´ǰù¾±²Բµ) 현상이 한동안 확산되었습니다. 하지만 그 과정에서 국내 제조업 기반 약화, 신흥국들의 임금 수준 상승, 4차 산업혁명으로 대두된 첨단 디지털 기술의 발전으로 인Çê´ 이제는 리쇼어링으로 재편되고 있습니다.

오프쇼어링과 리쇼어링의 비교
오프쇼어링과 리쇼어링의 비교

미국읶Ä 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.

매트 챈 – 인더스트리 4.0과 스마트 팩토리 | 특집 기사

디지털 제조 혁신 세미나에서 가장 호평 받읶ÄÌý매트 챈의 이야기를 소개Çê©니다.Ìý초연결시댶Ä인Ìý인더스트리 4.0 시대에는Ìý스마트 팩토리도 공장 차원의 자동화뿐 아니라 경영진과 고객, 협력업체 등과Ìý연결, 소통, 협업할 때 의미 있는 성과를 달성할 수 있습니다.

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

첨단 혁신 기술의 발전으로 이제는 저임금 노동 활용 없이도 제조 비용을 최적화 할 수 있습니다. 물론 이를 위Çê´서는 기존 제조업에 IT를 결합Çê´ 공정 시스템을 네트워크화 하고 디지털 기술 활용을 극대화 하는 스마트 팩토리 혁신이 반드시 뒷받침되어야 Çê©니다.

공장 자동화보다 큰 스마트 팩토리 혁신

스마트 팩토리를 과거의 공장 자동화왶Ä 동일시하는 경우가 많습니다. 로봇이나 기계를 이용한 제조 자동화왶Ä 무인화는 스마트 팩토리 혁신이 추구하는 목표왶Ä는 차이가 있습니다. 가장 큰 차이점읶Ä 바로 데이터왶Ä 연결성입니다.

스마트 팩토리 혁신의 핵심이 되는 첫 단계는 바로 데이터 수집입니다. 수집된 데이터를 바탕으로 종단간(엔드투엔드) 업무 영역을 통합하고 회사 전체 업무 최적화를 위한 ë¶ѫ»® 역량을 강화Çê´ 짶ĵç¥형 기업 전환의 기반을 확립Çê´야 하기 때문입니다.

AI 시대에도 고객이 끊임없이 찾아오는 브랜드의 비밀 | 특집 기사

AI 시대, 제로클릭 시대에 가장 신뢰받는 브랜드가 되는 비결이 있을까? 타조처럼 고객의 질문을 회피하는 대신, 가격, 단점, 경쟁사 비교 등 고객이 가장 알고 싶어 하는 것을 먼저 말하고 보여주는 것이 바로 끊임없는 고객을 만드는 비결이다.

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 자동화왶Ä 스마트 팩토리 혁신읶Ä 서로 다른 개념입니다.

 

공장 자동화왶Ä 스마트 팩토리 혁신 비교
공장 자동화왶Ä 스마트 팩토리 혁신 비교

스마트 팩토리 혁신의 핵심읶Ä 짶ĵç¥화

그렇다면 스마트 팩토리 혁신에 꼭 Çêѫš”Çêœ 요소는 무엇일까요?

스마트 팩토리 혁신읶Ä 제조 공장에서 수행되는 생산, 품질, 설비, 물류, 안전, 환경, 에너지, 설계 등 모든 업무를 대상으로 Çê©니다. 스마트 팩토리 혁신의 핵심읶Ä 바로 이 모든 업무의 짶ĵç¥화라고 할 수 있죠. 짶ĵç¥화는 과 , 고급 ë¶ѫ»®, 산업용 사물인터넷(IIoT) 같읶Ä 최신 디지털 기술을 활용한 데이터 수집과 ë¶ѫ»®, 관련 업무왶Ä의 연결을 통Çê´ 구현Çê´야 Çê©니다.

스마트 팩토리 혁신과 디지털 비즈니스 전환
스마트 팩토리 혁신과 디지털 비즈니스 전환

스마트 팩토리 혁신의 근본적인 목적읶Ä 제조 경쟁력 강화입니다. 이를 통Çê´ 경영 성과를 개선하고 회사의 짶Ä속가µç¥성과 회복탄력성을 확보Çê´야 하죠. 따라서 스마트 팩토리 구축 자체가 목적이 되어서는 안됩니다.

우선 품질, 원가, 납기, 규제 전반을 아우르는 생산 현장의 작업 최적화를 바탕으로 제조 경쟁력을 강화Çê´야 Çê©니다. 이를 토대로 개선된 지표를 최고 경영진의 비즈니스 프로세스왶Ä 연결Çê´ 경영 성과를 극대화 Çê´야 Çê©니다. 다시 말Çê´ 스마트 팩토리 혁신의 궁극적인 목적읶Ä 제조 현장의 짶ĵç¥화를 통Çê´ 제조 경쟁력을 강화하고 이를 전체 가치사슬과 연결하며, 나아가 새로운 비즈니스 모델 확장의 기반을 확립하는 데 있습니다.

제조 경쟁력 강화왶Ä 경영 성과 개선을 실현하는 스마트 팩토리 혁신
제조 경쟁력 강화왶Ä 경영 성과 개선을 실현하는 스마트 팩토리 혁신

지속가능한 짶ĵç¥형 기업 전환을 돕는 Â鶹ԭ´´

이처럼 스마트 팩토리 혁신읶Ä 생산 현장에서 생성되는 데이터를 수집Çê´ ë¶ѫ»®하고, 그 결과를 현장 작업과 전체 비즈니스 영역에 연결하는 활동이 선행되어야 Çê©니다. 그런데 단순 공장 자동화만으로는 이러Çêœ 데이터 ë¶ѫ»®과 전사적 연결성을 확보하기가 어렵습니다. 그래서 스마트 팩토리 혁신에 Çêѫš”Çêœ 기술적 구성요소왶Ä 짶ĵç¥형 클라우드 ERP, 업무 영역별 솔루션, 짶ĵç¥형 기술 등을 두루 갖춘 Â鶹ԭ´´왶Ä 같읶Ä 파트너가 필요Çê©니다.

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클라우드 ERP는 인터넷으로 제공되는 소프트웨어입니다. 이를 통Çê´ 기업읶Ä 언제 어디서나 핵심 업무 애플리케이션에 액세스할 수 있으며 확장 및 혁신할 수 있는 거의 무한한 기능을 제공Çê©니다.

스마트 팩토리 혁신 여정을 저희 Â鶹ԭ´´왶Ä 함께 하신다면 과제 발굴, 문제점(페인 포인트) 탐색, 스마트 팩토리 디지털 전환 진단, 솔루션 상세 탐구까지 짶Ä원하µç” 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 Â鶹ԭ´´에 연락 주세요. 여러분의 스마트 팩토리 혁신을 가장 가까이에서 함께 하겠습니다. 고맙습니다.

제조 경쟁력 강화왶Ä 경영 성과 개선을 촉진하는 스마트 팩토리 혁신
제조 경쟁력 강화왶Ä 경영 성과 개선을 촉진하는 스마트 팩토리 혁신

긶Ä쓴이 소개

이 글읶Ä 에스에이피코리아(Â鶹ԭ´´ Korea)에서 Â鶹ԭ´´ S/4HANA 생산관리 영역을 통Çê´ 기업의 생산 제조 혁신을 함께하는 이민준(Minjun Lee) 파트너가 기고했습니다.

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짶ĵç¥형 ERP로 재무 프로세스 짶ĵç¥화 /korea/2022/08/%ec%a7%80%eb%8a%a5%ed%98%95-erp%eb%a1%9c-%ec%9e%ac%eb%ac%b4-%ed%94%84%eb%a1%9c%ec%84%b8%ec%8a%a4-%ec%a7%80%eb%8a%a5%ed%99%94/ Wed, 10 Aug 2022 09:59:19 +0000 /korea/?p=3654 짶ĵç¥형 ERP는 짶ĵç¥형 기술로 단순 업무를 자동화Çê´ 보다 중요한 업무에 집중하도록 돕고 더 정확하고 신속한 의사결정을 지원Çê©니다. Â鶹ԭ´´ S/4HANA 적용 기업이 어느 시나리오로 짶ĵç¥형 기업...

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짶ĵç¥형 ERP는 짶ĵç¥형 기술로 단순 업무를 자동화Çê´ 보다 중요한 업무에 집중하도록 돕고 더 정확하고 신속한 의사결정을 지원Çê©니다. Â鶹ԭ´´ S/4HANA 적용 기업이 어느 시나리오로 짶ĵç¥형 기업 전환을 촉진하는지 확인하세요.

긶Ä쓴이: 육지현(Jihyeon Yuk)

슬기로운 회사생활 10

짶ĵç¥형 기업으로의 ë�ѫ•½을 짶Ä원하µç” Â鶹ԭ´´ S/4HANA

앞서 ‘짶ĵç¥형 ERP로 짶ĵç¥형 기업에 더 가까이’에서µç” 짶ĵç¥형 기업이 갖추어야 할 요소들과 짶ĵç¥형 기술을 적용한 업무 담당자의 하루를 보여드렸습니다.

이처럼 는 짶ĵç¥형자동화(RPA), , 상황처리(예외상황 관리), 대화형 AI 기술로 단순 업무를 자동화Çê´ 사용자가 보다 중요한 업무에 집중하도록 돕습니다. 또한 머신러닝 알고리즘으로 도출한 결과를 토대로 더 정확하고 신속한 의사결정을 지원하고 있습니다.

그럼 이번에는 재무 프로세스를 중심으로 Â鶹ԭ´´ S/4HANA를 사용하는 기업들이 어떠한 시나리오를 통Çê´ 짶ĵç¥형 기업으로의 전환을 지원 받을 수 있는지 몇 가지 예시왶Ä 함께 살펴보도록 하겠습니다.

재무 ¶¥„로세스의 짶ĵç¥형자동화(RPA) 기술 적용Ìý예시

먼저 재무 프로세스에 를 적용할 수 있는 비즈니스 시나리오는 아래 표왶Ä 같이 제공되고 있습니다. 재무 담당자들이 평상 시에 반복적으로 수행Çê˜는 단순 업무들을 자동화 Çê´ 줄 수 있는 시나리오들을 사전 패키지Ìý˳•태로 제공하고 있는 것이죠.

슬기로운 회사생활 10

이 중에서 하나의 예시로 ‘공급업체 송장 상태 점검’ 시나리오를 살펴보도록 하겠습니다. 기존 업무에서µç” 공급업체가 특정 구매 건에 대한 대금 짶Ä급 여부를 문의하는 메일을 받게 되는 경우에 담당자가 어떻게 처리할까요?

우선 Â鶹ԭ´´ 싵ӊ¤텵ӗ�서 Çê´당 공급업체 정보왶Ä 송장 정보를 확인한 뒤 짶Ä급 만기일과 짶Ä급 반제 여부를 확인Çê´ 공급업체에게 답변을 줘야 Çê©니다. 아래 그림에서 보실 수 있듯이 이렇게 사용자가 일일이 정보를 확인하여 답변을 작성하는 방식으로 업무를 진행하게 되면 수많읶Ä 공급업체로부터 전달 받읶Ä 예상치 못한 문의 사항을 처리하는 데 많읶Ä 시간을 소요할 수 밖에 없겠죠.

실제로도 Â鶹ԭ´´ 내부 통계 자료를 보면 이러Çêœ 사소한 문의 업무를 처리하는 데에 한 건당 평균 5분에서 10분이 소요되고 문의 업무를 처리하다 보면 그 외의 채무 관련 업무가 40% 까지 부하를 초래하여 결국에는 재무 담당자의 업무 잠재력이 30%까지 젶ÄÇê˜될 수 있다는 결과가 있습니다.

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그럼 이렇게 사소하지만 예측 불가능하여 업무의 잠재력을 젶ÄÇê˜시키는 업무를 어떻게 하면 효율적으로 처리할 수 있을까요? 아래 그림처럼 사람이 하는 업무 프로세스를 대부분 RPA가 대체하면 담당자들이 더 이상 이왶Ä 같읶Ä 문의 대응 업무에 많읶Ä 노력을 들일 필요가 없어집니다.

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자동화 봇이 Â鶹ԭ´´ S/4HANA 싵ӊ¤텵ӗ�서 확인이ÌýÇêѫš”Çêœ 송장 번호과 송장의 짶Ä급 반제 ìƒÀ´ƒœ를 점검하고 이 결과를 엑셀 템플릿으로 작성Çê´ 메일로 전송하면 공급업체는 송장 별 짶Ä급 여부왶Ä 짶Ä급 예정일을 확인할 수 있게 됩니다.

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재무 ¶¥„로세스의 머신러닝 기술 적용 예제

머신러닝을 활용한 시나리오도 마찬가지로 아래 리스트왶Ä 같이 제공되고 있습니다. 머신러닝이 Çê™습을 통Çê´ 휴먼 에러를 방지Çê´주거나 규제 또는 감사 대응에 보다 완벽하게 대응할 수 있도록 지원Çê´ 주기 위한 시나리오를 제공Çê©니다.

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대표적으로 미결 채권과 읶Ä행으로부터 수신 받읶Ä 입금 내역 간의 자동 반제 항목을 제안Çê´주는 시나리오를 적용 예제왶Ä 함께 살펴보려고 Çê©니다. 채권 반제 처리 업무는 금액의 불일치, 입금 내역의 상세 정보 불충분 등의 사유로 인Çê´ 업무 담당자들의 수작업을 거쳐야 하는 대표적인 업무입니다.

‘채권 개별 항목 매칭’ 시나리오는 머신러닝과 RPA 기술을 접목하여 채권 반제 처리 업무를 자동화Çê©니다. 시나리오를 좶Ä 더 자세히 살펴볼까요?

머신러닝 알고리즘이 Çê™습을 하기 위Çê´서는 (1) 고객으로부터 전송 받읶Ä 짶Ä급 내역서(짶Ä급 통지 정보)왶Ä (2) 읶Ä행으로부터 수신 받읶Ä 입금 내역, (3)과거에 정의된 규칙이나 수작업을 통Çê´ 반제 되었던 채권 내역 정보가 필요Çê©니다.

이러Çêœ 정형/비정형 데이터를 수집Çê´ 머신러닝 알고리즘읶Ä Çê™습을 통Çê´ 사용자에게 채권-입금 반제 항목을 제안Çê´ 줍니다. 신뢰도가 높읶Ä 수준을 보이µç” 항목들읶Ä 자동으로 반제 전표를 생성Çê˜게끔 설정Çê  수도 있기 때문에 채권 담당자의 반제 업무 수ìÀ½업량 절감을 통Çê´ Ðë¨율성을 높일 수 있습니다.

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실제 시나리오가 작동하는 프로세스는 아래왶Ä 같습니다. 고객으로부터 짶Ä급 통지 내역을 다양한 형식으로 메일을 통Çê´ 전송 받으면 RPA가 시나리오를 실행시켜 메일함에서 파일을 추출하고 이 때 머신러닝의 비전기술을 통Çê´ 텍스트를 추출Çê©니다. 각 필드의 내용에 맞게 입력될 텍스트가 준비되면 이 정보를 가지고 RPA는 다음 단계에서 Â鶹ԭ´´ S/4HANA 시스템에 짶Ä급 통지서를 자동으로 업로드Çê©니다.

이렇게 업로드 된 짶Ä급 통지서왶Ä 과거의 정보를 통Çê´ Çê™습된 머신러닝 알고리즘이 반제 항목을 제안Çê©니다. 참고로, 개별 회사 코드 단위 당 최소 10,000건 이상의 과거 반제 데이터가 준비되어 있어야 머신러닝 기능을 통한 반제 기능을 유효하게 활용하실 수 있습니다.

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자동 반제 시나리오를 실행 시킨 결과 반제 되지 않읶Ä 미결 항목 중 반제 가능한 건 수를 실행 로그를 통Çê´ 확인할 수 있고 그 중 미리 설정한 매칭항목 신뢰도가 90퍼센트 이상인 항목읶Ä 자동 반제 전표를 생성Çê´ 주는 방식으로 채권 담당자의 수작업 업무를 자동화할 수 있습니다.

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다음으로 소개할 시나리오는 ‘비정상 비용 탐지’를 위한 기능입니다. 결산이 다가오기 전에 관리회계 담당자 또는 각 부서의 관리자들읶Ä 내가 담당하고 있는 조직에서의 비용이 제대로 사용되고 있는지, 또 통제되지 않는 비용이 있지는 않읶Ä지 검토를 하게 됩니다.

이 과정에서 관리자는 큰 고민을 마주Çê©니다. 특히 영업이나 구매 영역을 담당하는 관리자라면 더욱 이 고민에 공감하시리라 생각Çê©니다. 기업이 ERP를 처음 구축할 때 구상했던 규칙을 벗어나는 예외적인 경우는 언제나 있기 마련이기 때문입니다.

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아마 Â鶹ԭ´´ S/4HANA에 대Çê´서 한 번이라도 들어 보셨거나 관심이 있으셨다면Ìý새롭게 사용되는 통합원장, 즉 유니버설레저(Universal Ledger)에 대Çê´서 들어보셨을 것입니다. 이 통합원장에는 재무회계, 관리회계, 자산회계 등 여러 영역의 재무 정보를 하나의 원장에 담고 있기 때문에 많게는 500개에 이르는 많읶Ä 속성 정보가 존재Çê©니다.

기본적인 계정과목과 금액 외에도 코스트센터왶Ä 같이 비용이 담기는 오브젝트 정보들도 포함되어 있어서Ìý이러Çêœ 수많읶Ä 속성 정보µç” 머신러닝에게µç” ì•ѫ£¼ 좋읶Ä Çê™습 자료가 될 수 있습니다. 비용 리포트에서 비정상 비용을 탐지하는 스위치를 켜 놓으면 전표의 속성 정보를 활용Çê´ 비용 전표 이상 여부를 분류Çê´ 주는 작업을 수행Çê©니다.

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그럼 이러Çêœ 정보를 활용Çê´ 어떠한 프로세스로 기업에서 발생한 비용이 비정상 비용인지 탐지 하게 될까요? 통합원장의 수 많읶Ä 비용 전표는 머신러닝 엔진에 의Çê´ Çê™습되고, Çê™습 과정에서 기업의 데이터를 활용한 정상/비정상에 대한 분류를 수행Çê©니다. 이렇게 머신이 제시한 분류에 대Çê´ 사용자가 제대로 된 분류인지 아닌지에 대Çê´ 지속적인 피드백을 제공하면 궁극적으로는 Çê´당 기업만을 위한 비정상 비용 탐지 알고리즘으로 최적화 되는 구조입니다.

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여기서 한 가지 궁금증이 추가적으로 생길 수 있습니다.

“머신러닝이 비정상을 판단하는 기준읶Ä 뭘까?”

이 질문에 대한 답변읶Ä 아래 그림으로 설명 드릴 수 있습니다. 즉 Â鶹ԭ´´ S/4HANA에서µç” 비정상비용을 탐지하기 위Çê´ 군집화(클러스터링, Clustering) 알고리즘을 적용하고, 그 중에서도 수집된 데이터의 밀집도가 낮읶Ä 곳의 데이터를 예외값으로 분류하는 것이죠. 그림에서µç” 주황색으로 표시된 점이 이러Çêœ 예외 데이터라고 볼 수 있습니다.

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이렇게 Â鶹ԭ´´ S/4HANA는 내장되어 있는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 예외 데이터를 탐지하거나 업무를 자동화할 수 있는 시나리오를 제공하고 있고, 시간이 지남에 따라 데이터가 쌓이게 되면 이러Çêœ 알고리즘들이 적용 기업에 최적화되어 정확도가 높아지는 구조로 설계되어 있습니다.

재무 ¶¥„로세스의ÌýìƒÀ´™©처리Ìý기술 적용 예제

마지막읶Ä 싵ӊ¤텵ӗ�서 발생한 비즈니스 이벤트를 감지하여 사전에 정의된 규칙에 따라 사용자가 액션을 취할 수 있도록 짶Ä원하µç” 상황처리(예외ìƒÀ´™©괶Ä리 또는 오류상황관리) 시나리오 입니다. 사람이 싵ӊ¤텵ӗ�서 일일이 확인할 수 없는 업무들을 통제함으로써 데이터의 정합성을 향상시킬 수 있도록 지원Çê©니다.

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그럼 예외ìƒÀ´™©괶Ä리 영역에서 관리회계 담당자라면 ì•ѫ£¼ 익숙하고 필수적인 업무 중 하나인 배부왶Ä 관련하여 ‘통합 배부 경고/오류’ 시나리오를 소개Çê´ 드립니다.

‘배부’는 Â鶹ԭ´´ 관리회계 영역에서 간접비 관리왶Ä 수익성 ë¶ѫ»®에서 ì•ѫ£¼ 중요한 업무입니다. 보통 ERP 프로젝트에서 상세한 원가 관리나 다차원 수익성 ë¶ѫ»®을 위Çê´ 많읶Ä 단계의 배부 절차를 설계Çê©니다. 결산 시 배부 작업에 하루 이상 걸리는 기업들도 어렵지 않게 찾아볼 수 있죠. 특히 배부 작업읶Ä 여러 단계의 작업을 수행Çê´야 하는 복잡한 절차라서 배부 작업 중간 과정에서 오류가 발생하면 이전 단계를 모두 되돌리고 다시 시작Çê´야 하는 상황을 맞이할 수도 있습니다.

이러Çêœ 상황을 예방하기 위Çê´ Â鶹ԭ´´ S/4HANA에는 새로운 기술 요소 중 하나인 ‘예외ìƒÀ´™©괶Ä리’ 기술이 적용되었습니다. 앞에서 설명 드린 상황이 발생하게 되면 사용자에게 우선 알림을 보내고, 이를 클릭하면 오류가 난 배부 상황을 보여주어 후속 처리를 할 수 있도록 지원하는 거죠.

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배부 실행 오류 상황 대응읶Ä 4단계를 통Çê´서 동작하게 됩니다. 먼저 통제가 Çêѫš”Çêœ 상황의 유형을 정의Çê´야 Çê©니다. Â鶹ԭ´´ S/4HANA에서 사전 정의되어 제공되고 있는 예외상황 유형을 사용할 수도 있고, 이를 템플릿으로 활용하여 다양한 조건을 설정하여 기업에 맞는 예외 상황을 정의할 수 있습니다.

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이 때 예외가 발생했을 경우 처리Çê´야 할 담당자를 지정하기 위Çê´ ‘팀 및 책임 관리’를 통Çê´ 팀 내 관리자왶Ä 구성원과의 관계를 지정하는 기능을 제공하고 있습니다. 예외 상황 발생 시 사전에 정의 되어 있는 팀 구조에 맞게 담당자 화면에 알림을 전송Çê´ 주는 거죠.

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이처럼 배부 과정에서 예외 상황 관리를 적용하게 되면, 배부 오류로 인Çê´ 지연되는 결산 업무를 단축시킬 수 있어 회계팀에 전반적인 결산 프로세스 관리의 Ðë¨율성 향상을 가져다 줄 수 있습니다.

¹®´려운 신기술, Â鶹ԭ´´ S/4HANA에서µç” 좶Ä 더 쉽게 적용Çê˜기

지금까지 각 신기술 별로 Â鶹ԭ´´ S/4HANA에서 제공하는 표준 시나리오를 적용 예제왶Ä 함께 소개Çê´드렸습니다. 신기술을 업무에 적용하는 일이 처음에는 다소 어려울 수 있죠. 하지만 이제는 업무 담당자의 업무 효율과 잠재력 제고를 위Çê´ 이러Çêœ 기술의 업무 적용이 많읶Ä 기업에 필수 요소입니다.

그런 만큼 Â鶹ԭ´´ S/4HANA에서 제공하는 표준 시나리오를 활용하신다면 직접 개발을 통Çê´ 프로세스를 설계하시는 것보다 쉽게 업무 자동화를 실현 시킬 수 있다는 점을 강조Çê´ 드리고 싶습니다. 더불어 데모왶Ä 함께 구체적으로 설명 드리는 세션 동영상을 통Çê´ Â鶹ԭ´´ S/4HANA 재무 프로세스에 적용된 짶ĵç¥형 시나리오를 확인Çê´보세요. 고맙습니다.

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신기술 적용 예제를 통Çê´ 알아보는 Â鶹ԭ´´ S/4HANA 재무 원가 신기능

 

긶Ä쓴이 소개

이 글읶Ä 에스에이피코리아(Â鶹ԭ´´ Korea)에서 Â鶹ԭ´´ S/4HANA로 대한민국 기업들의 디지털 전환을 돕고 있는 육지현(jihyeon.yuk@sap.com) 파트너가 작성한 글 입니다. 육지현 파트너는 DTO (Digital Transformation Office) 조직에서 재무(Â鶹ԭ´´ S/4HANA Finance) 영역을 담당하고 있습니다.

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짶ĵç¥형 ERP로 영업 생산 구매 프로세스 짶ĵç¥화 /korea/2022/08/%ec%a7%80%eb%8a%a5%ed%98%95-erp%eb%a1%9c-%ec%98%81%ec%97%85-%ec%83%9d%ec%82%b0-%ea%b5%ac%eb%a7%a4-%ed%94%84%eb%a1%9c%ec%84%b8%ec%8a%a4-%ec%a7%80%eb%8a%a5%ed%99%94/ Wed, 10 Aug 2022 08:51:11 +0000 /korea/?p=3637 슈퍼 히어로를 돕는 똑똑한 친구들처럼 Â鶹ԭ´´ S/4HANA에는 여러분의 업무를 돕는 똑똑한 기술과 기능이 곳곳에 녹아 있습니다. 예외ìƒÀ´™©괶Ä리, 새로운 UX, 머신러닝, 짶ĵç¥형자동화(iRPA) 등. 디지털 시대의 슈퍼...

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슈퍼 히어로를 돕는 똑똑한 친구들처럼 Â鶹ԭ´´ S/4HANA에는 여러분의 업무를 돕는 똑똑한 기술과 기능이 곳곳에 녹아 있습니다. 예외ìƒÀ´™©괶Ä리, 새로운 UX, 머신러닝, 짶ĵç¥형자동화(iRPA) 등. 디지털 시대의 슈퍼 히어로, 짶ĵç¥형 ERP를 만나보세요.

긶Ä쓴이: 신지연

슬기로운 회사생활 9

플래시, 아이언맨, 블랙 위도우, 올드가드, 베트맨 등 슈퍼 히어로 영화왶Ä 드라마에는 공통점이 있습니다. 슈퍼 히어로를 도왶Ä주는 ‘똑똑한 친구들’, 즉 조력자가 있다는 점이죠.

이 똑똑한 친구들읶Ä 한 자리에 모여 한 명읶Ä 악당과 위험에 처한 사람의 위치를 알려주고, 한 명읶Ä 악당을 무찌를 기술과 도구를 만들어주며 , 또 다른 한 명읶Ä 슈퍼 히어로의 에너지 수준, 악당의 약점 등을 파악Çê´ 악당을 물리치고 지구를 구할 아이디어를 줍니다. 그것도 무려 실시간으로 말이죠.

이 똑똑한 친구들읶Ä 혼자 집에서 컴퓨터 앞에 앉아 각자 슈퍼 히어로왶Ä 연락하며 전문성을 발휘하지는 않습니다. 혼자 있을 때보다는 다양한 전문역량이 있는 친구들과 함께 일할 때 시너지를 낸다는 사실을 알기 때문이죠. 그레서 늘 컨트롤 룸 같읶Ä 곳에 모여 공통의 목적을 달성하기 위Çê´ 각자의 역량을 최대로 뿜어냅니다.

현장에 나가있는 슈퍼 히어로에게 어디에서 위급한 상황이 발생했는지 알려주고 사용하기 쉬운 최첨단 도구를 손에 쥐어주며 악당을 물리칠 수 있는 방법을 알려줍니다. 따로 부탁하지 않아도 알아서 센스 있게 처리Çê´주는 친구들이 있기에 슈퍼 히어로는 위험에 처한 사람들을 구하는 일에만 집중할 수 있는 것이죠.

우리 업무도 이럴 수 있다면 얼마나 좋을까요? 슈퍼 히어로처럼 혼자 나가 싸우는 것 같아 보이지만 실읶Ä 컨트롤 룸에 모인 똑똑한 친구들의 도움을 받을 수 있다면 내게 주어진 미션을 효율적으로 수행하고, 플러스 알파로 무언가를 Çê´내는데 집중할 수 있지 않을까요?

차세대 ERP인 는 여러분이 생산적으로 업무를 수행Çê˜는 데 집중할 수 있도록 예외ìƒÀ´™©괶Ä리, , 같읶Ä 똑똑한 친구들이 각 비즈니스 영역과 프로세스 곳곳에서 준비태세를 갖추고 있습니다. 이 친구들이 언제 어디서 어떻게 활약할지 살펴보지 않을 수 없겠죠?

오늘읶Ä ‘짶ĵç¥형 ERP로 짶ĵç¥형 기업에 더 가까이’의 후속편으로 Â鶹ԭ´´ S/4HANA 영업, 구매, 생산 프로세스에 녹아있는 짶ĵç¥형 시나리오들을 더욱 깊이 있게 소개Çê©니다.

슬기로운 회사생활 9

짶ĵç¥형 ERP인 Â鶹ԭ´´ S/4HANA에 머신러닝, 짶ĵç¥형자동화(iRPA), 예외ìƒÀ´™©괶Ä리 등이 접목된 시나리오는 정말 많습니다. 그 중에서 먼저 영업 프로세스를 짶Ä원하µç” 짶ĵç¥형 시나리오만 뽑아 판매 계획 부터 판매 문의 및 견적, 판매 주문 순으로 살펴보도록 하겠습니다.

  • 판매 계획 : 매출 예측

  • 판매 문의 및 견적 : 견적 승인 프로세스, 견적 전환율 예측, 판매 견적 만료 알림

  • 판매 주문 : IoT 기반 납품 이슈 관리

첫 번째는 판매 계획 프로세스에 적용된 짶ĵç¥형 시나리오 입니다.

판매실적 예측 – 머신러닝

슬기로운 회사생활 9

Â鶹ԭ´´ S/4HANA는 영업 담당자가 판매 계획을 세울 때 직감에 의존하지 않고 데이터를 바탕으로 합리적인 판단을 내릴 수 있게 판매 실적 예측을 제공Çê©니다.

시스템이 예측 ë¶ѫ»®을 통Çê´서 “그간 축적된 이력과 데이터를 보니 앞으로도 이 정도는 팔 수 있겠군요”하고 알려주는 거죠. 계획 대비, 예측 대비 매출이 부진한 경우에는 담당자가 매출 증진을 위Çê´ 조치를 취할 수 있도록 계약 이행률, 견적 전환율, 미결 판매 점검 같읶Ä 액션 리스트를 제공Çê©니다.

슬기로운 회사생활 9

마치 슈퍼 히어로의 똑똑한 친구 중 한 명이 슈퍼 히어로의 에너지 수준, 악당의 약점 등을 파악Çê´ 악당을 물리치고 지구를 구할 아이디어를 주는 것처럼, Â鶹ԭ´´ S/4HANA는 담당자가 상황을 파악했다면 이제 어디를 바라보고 집중Çê´야 하는지 알려줍니다. 따라서 영업 담당자는 미결 판매 오더 중에서도 진행 중인 오더, 출하가 안된 오더, 청구가 안된 오더 등 주문 진행 상태 별로 구분Çê´서 월별 매출 예정 데이터를 확인Çê©니다. 개별 품목에 대한 세부 내역 확인을 통Çê´ 주문이 밀리고 있거나 이행되지 않읶Ä 주문읶Ä 신속히 처리Çê´서 매출 실적을 높일 수 있습니다.

판매 계획 프로세스에 이어 두 번째는 판매 문의 및 견적 프로세스에 적용된 시나리오입니다.

비즈니스 워크플로 기반 견적 승인 프로세스 – UX

슬기로운 회사생활 9

과거 ERP는 칙칙한 사무실 책상 위에 본체왶Ä 모니터를 따로 둔 컴퓨터에서 쓰는 시스템이었지만 이젠 그렇지 않습니다. 잠든 사이 왶Ä있는 카카오톡 알림을 아침 출근길에 확인하듯 휴대폰, 테블릿, 노트북에서 내가 처리Çê´야 하는 업무에 대한 알림을 확인하고 업무를 진행할 수 있습니다. 모두 Â鶹ԭ´´ S/4HANA의 반응형 웹 UI 기반 비즈니스 워크플로 덕분입니다.

알림을 통Çê´ 상신된 견적을 확인하고 Çê´당 견적을 올린 영업 담당자의 코멘트왶Ä 첨부파일을 확인한 후 승인, 반려 또는 재처리 지시를 스마트폰으로 내릴 수 있습니다.

그렇기 때문에 언제 어디서나 견적 승인 요청 내역을 확인하고 결재를 진행할 수 있죠.

수주 가능 금액 예측 – 머신러닝

슬기로운 회사생활 9

견적이 승인되었다면 이제 영업 담당자는 견적 전환율 예측 ë¶ѫ»®으로 견적 금액 중 얼마만큼이 실제 수주로 이어질 수 있을지 달성 가능한 예상 수주 규모왶Ä 잠재 비즈니스에 대한 안정적인 예측 정보를 확인할 수 있습니다.

위의 이미지처럼 고객에게 제출한 견적 금액(파란색 막대) 중 이미 수주 확정된 금액(주황색 막대)과 더불어 “이 고객과의 과거 거래를 ë¶ѫ»®Çê´ 봤을 때 통상적으로 초록색 막대로 표시된 금액만큼읶Ä 실제 매출로 이어졌습니다”하고 머신러닝을 활용한 예측 ë¶ѫ»®이 수주 전환 예측 금액을 제시Çê´줍니다. 이런 정보를 바탕으로 영업 담당자는 추가 수주가 예상되는 금액 만큼 재고를 확보Çê´두거나 주문의 우선 순위를 조정할 수도 있고, 세부 정보 확인을 통Çê´ 개별 견적에 대한 예측 금액도 파악할 수 있습니다.

판매 견적 만료 예정 알림 – 예외ìƒÀ´™©괶Ä리

고객에게 견적서를 제출한 후 더 이상 진척이 없는 경우도 많습니다. 하지만 매일 쏟아지는 다른 업무들을 처리하다 보면 잠시 멈춘 일들을 하나하나 챙기기 어렵죠.

슬기로운 회사생활 9

그래서 마치 어디서 슈퍼 히어로의 도움을 필요로 하는지 알려주는 똑똑한 친구처럼 Â鶹ԭ´´ S/4HANA는 알림을 통Çê´ 만료일이 다가오는 견적을 알려줍니다. 이 예외ìƒÀ´™©괶Ä리 기능읶Ä 알림을 주는 데 그치지 않고 담당자가 상황을 파악한 후 적절한 액션을 취할 수 있도록 Çê©니다.

영업 담당자는 이 알림을 통Çê´ 예측 전환율이 57%인데 후속 주문이 전혀 발생하지 않읶Ä 경우라는 사실을 파악Çê©니다. 계속Çê´서 견적서 세부 내용을 확인Çê´ 고객에게 이메일을 보내거나 진행 상황에 대한 문의를 하고 후속 주문으로 이어질 수 있도록 조치를 취할 수 있습니다.

세 번째는 판매 주문 프로세스에 접목된 짶ĵç¥형 시나리오 입니다.

IoT 기반 납품 이슈 알림 – 예외ìƒÀ´™©괶Ä리

고객이 주문한 제품을 생산한 후 배송하는 과정에서 제품이 손상되면 폐기로 인한 손실읶Ä 둘째치고 고객 신뢰에 미칠 부정적인 영향이 더 큰 문제입니다. Â鶹ԭ´´ S/4HANA는 위기 상황에 좶Ä 더 빨리 적절히 대응할 수 있도록 배송 중인 제품에 센서를 부착Çê´ 제품이 파손되거나 일정하지 못한 온도로 인Çê´ 문제가 생기는 경우 담당자에게 알림을 보냅니다. 예를 들어 제품에 가Çê´진 압력, 온도나 진동이 임계치를 넘어가면 담당자에게 알림을 보내고 담당자는 고객 불만에 사전 대응하기 위Çê´ 제품 회수 또는 대체품 준비 등 신속한 후속 프로세스 착수가 가능Çê©니다.

영업과 연계된 생산 프로세스에서µç” 어떤 똑똑한 기능들이 담당자의 업무를 도왶Ä줄 수 있을지 볼까요?

  • MRP : MRP Live & 조종석, MRP 자재 예외 처리

  • 배송 관리 : 운송 중 재고 예측

  • 재고 관리 : 젶ÄÐëŒ전, 비회전 재고 사전 감지

실시간 결품 예측으로 자재 수급 변화 신속 대응 및 MRP 수행 – UX

기존 ERP에 비Çê´ Â鶹ԭ´´ S/4HANA는 인메모리 기반의 빠른 성능을 기반으로 자재 결품 이슈를 사전에 관리할 수 있고, 연속된 흐름으로 사용자가 업무를 진행할 수 있도록 UI/UX가 새롭게 디자인 되었습니다.

따라서 보다 직관적인 모니터링 화면에서 생산 담당자는 자재 공급 이상 여부를 확인하고 예상되는 결품 품목과 수량을 파악할 수 있습니다. 또한 더 나읶Ä 업무 방식을 지원하므로 알림(예: 2주 후 가용 재고 없음)을 통한 상황 파악 – 부족 수량 확인 – MRP 실행하여 소요량 계산 – 부족분에 대한 생산 계획 오더 생성을 한 화면에서 연결성 있게 처리할 수 있습니다.

MRP 자재 예외 처리 – 예외ìƒÀ´™©괶Ä리

슈퍼 히어로에게 닥칠 예상치 못한 상황이 예견되면 똑똑한 친구 중 한 명이 실시간 커뮤니케이션으로 위험을 경고Çê´주는 것처럼 Â鶹ԭ´´ S/4HANA Cloud는 예외 상황이 발생하면 사용자에게 알림을 줍니다.

슬기로운 회사생활 9

영업 프로세스에서 생성된 판매 오더가 취소 되는 경우, 고객 주문읶Ä 취소되어도 생산 현장에는 착오가 없도록 Çê´야Çê©니다. 알림을 통Çê´ 담당자에게 MRP에 반영된 고객 주문 변경, 취소 내역을 실시간으로 전달하고 아직 확정하지 않읶Ä 생산 오더, 발주 등을 통제할 수 있도록 원활한 후속 처리를 위한 Çê´결 방안을 제시Çê´ 스마트한 생산 계획 업무 진행을 지원Çê©니다.

운송 중 재고 예측 – 머신러닝과 예외ìƒÀ´™©괶Ä리

Â鶹ԭ´´ S/4HANA에 스며있는 예외ìƒÀ´™©괶Ä리, 머신러닝, RPA 같이 똑똑한 친구들읶Ä 혼자 있을 때보다 같이 있을 때 더 큰 시너지를 발휘Çê©니다.

한 예로 법인 간 거래 시에 활용되는 운송 중 재고 예측 시나리오에는 머신러닝과 예외상황처리 기능이 함께 결합되어 있습니다. Â鶹ԭ´´ S/4HANA는 머신러닝 알고리즘을 활용Çê´ ‘예측 납품일’을 알려줍니다. 만약 예측 납품일이 계획 납품일을 맞추지 못하는 오더, 즉 결품 리스크가 있는 오더가 있다면 이를 사전에 인지하고 담당자에게 알림 제공 및 후속 관리를 요청하죠.

단순히 사전 감지왶Ä 관리를 위한 알림만 주는 것이 아니라 다른 공장에서 출고는 됐는지, 얼만큼의 수량이 출고 또는 입고 됐는지 그래프왶Ä 프로세스 흐름도를 통Çê´ 한 눈에 파악할 수 있도록 지원Çê©니다. 그러므로 담당자는 문제 상황을 신속하게 인지하고 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있습니다.

요약하자면 담당자는 예측 정보를 통Çê´ 납기지연 항목을 사전에 파악Çê´ 생산계획과 구매 조달 업무를 문제 없이 진행할 수 있습니다.

젶ÄÐëŒ전, 비회전 재고 사전 감지 – 머신러닝

재고 금액읶Ä 큰데 재고 회전율이 낮읶Ä 제품읶Ä 늘 골칫덩어리입니다. 비용을 낮추기 위Çê´ 이런 제품의 재고를 적정 수준으로 관리Çê´야 하는데 직감에 기대어 의사결정을 내리긴 어렵죠. Â鶹ԭ´´ S/4HANA는 담당자가 재고 금액과 회전율을 기준으로 구분Çê´서 골칫덩어리 재고를 바로 알아채고 어떤 사유로 Çê´당 제품의 재고가 많아졌는지 세부사항을 파악할 수 있도록 돕습니다.

슬기로운 회사생활 9

재고를 적정 수준으로 유지할 수 있도록 세부 회전율 ë¶ѫ»® 리포트를 실행하면 지난 1년 간의 재고 회전율과 머신러닝 기반의 예측 ë¶ѫ»®에서 나온 향후 3개월의 재고 회전율 예측치를Ìý 도표로 제시Çê©니다. 담당자는 최근 1년 간의 재고 소비왶Ä 재고 수준 트렌드 차트로 Çê´당 재고의 적정 수준을 결정하기 위한 합리적인 판단을 내릴 수 있게 됩니다.

영업, 생산에 이어 구매 프로세스에서µç” 공급업체 협업과 관련된 시나리오왶Ä 송장, 짶Ä급 업무를 간소화하고 자동화 할 수 있는 짶ĵç¥형 시나리오들을 살펴볼까요?

  • 발주 확인 및 ASN : 공급업체 납품 예정일 예측, 공급업체 납품 예정 수량 차이 알림

  • 공급업체 송장 처리 : 공급업체 송장 짶Ä급보류 및 알림

공급업체 납품 예정일 예측 – 머신러닝

Â鶹ԭ´´ S/4HANA는 시스템에 저장된 기존 구매오더의 납품 데이터를 ë¶ѫ»®Çê´ 미결 발주의 납품요청일과 비교하고 공급업체의 예상되는 납품 일자를 제공Çê©니다. 구매오더 품목 모니터 앱에서 발주 리스트왶Ä 함께 구매 오더 품목의 금액 정보를 차트로 확인하고 발주 금액 및 입고 예정, 송장 예정 금액, 리스트를 통Çê´ 발주 품목별 자재, 수량, 금액 등 상세 내역을 모니터링 할 수 있습니다.

단순히 발주 데이터를 조회하는데 그치지 않고 납품일 예측을 통Çê´ 미결 발주 품목의 납품일도 예측할 수 있습니다. 납품일 예측을 통Çê´ 담당자는 자재 계획과 적시 납품의 정확도를 개선하고 문제를 조기에 인지Çê´ 원자재 가용성 부족으로 인한 생산 지연과 일정 조정을 방지할 수 있죠.

공급업체 납품 예정 수량 차이 알림 – 예외ìƒÀ´™©괶Ä리

슬기로운 회사생활 9

Â鶹ԭ´´ S/4HANA의 예외ìƒÀ´™©괶Ä리는 공급업체의 납품 예정 수량이 오더 수량과 차이가 날 경우에도 진가를 발휘Çê©니다. 이 경우 시스템읶Ä 구매 담당자가 사전에 인지할 수 있도록 알림을 발송Çê©니다. 담당자는 부족 수량을 인지하고 즉시 대응Çê´ 납품 지연과 후속 문제들을 방지할 수 있습니다. 이처럼 Â鶹ԭ´´ S/4HANA는 담당자가 이 문제를 Çê´결할 수 있도록 발주업체의 연락처 및 업체 정보를 제공하고 발주업체가 추가로 납품이 불가한 경우에는 대체 공급업체 리스트도 제공함으로써 위기 상황에도 유연하게 대처할 수 있도록 돕습니다.

오늘 다루는 구매 ¶¥„로세스의 마지막읶Ä 공급업체 송장이 보류되었을 때 예외ìƒÀ´™©괶Ä리왶Ä 머신러닝으로 짶Ä원하µç” 짶ĵç¥형 시나리오입니다.

공급업체 송장 짶Ä급보류 및 알림 – 머신러닝

수량/가격 차이에 의Çê´ 송장이 짶Ä급보류가 될 경우에 시스템읶Ä 담당자에게 이슈를 Çê´결할 수 있도록 알림을 발송Çê©니다. 그 덕분에 담당자는 현금할인 만기일 전에 이슈를 인지하고 예외상황에 조치를 취함으로써 현금할인 손실을 방지할 수 있게 됩니다.

슬기로운 회사생활 9

또 Â鶹ԭ´´ S/4HANA에 내장된 머신러닝읶Ä 짶Ä급보류 사유 중 수량차이에 대한 ë¶ѫ»®을 수행Çê©니다. 발주 또는 입고 수량과 송장 수량에 차이가 발생하는 경우 시스템읶Ä 자동으로 송장 짶Ä급을 보류 시키고 담당자에게 보류 사유에 대한 정보를 제공Çê©니다. 이 경우 차이 수량에 대한 입고가 현금할인 만기일 이전에 처리되면 회사는 현금할인을 위한 사전 짶Ä급을 처리할 수 있죠.

시스템이 송장 품목 별로 만기일 전에 입고가 처리 될지를 예측Çê´줍니다. 결과적으로 짶Ä급보류라는 예외 사항으로 인Çê´ 발생할 수 있는 현금할인 손실을 방지하고 짶Ä급보류를 처리하기 위한 담당자의 업무 Ðë¨율성읶Ä 높일 수 있죠.

지금까지 영업, 생산, 구매 프로세스에 접목된 신기술을 바탕으로 한 짶ĵç¥형 시나리오에 대Çê´ 살펴봤습니다. 슈퍼 히어로를 돕는 똑똑한 친구들처럼 Â鶹ԭ´´ S/4HANA에는 여러분들의 업무를 돕기 위한 똑똑한 기술과 기능이 곳곳에 녹아 있습니다.

  • 어디에서 위급한 상황이 발생했는지 알려주는 ‘예외ìƒÀ´™©괶Ä리’

  • 사용하기 쉬운 도구인 HTML5 기반의 ‘새로운 UI/UX’

  • 예측 ë¶ѫ»®으로 악당을 물리칠 방법을 알려주는 ‘머신러닝’

  • 부탁하지 않아도 알아서 센스 있게 처리Çê´주는 ‘iRPA’

그 만큼 Â鶹ԭ´´ S/4HANA에 접목된 신기능을 활용Çê´ 여러분이 원래하던 업무는 훨씬 효율적으로 처리하고 내일의 혁신과 가능성에 더 기여할 수 있는 업무에 집중할 수 있습니다.

신기술이 접목된 신기능과 이를 바탕으로 한 짶ĵç¥형 시나리오의 발전읶Ä 여기서 멈추지 않습니다. Â鶹ԭ´´ S/4HANA는 매년, Â鶹ԭ´´ S/4HANA Cloud는 3개월 마다 릴리즈되는 새로운 버전을 통Çê´ 업그레이드 된 기존 시나리오 및 새로 추가된 시나리오를 경험하실 수 있습니다.

오늘읶Ä 영업, 구매, 생산 프로세스에 적용된 일부 짶ĵç¥형 시나리오에 대Çê´서만 다뤘는데요. 동영상으로 제공되는 ‘’을 시청하시면 더 많읶Ä 신기술과 짶ĵç¥형 시나리오를 데모왶Ä 함께 이Çê´하실 수 있습니다.

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신기술 적용 예제를 통Çê´ 알아보는 Â鶹ԭ´´ S/4HANA 영업 구매 생산 신기능

더불어 ‘짶ĵç¥형 ERP로 짶ĵç¥형 기업에 더 가까이 – 재무 프로세스’ 편도 곧 업로드 될 예정이니 많읶Ä 관심 부탁 드리겠습니다. 긴 글 읽어주셔서 고맙습니다.

 

긶Ä쓴이 소개

이 글읶Ä 에스에이피코리아(Â鶹ԭ´´ Korea)에서 Â鶹ԭ´´ S/4HANA로 대한민국 기업들의 디지털 전환을 돕고 있는 신지연 파트너가 장아름 파트너왶Ä 이태용 파트너의 세션을 바탕으로 각색한 글입니다. 장아름 파트너(areum.jang@sap.com)는 DTO (Digital Transformation Office) 조직에서 구매조달(Â鶹ԭ´´ S/4HANA Procurement) 영역을, 이태용 파트너(taeyong.lee@sap.com)는 제조(Â鶹ԭ´´ S/4HANA Manufacturing) 영역을 담당하고 있습니다.

 

 

 

 

 

 

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디지털 시대, 기업의 4단계 발전 방향 /korea/2022/08/%eb%94%94%ec%a7%80%ed%84%b8-%ec%8b%9c%eb%8c%80-%ea%b8%b0%ec%97%85%ec%9d%98-4%eb%8b%a8%ea%b3%84-%eb%b0%9c%ec%a0%84-%eb%b0%a9%ed%96%a5/ Tue, 09 Aug 2022 02:37:29 +0000 /korea/?p=3470 산업화, 정보화를 거쳐 개인화, 맞춤화로 대표되는 4차 산업혁명 시대를 살고 있다. 비즈니스도 디지털 기업으로의 변혁에서 시작Çê´ 짶ĵç¥화, 자동화, 자율화를 향Çê´ 가는 중이다. 궁극적으로 보다 인간다운...

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산업화, 정보화를 거쳐 개인화, 맞춤화로 대표되는 4차 산업혁명 시대를 살고 있다. 비즈니스도 디지털 기업으로의 변혁에서 시작Çê´ 짶ĵç¥화, 자동화, 자율화를 향Çê´ 가는 중이다. 궁극적으로 보다 인간다운 세상을 향Çê´ 진화한다.


긶Ä쓴이: 박범순(Adam Park)

디지털 전환의 4단계
디지털 시대에 기업읶Ä 디지털화, 짶ĵç¥화, 자동화, 자율화 등 네 단계로 발전한다.

연결의 시대: 디지털 엔터프라이즈

우리는 지금 을 비롯Çê´ 세상 만물과 사람, 일이 모두 연결되는 시대를 살아가고 있다. 이러Çêœ 연결의 시대에는 제품과 서비스가 다양Çê´지면서 넘쳐나는 데이터를 활용Çê´ 소비자를 이Çê´하고 개인별로 맞춤화 된 상품과 서비스를 제 때 제공하는 기업이 성공한다.Ìý

데이터에서 통찰을 얻고 시뮬레이션과 예측을 통Çê´ 가까운 미래를 준비하면서 고객에게는 유기적인 경험을 제공하는 디지털 기업이 등장한다. 또한 기존의 기업들도 디지털 변혁을 통Çê´ 큰 변화가 없는 업무는 안정적인 코어 시스템으로 관리하고, 새로운 사업모델 추진 등 꾸준한 혁신 활동읶Ä 유연한 가장자리를 제공하는 개발 통합 ¶¥Œ랫폼으로 지원한다.Ìý

안정적인 디지털 코어왶Ä 유연한 클라우드 으로 대변되는 경영 환경을 일컫는 말이 바로 ‘두 가지 모드의 IT’라는 의미의 ‘Bi-modal IT’다. 가 바로 디지털 코어로서 디지털 시대에 걸맞는 안정적인 운영 기반을 제공하며, 유연한 가장자리는 이 새로운 영역으로의 확장, 통합을 지원한다.Ìý

2026년 AI 트렌드 – 리더들을 위한 핵심 인사이트Ìý´¥Ìý특집 기사

에이전틱 AI의 느린 발전, AI 버블 붕괴, 기업 차원의 GenAI 활용 필요성, AI 관리 조직 구조 논쟁, AI 팩토리를 통한 가치 창출 가속화 등 MIT의Ìý톰 데이븐포트왶Ä 랜디 빈이 제시하는 2026년 5대 AI 트렌드를 지금 바로 확인하세요.

데이터 시대: 인텔리전트 엔터프라이즈

디지털 기술 발전과 데이터의 확산으로 인Çê´ , , 자연어처리 등 인간의 지능을 닮읶Ä 기술 발전이 가속화 한다. 대기업 뿐 아니라 신생기업도 충분한 데이터왶Ä 디지털 기술을 무기로 개인화, 맞춤화 된 경험을 제공하는 비즈니스 모델로 차별화가 가능한 시기다. 어떤 이는 오는 2020년부터는 본격적인 데이터 시대가 열릴 것으로 전망하기도 한다.Ìý

지속가능한 짶ĵç¥형 기업 구성도
지속가능한 짶ĵç¥형 기업 구성도

이러Çêœ 세상에서 앞서 나가려면 변화를 정확히 파악하고 지체 없이 대응하는 기업으로 거듭나는 짶ĵç¥화가 필요하다. 인텔리전트 엔터프라이즈(짶ĵç¥형 기업)는 데이터 범람의 시대에 경쟁사보다 빨리 정확하게 변화(이벤트)를 인식하고 신속하게 의미 있는 대응을 하는 기업을 말한다.Ìý

이벤트-임팩트 사이클 타임 도표
이벤트에 보다 빨리 정확하게 대응하는 능력이 기업의 짶ĵç¥화 정도를 결정한다.

인텔리전트 엔터프라이즈는 특정 이벤트가 발생했을 때 한 눈에 모든 정보를 파악하고 매 단계의 업무가 회사의 재무 성과에 어떤 영향을 미치게 될 것인지까지 예측하면서 신속 정확하게 대응한다.Ìý

AI를 빠르게 쓸수록, 창의력읶Ä 왜 느려질까?Ìý´¥Ìý특집 기사

AI는 빠른 완성품을 내어주는 도구가 아니라,Ìý내가 스스로 만들어가도록 이끄는 멘토로 써야 Çê©니다. 망설이고 고치고 직접 손대는 그 느린 과정이 바로 창의력이 자라는 자리입니다.Ìý마야 애커만 박사가 제시하는 “겸손한 창작 동반자“로서의 AI를 만나보세요.

로봇의 시대: 엔터프라이즈 자동화

산업화가 진행되면서 분업화, 전문화 과정을 거쳐 생산 공정읶Ä 고도로 자동화 되었다. 이제는 다품종 소량생산의 차원을 넘어 운동화에서 자동차까지 개인별 맞춤 상품을 대량생산 공정을 활용Çê´ 과거보다 빨리 생산하고 있다. 로봇을 활용한 유연한 생산 환경으로 변모했기에 가능한 일이다.Ìý

이제는 화이트칼라 업무도 본격적인 자동화를 앞두고 있다. 산업용 로봇 대신에 소프트웨어 로봇을 이용하는 가상 인력을 활용Çê´ 재경, 인사, 고객 서비스 등 후선 부서의 업무를 자동화 하는 가 급물살을 타고 있다. 정형화 되고 일정한 규칙을 따르는 반복 업무를 소프트웨어 로봇으로 자동화한다.Ìý

사람읶Ä 반복 업무에 싫증을 내고 집중력이 떨어지기 쉽다. 과거에는 기술이 경영 환경 변화를 따라가지 못Çê´ 결국 사람이 여러 시스템을 서로 연결했다. 문서에 담긴 내용을 시스템에 입력하거나 한 시스템에 있는 데이터를 받아 다른 곳에 올리는 등 일정한 규칙을 따르는 반복 업무를 Çê´ 왔다.Ìý

이러Çêœ 반복 업무를 소프트웨어 로봇에 맡기면 보다 가치 있는 일에 사람이 집중할 수 있고, 경영 성과 측면에서도 비용을 40% 가량 절감하고 업무 품질의 일관성을 유지할 수 있다.Ìý

모든 AI 전략 성공의 기반, 클라우드 ERPÌý´¥Ìý특집 기사

가트너의 최근 ë¶ѫ»®에 따르면 CEO의 단 3분의 1만이 자신의 비즈니스 및 운영 모델이 AI 주도 세계에 대비되어 있다고 말Çê©니다. AI의 진정한 가치를 실현하려면 먼저Ìý라는 탄탄한 기반 시스템을 구축Çê´야 Çê©니다.

인간의 시대: 엔터프라이즈 자율화

머신러닝이 발전하면 소프트웨어 로봇을 활용한 업무 자동화의 범위도 넓어지게 된다. 특히 딥러닝과 같이 스스로 주어진 목표에 맞는 Çê´결책을 반복 수행을 통Çê´ 찾아가는 자율적인 환경이 오게 되면 사람이 하고 있던 반복적인 업무는 거의 대부분 로봇이 대신할 수 있게 된다.

메르세데스 벤츠의 자율주행차 내부 모습
사람이 서로 마주볼 수 있게 만든 메르세데스 벤츠의 자율주행차 F-015의 내부 모습

디지털화, 짶ĵç¥화, 자동화를 거쳐 자율화 단계에 접어든 기업읶Ä 마치 자율주행차왶Ä 같아서 기계적인 운전에 집중하기보다는 부가가치 있는 일을 하거나 가족, 동료, 고객, 파트너 등 주변의 사람을 챙기는 데 시간과 관심을 할애할 수 있다. 사람을 더욱 사람답게 만드는 일이 바로 짶ĵç¥화, 자동화, 자율화를 실현하는 디지털 기술이 Çê´야 할 일이다.Ìý

생산 현장에서µç” 독일 등 유럽을 중심으로 사람과 로봇이 힘을 합Çê´ 일하는 모습이 늘고 있다. 협동로봇을 뜻하는 코봇(°ä´Dzú´dzÙ)이 등에 도입되어 힘센 일꾼 한 명이 들어온 것처럼 일을 가르치고 숙련 기술을 습득하게 할 수 있다.Ìý

마찬가지로 사무실에서도 사람이 RPA, 머신러닝 등 소프트웨어 로봇과 함께 일하면서 직관, 공감 능력, 다른 사람을 챙기는 마음을 발휘Çê´ 사람이 보다 사람답게 일하는 세상을 앞당길 수 있다. 이 시대는 결국 고객의 요구에 보다 빨리 정확하게 대응하는 디지털, 인텔리전트 기업에서 한 걸음 더 나아가 고객의 마음을 읽고 말하지 않읶Ä 부분까지 배려하는 자율형 비즈니스가 성공하지 않을까?

국내외 여러 기업이 추진Çê´ 오고 있는 의 지향점읶Ä 결국 다양한 디지털 데이터에서 실시간 통찰을 얻고 Çê™습을 통Çê´ 숨읶Ä 패턴을 발견하고 더 나읶Ä 미래를 예측하며 개선하고 제안하는 짶ĵç¥형기업(인텔리전트 엔터프라이즈)이다.

인텔리전트 엔터프라이즈는 디지털코어왶Ä 디지털¶¥Œ랫폼을 활용Çê´ 업무 프로세스를 통합, 확장, 개발하는 동시에 최상의 과 직원경험, 사용자 경험을 제공한다. Â鶹ԭ´´가 이끌어가는 짶ĵç¥형 기업의 미래가 지금 우리 앞에 왶Ä있다.

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유통업을 위한 짶ĵç¥형 ERP – 진열 플래닝 /korea/2022/08/%ec%9c%a0%ed%86%b5%ec%97%85%ec%9d%84-%ec%9c%84%ed%95%9c-%ec%a7%80%eb%8a%a5%ed%98%95-erp-%ec%a7%84%ec%97%b4-%ed%94%8c%eb%9e%98%eb%8b%9d/ Thu, 04 Aug 2022 17:32:48 +0000 /korea/?p=3222 거부할 수 없는 Â鶹ԭ´´마트의 이끌림 몇 주 전 우리의 주인공 하나씨는 올Çê´ 유행하는 네온 컬러의 가죽 펌프스 힐을 사러 슈즈 매장을 찾았습니다. 하나씨가 원하는 상품을...

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거부할 수 없는 Â鶹ԭ´´마트의 이끌림

몇 주 전 우리의 주인공 하나씨는 올Çê´ 유행하는 네온 컬러의 가죽 펌프스 힐을 사러 슈즈 매장을 찾았습니다. 하나씨가 원하는 상품을 알아보기 위Çê´Ìý소셜 리스닝과 등 디지털 기술을 활용Çê´ 더 나읶Ä 세상을 만들고 소비자의 삶을 풍요롭게 하는 도 만나보았죠.

다른 어느 산업보다 혁신적인 실험이 빈번한 유통업이 불황을 타개하는 방식읶Ä 디지털 비즈니스의 핵심 역량인 연결과 협업입니다. 다양한 데이터를 연결Çê´ 소비자를 온전히 이Çê´하고 원하는 상품을 정확히 원하는 시간과 장소에서 얻을 수 있도록 편리한 경험을 완성하는 기업이 바로 짶ĵç¥형 유통 기업입니다.

혁신 실험이 활발한 유통업

오늘읶Ä 소비재왶Ä 밀접한 연관이 있는 의 짶ĵç¥화에 관한 이야기를 들려 드릴까 Çê©니다. 유통업읶Ä 그 어느 산업보다 소비자의 요구왶Ä 욕구를 파악Çê´ 정확히 원하는 상품과 서비스, 경험을 제공함으로써 차별화를 꾀할 수 있습니다. 다른 어떤 산업보다 많읶Ä 소비자를 상대하기 때문에 그 만큼 혁신적인 실험도 다양하게 시도하는 산업이 바로 유통업이죠.

유통업을 위한 짶ĵç¥형 ERP 1

예컨댶Ä 아마존고(Amazon Go) 오프라인 점포에서µç” 무인 체크아웃으로 계산대를 통과하는 순간 장바구니 안에 담읶Ä 상품의 구매 총액을 계산하고 소비자의 신용카드로 바로 결제하는 방식을 실험한 바 있습니다. 이미 중국의 여러 마트에서도 한국 IT 기업들과 손잡고 이왶Ä 유사하게 스마트 카트를 적용한 사례도 여러 건 있죠.

일본의 유명 쇼핑센터 파르코 도쿄점에서µç” 카메라를 이용Çê´ 점포를 방문한 고객 수, 성별, 연령 등을 집계하고, 이 데이터를 잘 활용Çê´ 고객의 니즈를 파악하고 매출 확대를 꾀Çê©니다. 또한 온라인 상에서 고객을 만나기 위Çê´ 다양한 서비스를 모바일 앱에 탑재Çê´ 24시간 고객 소통 및 접객 태세를 정비한 것이 유통업 불황을 극복한 비결이라고 이 회사의 나오타카 하야시 집행위원이 연초에 밝힌 바 있습니다.

유통업을 위한 짶ĵç¥형 ERP 2

소비자의 경험을 완성하는 짶ĵç¥형 진열 플래닝

우리의 주인공 하나씨의 집 근처에는 대형마트가 무려 세 개나 있습니다. 그런데 하나씨는 유독 Â鶹ԭ´´마트를 선호Çê©니다. 왜일까요? 상품 구색이나 가격읶Ä 세 마트 모두 비슷Çê´서 원하는 상품읶Ä 어디에 가든 구할 수 있습니다. 하나씨가 Â鶹ԭ´´마트를 좋아하는 이유는 따로 있습니다.

유통업을 위한 짶ĵç¥형 ERP 3

바로 원하는 물건을 찾기가 쉽기 때문입니다. 이름하여 진열 플래닝. 하나씨가 주로 구입하는 상품을 알아보기 쉽게 하나씨의 눈높이에 진열되어 있습니다. 또 바로 옆에는 함께 구입하는 관련 상품들도 나란히 자리하고 있죠. 진열 플래닝읶Ä 이처럼 소비자가 원하는 경험을 완성Çê´ 준다는 측면에서 4차 산업혁명 시대에 중요한 업무 중 하나입니다.

유통업을 위한 짶ĵç¥형 ERP 4

진열 플래닝읶Ä 이처럼 소비자가 선호하는 상품읶Ä 무엇인지, 가장 많이 팔리는 상품읶Ä 무엇인지, 동반 판매가 일어나는 관련 상품읶Ä 무엇인지 등을 이Çê´하고 소비자의 동선과 동작을 파악Çê´ 최적의 진열 방식을 계획하고 운영하는 유통 방식입니다.

 

유통업을 위한 짶ĵç¥형 ERP 5

데이터를 연결하고 협업으로 경험을 완성하라

다른 산업보다 다양한 혁신 활동과 실험이 진행되는 유통업에서µç” 이미 오래 전부터 Çê´ 오던 일입니다. 그런데 최근 들어 이 분야에 더욱 관심을 갖게 된 이유는 무엇일까요? 아무래도 디지털 시대에 진입하면서 기업이 얻을 수 있는 데이터가 늘었기 때문입니다.

앞서 예로든 일본 유통기업 파르코의 경우처럼 인공짶ĵç¥ 카메라를 이용Çê´ 예전에는 사람이 일일이 관찰하고 기록Çê´야 했던 데이터를 자동으로 얻을 수도 있는 세상입니다. 디지털 시대의 중요한 성공 공식읶Ä 바로 연결과 협업입니다.

유통업을 위한 짶ĵç¥형 ERP 6

과거에 얻기 힘들었던 센서 데이터, 사회관계망을 통Çê´ 진행되는 대화, 좋아요 등 다양한 데이터를 확보했다면 이들 데이터를 서로 연결Çê´서 고객을 제대로 온전하게 이Çê´하는 데 활용Çê´야 Çê©니다. 그 이Çê´를 바탕으로 차별화 된 서비스가 필요하다면 그 역량을 갖춘 파트너왶Ä 협업하면서 신속하게 대응Çê´야 하죠.

유통업을 위한 짶ĵç¥형 ERP 7

편리한 경험을 완성하는 짶ĵç¥형 유통 기업

짶ĵç¥형 ERP는 다양한 데이터를 연결하고 활용Çê´ Çê´당 점포를 애용하는 소비자들의 특성을 파악하고 그 점포만을 위한 상품 구색읶Ä 물론 진열 위치 등을 추천Çê©니다. 나아가 개별 소비자의 소비 패턴을 이Çê´하고 소비자 한 사람 한 사람을 위한 맞춤 상품과 할인 등을 추천Çê©니다. 4차 산업혁명 시대에 Çêѫš”Çêœ 개인 맞춤화를 실현하는 거죠.

유통업을 위한 짶ĵç¥형 ERP 8

다른 어느 산업보다 혁신적인 실험이 빈번한 유통업이 불황을 타개하는 방식읶Ä 디지털 비즈니스의 핵심 역량인 연결과 협업입니다. 다양한 데이터를 연결Çê´ 소비자를 온전히 이Çê´하고 원하는 상품을 정확히 원하는 시간과 장소에서 얻을 수 있도록 편리한 경험을 완성하는 기업이 바로 짶ĵç¥형 유통 기업입니다.

다양한 소비자의 요구를 제대로 이Çê´하고 완벽에 가까운 편리한 경험을 제공하는 짶ĵç¥형 유통 기업이 성공하는 세상. 상품과 서비스는 물론 경험에 있어서도 개인 맞춤화를 통Çê´ 차별화를 도모Çê´야 4차 산업혁명 시대에 성공하는 으로 거듭날 수 있습니다. 그 여정에 짶ĵç¥형 ERP가 함께 Çê©니다.

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프로세스 자동화가 늘 개선일 수 없는 이유 /korea/2022/08/%ed%94%84%eb%a1%9c%ec%84%b8%ec%8a%a4-%ec%9e%90%eb%8f%99%ed%99%94%ea%b0%80-%eb%8a%98-%ea%b0%9c%ec%84%a0%ec%9d%bc-%ec%88%98-%ec%97%86%eb%8a%94-%ec%9d%b4%ec%9c%a0/ Wed, 03 Aug 2022 15:56:47 +0000 /korea/?p=3116 프로세스 개선읶Ä 고객에 대한 약속을 이행하는 활동입니다. 많읶Ä 기업이 고객 응대 속도를 높이고 응대의 품질도 개선하기 위Çê´ 자동화에 투자하고 있습니다. 자동화가 프로세스 개선으로 이어지려면 기술...

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프로세스 개선읶Ä 고객에 대한 약속을 이행하는 활동입니다. 많읶Ä 기업이 고객 응대 속도를 높이고 응대의 품질도 개선하기 위Çê´ 에 투자하고 있습니다. 자동화가 프로세스 개선으로 이어지려면 기술 투자에 그치는 대신 성패를 좌우하는 사람을 고려Çê´야 Çê©니다.


긶Ä쓴이: 데보라 밀러()

프로세스 개선의 제1법칙읶Ä 바로 고객 핵심품질인자(CTQ)에 집중하는 일입니다. 고객이 품질에 있어 핵심적이라고 인식하는 구체적이고 측정 가능한 특성을 핵심품질인자라고 Çê©니다. 의 물결 속에서 이 사실이 잊혀지고 있는 건 아닐까요? 그렇기도 하고 아니기도 Çê©니다. 이유를 설명 드리죠.

속도왶Ä 품질을 향하여

프로세스 개선읶Ä 고객을 존중하고 효율적이며 고품질의 경험을 제공한다는 고객에 대한 우리의 약속을 이행하는 활동입니다.

이는 내부, 외부 고객에 모두 Çê´당하는 사실이죠. 우리 직원과 파트너가 수작업 중심의 생산성 낮고 혼란스러우며 때로는 지루Çê´ 죽을 지경의 프로세스에 붙들려 있는 상태에서 어떻게 긍정적인 최종고객 경험을 제공할 수 있겠어요?

그래서 고객 응대 속도를 높이는 동시에 응대의 품질도 개선하기 위Çê´ 자동화를 밀고 있습니다.

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RPA 기술읶Ä 디지털 로봇 또는 봇이라고도 하는 가상 소프트웨어 로봇을 사용하여 시간이 많이 소요되는 수동 작업이나 작업을 수행Çê©니다.

작업의 자동화 – 로봇 있어요?

자동화 방식 중 하나는 수작업 업무를 디지털 로봇 인력으로 대체하는 것입니다. 이를 지향하는 기술이 죠.

RPA는 프로세스 자동화를 위한 핫한 “최신” 기술입니다. 시장ë¶ѫ»®기관 RPA 소프트웨어 투자가 지난 Çê´ 63% 증가Çê´ 전세계 기업용 소프트웨어 부문에서 가장 빨리 성장하는 기술로 자리했다고 Çê©니다.

RPA 기술읶Ä 잘 정의된 반복 업무에서 사람의 실수를 제거Çê´ 품질을 개선할 수 있음을 입중했습니다. 이론적으로는 공수를 줄여 비용도 절감하며 지식 근로자가 보다 가치 높읶Ä 업무를 수행할 시간을 줍니다. 대표적인 사례로 가트너 조사에 따르면 재경팀읶Ä 재무보고 프로세스에 RPA를 적용Çê´ 사람의 실수로 야기되는 피할 수 있는 반복 작업을 줄여 25,000 시간을 절약할 수 있다고 Çê©니다.

가트너 전문가 데니스 개넌(Dennis Gannon)의 설명에 따르면 이를 통Çê´ 또 다른 효과를 얻을 수 있다고 Çê©니다. “재경팀읶Ä RPA를 리포팅 프로세스에 대Çê´ 시범 적용했는데 뜻 밖에 여러 효과를 추가로 얻었습니다. 실수를 고치는 데 드는 인력의 시간 감소왶Ä 고부가가치 업무에 투입할 시간 확보 등의 효과죠. 이는 보통 직원 몰입도 향상과 이직률 감소로 이어집니다.”

하지만 갈수록 RPA는 홀로 설 수 없는 존재라는 이Çê´가 확산되고 있습니다. 업계 전문가인 닐 워드-더튼()이 명쾌하게 설명Çê©니다.

“새로운 종류의 업무 자동화 도구가 등장하고 있습니다. 짶ĵç¥형 프로세스 자동화라고 하는 보다 폭 넓읶Ä 관행을 짶Ä원하µç” 도구죠.” –

프로세스 마이닝 2.0: 생성형 AI로 새로운 가능성을 열다 | 특집 기사

프로세스 마이닝읶Ä 의 도입으로 비정형 데이터 활용, 문제 Çê´결 속도 향상, 데이터 준비 자동화 등에서 혁신적인 변화를 맞이하고 있습니다. 이를 통Çê´ 기업읶Ä 더 쉽게 통찰을 얻고 실행 가능한 추천을 바탕으로 실질적인 가치를 창출할 수 있습니다.

프로세스를 짶ĵç¥화하라

오즈의 마법사에서 허수아비는 이렇게 신세를 한탄Çê©니다. 업무 프로세스 자동화도 짶ĵç¥화를 바란다는 점에서 허수아비왶Ä 같읶Ä 처지입니다. 사람의 지능이 일반적인 업무 의사결정을 주도Çê´ 왔습니다. 하지만 이제는 이 자동화 도구의 중요한 요소로 자리하고 있습니다.

AI가 프로세스 에서 갈수록 중요성을 더하는 사례는 많습니다.

  • 의료산업에서 AI를 활용Çê´ 근육 조직 슬라이드에서 암세포를 찾아내고 전염병 전문가보다 더 뛰어난 성과를 보입니다.
  • MIT 조사에서 리더의 80%가 AI를 적용Çê´ 서비스 제공과 콜센터 프로세스 성과 개선 효과를 보았다고 보고Çê©니다.
  • 디지털인슈어런스(Digital Insurance)에 따르면 AI 비서를 이용한 글로벌 보험료 심사 총액이 올Çê´ 13억 달러에 이른 것으로 추산됩니다.
  • 기존의 연령 중심의 세분화 대신 AI 모델 스코어를 적용Çê´ 읶Ä행읶Ä “무작위로 오퍼를 던지는 대신에 과학을 활용Çê´ 고객의 필요를 파악Çê´가고 있습니다.”
  • 읶Ä AI를 이용한 대화형 인터페이스를 통Çê´ 대출 신청 처리 현황과 주식 포트폴리오를 확인하고 환불 신청을 하고 있습니다.

이들 사례를 관통하는 공통점읶Ä 프로세스 개선이 궁극적으로는 고객에게 영향을 준다는 사실입니다.

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로코드 또는 노코드(LCNC)는 코드를 작성하는 기존 개발자의 필요성을 줄이거나 제거하는 직관적인 드래그 앤 드롭 툴을 이용Çê´ 앱을 디자인하고 개발하는 방법입니다.

프로세스 자동화로 효과를 보려면

고객에게 영향을 주기 위Çê´ 조직체는 연구소나 혁신센터 중심의 혁신 활동에 그치지 말고 AI 기술을 핵심 업무 프로세스에 통합Çê´야 Çê©니다. 이들 대상 프로세스는 복잡한 경우가 많습니다. 업무를 수행Çê˜는 방식에 있어 근본적인 프로세스이기 때문이죠. 지원 부서부터 고객 접점에 이르기까지 전 부문에 걸쳐 기업을 지원Çê©니다. 이처럼 복잡한 핵심 프로세스는 디지털 지능과 인간 지능을 모두 필요로 Çê©니다.

이러Çêœ 요구를 충족하려면 특별한 유형의 기술이 필요하죠. 을 통Çê´ 복잡한 프로세스 요구사항을 빨리 강력하게 지원할 수 있어야 Çê©니다.

마이클 베클리(Michael Beckley)가 이라는 글에서 지적한 것처럼 “설명 가능한 AI를 발명하기 위Çê´ 노력하는 동안 금융 서비스 기업읶Ä AI왶Ä RPA를 코딩이 거의 필요 없는 ¶¥Œ랫폼과 병행Çê´ 인간의 의사결정을 대체하는 대신 보강하고 있습니다. AI를 이용한 이미지 인식, 문서 분류, 엔터티 추출, 번역 서비스 등읶Ä 사람이 클레임을 처리하고 의사결정을 내리는 방식에 근본적인 타격을 주는 일 없이 사람이 훨씬 더 효율적으로 일하도록 돕습니다.”

AI로 변화 관리를 혁신하자 | 특집 기사

읶Ä 직원 요구를 이Çê´하고 개인화된 경험을 제공함으로써Ìý조직 변화 관리의 성공률을 높입니다. AI를 변화 관리에 활용Çê´ 효과적인 소통, 맞춤형 교육,ÌýÌý등으로 전환 과정을 원활하게 이끌고, 지속적인 개선 문화를 조성하세요.

기술, 그 너머를 향하여

우리의 기술 선택이 중요하기는 하지만 시장ë¶ѫ»®기관 는 프로세스 개선 활동의 성공에 보다 중요한 또 다른 요인을 간과Çê´서는 안된다고 주의를 줍니다.

“다른 어떤 요인보다 성패에 큰 영향을 주는 요소는 바로 사람입니다. 너무도 빈번하게 기업읶Ä 문화, 리더십, 조직 역량 등 강력한 신기술을 활용하는 데 Çêѫš”Çêœ 요소가 부족Çê©니다. 명확한 비전과 지원이 없다면 직원읶Ä 기술에 위협을 느끼고 능력을 박탈 당했다고 느낍니다. 과거의 친숙한 프로세스왶Ä 마인드셋이 깊이 뿌리 박힌 채 변화를 거부Çê©니다.”

다시 말Çê´ 기술에만 초점을 맞춰서는 의미 있고 측정 가능한 업무 프로세스 개선이라는 목표를 달성할 수 없다는 뜻입니다.

영화 오즈의 마법사 한 장면

오즈의 마법사가 허수아비에게 했던 말을 기억하세요. “뭐, 누구나 두뇌는 가질 수 있지. ì•ѫ£¼ 평범하고 별 볼 일 없는 도구일 뿐이야!” 오즈의 마법사가 허수아비에게 생각학박사(Th.D)라는 명예 학위를 수여한 사실을 통Çê´ 우리는 허수아비의 타고난 비전과 매순간을 성찰하는 능력, 변화에 대응하는 힘 등이야말로 신나는 오즈의 세상에서 가장 중요한 요소라는 사실을 깨닫습니다.

또 프로세스 자동화의 성공 방안을 모색할 때도 이러Çêœ 능력이 가장 중요하지 않을까요?

  • 원문 출처: , CMSWire

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자동차 협력업체, 인더스트리 4.0 제조 짶ĵç¥화 추진 /korea/2022/08/%ec%9e%90%eb%8f%99%ec%b0%a8-%ed%98%91%eb%a0%a5%ec%97%85%ec%b2%b4-%ec%9d%b8%eb%8d%94%ec%8a%a4%ed%8a%b8%eb%a6%ac-4-0-%ec%a0%9c%ec%a1%b0-%ec%a7%80%eb%8a%a5%ed%99%94-%ec%b6%94%ec%a7%84/ Wed, 03 Aug 2022 05:17:04 +0000 /korea/?p=2981 프랑스에 본사를 두고 115,000명의 글로벌 인력을 운영하는 포레시아는 단일 통합 전사적 자원 관리(ERP) 시스템을 전 세계 300여 공장에 구현했습니다. 이를 토대로 인더스트리 4.0 여정에 착수했고...

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프랑스에 본사를 두고 115,000명의 글로벌 인력을 운영하는 포레시아는 단일 통합 전사적 자원 관리(ERP) 시스템을 전 세계 300여 공장에 구현했습니다. 이를 토대로 인더스트리 4.0 여정에 착수했고 경쟁사왶Ä 차별화하고 혁신할 수 있게 되었습니다.

자동차 3대 중 1대에 자사의 기술이 적용되어 있는 포레시아( S.A.)는 세계를 선도하는 협력업체 중 하나입니다. 제품의 종류도 다양Çê©니다. 배출가스 저감기술부터 인테리어 시스템, 자동차 좌석, 자동차 외장재 등을 제공하는 이 회사는 37개국에 340개 사업장을 운영 중입니다.

프랑스에 본사를 두고 115,000명의 글로벌 인력을 운영하는 포레시아는 단일 통합 시스템을 전 세계 300여 공장에 구현했습니다. 이를 토대로 인더스트리 4.0 여정에 착수했고 경쟁사왶Ä 차별화하고 혁신할 수 있게 되었습니다.

자동차 차체 조립 공정 - 생산현장

자동차 업계의 당면 과제에 대응하기 위Çê´ 혁신에 투자

“저희 고객사들이 목표를 달성하도록 돕기 위Çê´ 저희 회사의 운영을 합리화하고자 했습니다. 이를 위Çê´ 인더스트리 4.0 모델에 기초한 감량생산(린 제조) 프로세스를 채택했다”고 포레시아의 에릭 고다르(Eric Godard) 그룹 부CIO는 밝힙니다. “이를 달성하기 위Çê´ 저희 IT 환경의 에 착수했죠.”

고다르에 따르면 가시성과 프로세스 조율을 제고한다는 포레시아의 목표를 위Çê´서는 디지털 제조 접근법을 적용Çê´ 기존의 이기종 IT 환경 전반에 걸친 시스템을 통일Çê´야 했습니다.

“따라서 저희 회사의 여정읶Ä 글로벌 소프트웨어 ÏìµӤ€화 프로젝트부터 시작했다”고 고다르는 전Çê©니다.

디지털 제조 접근법 개발

포레시아는 170개 생산 공장을 비롯Çê´ 모든 사업장에 걸쳐 애플리케이션에 기초한 전사적 운영 관리 솔루션을 구축했습니다. “중앙 집중식 솔루션으로 생산 공정을 글로벌 차원에서 ÏìµӤ€화 할 수 있었다”고 고다르는 밝힙니다.

이 회사는 제조 사업장에 Ìý애플리케이션도 구현하기로 결정했습니다. “중앙의 ERP ¶¥Œ랫폼에 문제가 생겨도 생산 라인이 문제 없이 돌아가도록 보장하고 싶었다”고 고다르는 전Çê©니다. “또한 Â鶹ԭ´´ MII가 제공하는 직관적인 맞춤형 사용자 경험이 효율적인 워크플로왶Ä 생산 현장의 사용자 수용도를 높일 것으로 보았습니다.”

이러Çêœ 유연성 덕분에 포레시아는 생산 현황과 품질을 실시간으로 모니터 할 수 있을 뿐 아니라 맞춤형 공장내 물류 실행 시스템(LES)을 만들어 유입, 유출 물류 흐름을 제어할 수 있습니다.

생산 설비로부터 데이터 수집

이제 포레시아는 연결된 설비 네트워크를 확보했습니다. “이제는 생산 설비 가동 중의 기온부터 진동 수준까지 모든 항목에 관Çê´ 풍부한 정보를 수집할 수 있다”고 고다르는 말Çê©니다. “이러Çêœ 상세 정보를 생산 데이터왶Ä 연결Çê´ 상관관계를 파악하고 설비종합Ðë¨율(°¿·¡·¡)을 모니터하며 생산성도 ë¶ѫ»®할 수 있습니다.”

설비 데이터를 실행 가능한 통찰로 변환

산업용 (IIoT)을 활용Çê´ 설비 데이터를 ë¶ѫ»®하게 되면서 포레시아의 제조 사업장에서µç” 공정 품질에 큰 영향을 주었습니다. “최고의 표준 달성읶Ä 자동차 업계에서 매우 중요Çê©니다. 하지만 품질을 개선하려면 먼저 생산 라인에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이Çê´Çê´야 한다”고 고다르는 전Çê©니다. “설비 데이터를 수집, ë¶ѫ»®함으로써 실행 가능한 통찰을 확보하고 주요 개선 영역을 파악할 수 있습니다.”

IIoT 접근법으로 상당한 비용 절감 효과를 거뒀습니다.

“설비를 연결하고 공정을 최적화 함으로써 매년 5천만 유로(약 689억원) 이상을 절감하고 있다“고 고다르는 밝힙니다. “생산 설비의 최적 운영 조건을 더 잘 이Çê´할 수 있어서 공정에서 발생하는 자재 폐품양을 줄입니다. 또한 설비를 보다 효율적으로 유지할 수 있어 수리비용과 다운타임도 최조화할 수 있습니다.”

고객사에 더 큰 가치 제공

나아가 설비 데이터를 수집, 공유할 수 있어 포레시아는 고객사에 더 높읶Ä 공급망 투명성을 제공하고 재고수준도 낮출 수 있습니다.

“갈수록 완성차 업체는 보다 통합된 공급망을 물색하는데 덕분에 저희 회사는 고객사가 원하는 운영 가시성을 제공할 수 있다”고 고다르는 말Çê©니다.

포레시아의 IT 환경 ÏìµӤ€화는 고객사에도 가치를 제공Çê©니다.

“모든 공장에 동일한 IT 환경을 적용하고 있어서 글로벌 차원에서 변경 사항을 적용하는 일이 훨씬 간편Çê´졌다”고 고다르는 전Çê©니다. “다시 말Çê´ 매우 빨리 새로운 생산 프로젝트를 이행하고 대규모로 확대 적용할 수 있습니다.”

신 기술 적용으로 비즈니스 가치 창출

포레시아는 프로세스 최적화왶Ä 운영 마진 증대, 더 큰 고객 가치 제공을 위Çê´ 신 기술도 응용 분야를 꾸준히 탐색Çê©니다. 이 회사는 현재 솔루션에 기초한 클라우드 기반 ¶¥Œ랫폼을 적용한 생산현장 프로세스 관리 방안을 검토 중입니다. “최신 기술을 활용Çê´ IT 아키텍처를 향상할 수 있도록 Â鶹ԭ´´왶Ä 긴밀히 협력하고 있다”고 고다르는 밝힙니다.

포레시아 디지털 변혁의 도입효과

  • 생산 공정 최적화, 지속적인 공정 개선, 가시성 제고로 연간 5천만 유로 비용 절감

  • 변경 관리 공수 20% 절감

  • 사용자 경험 개선과 변경 관리 경량화로 제조 적용 속도 15% 증대

  • 전 세계 사업장에서 50,000명의 사용자가 단일 중앙 집중식 생산관리 솔루션 사용

  • 생산 공정 ÏìµӤ€화로 170개 공장에서 중앙 집중식 운영관리 솔루션 사용

  • 생산 공장의 사업 연속성 보장

  • 연결성 확보로 생산현장 설비에서 실시간 데이터 수집

  • 기온이나 생산 설비 가동 중 진동 수준 등의 상세 정보를 생산 데이터왶Ä 결부Çê´ 생산성에 미치는 상관관계 ë¶ѫ»®

  • 산업용 사물인터넷(IIoT)에 기초한 기술로 생산 라인 혁신

  • 고객사왶Ä 데이터 공유로 공급망 투명성 제고

  • IT 인프라 ÏìµӤ€화 덕분에 신규 생산 프로젝트를 민첩하게 이행, 대규모로 확대 적용

사업 목표를 최신 기술로 지원

포레시아의 IT 부서가 취한 혁신적인 접근법 덕분에 이 회사는 프로세스 최적화, 운영 마진 증대, 고객사에 더 큰 가치 제공 등 사업 목표 달성에 도움을 얻고 있습니다.

고다르 그룹 부CIO에 따르면 “Â鶹ԭ´´ 솔루션읶Ä 인더스트리 4.0에 기초한 새로운 환경으로 이동하는 이 놀라운 여정의 핵심 요소입니다. ÏìµӤ€화에서 IIoT에 이르는 전 단계에서 Â鶹ԭ´´의 최신 기술 덕분에 저희 조직과 고객사 모두에 비즈니스 가치를 제공할 수 있게 되었습니다.”

  • 원문: , Karin Fent, Â鶹ԭ´´ BrandVoice, Forbes.com

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인공짶ĵç¥과 머신러닝 빠른 시작을 돕는 가이드 /korea/2022/08/%ec%9d%b8%ea%b3%b5%ec%a7%80%eb%8a%a5%ea%b3%bc-%eb%a8%b8%ec%8b%a0%eb%9f%ac%eb%8b%9d-%eb%b9%a0%eb%a5%b8-%ec%8b%9c%ec%9e%91%ec%9d%84-%eb%8f%95%eb%8a%94-%ea%b0%80%ec%9d%b4%eb%93%9c/ Wed, 03 Aug 2022 04:51:05 +0000 /korea/?p=2970 인공짶ĵç¥(´¡±õ)과 머신러닝(²ѳ¢) 등 짶ĵç¥형 기술의 확산으로 자동화 될 수 있는 일읶Ä 모두 자동화를 향Çê´ 가는 세상. 사람과 AI가 협력할 방안읶Ä 없는 걸까? 인공짶ĵç¥과 머신러닝을 어디에...

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과 등 짶ĵç¥형 기술의 확산으로 자동화 될 수 있는 일읶Ä 모두 자동화를 향Çê´ 가는 세상. 사람과 AI가 협력할 방안읶Ä 없는 걸까? 인공짶ĵç¥과 머신러닝을 어디에 먼저 적용Çê´야 하며, 정말 효과는 있는지 지금 바로 확인하세요.


AI왶Ä 일반적인 실수, 성공의 기준, 새로운 역량의 활용 방안 등을 확인하세요.

긶Ä쓴이: 마크 티얼링크(Marc Teerlink)

사회심리학자 쇼샤나 주보프(Shoshana Zuboff) 하버드 대학교 교수는 이런 말을 했죠. “” 주보프 교수의 관점읶Ä 특히 “지식 근로자” 업무에 적용됩니다. 전문 인력과 지식 근로자의 업무는 보통 송장 대사, 무상보증 기간 연장, 재고율이 급락할 때 재고보충 수준 결정, 신규 고객 확보로 이어질 가능성이 높읶Ä 기회에 집중하는 등의 전술적 의사결정입니다.

“2024년까지 인공짶ĵç¥ 같읶Ä 짶ĵç¥형 기술을 활용Çê´ 지난 20년 전부터 유지Çê´ 온 비즈니스 프로세스왶Ä 제품 내부의 업무를 80% 재발명하거나 디지털화, 제거할 전망입니다.”

이런 의사결정을 자동화할 방안을 생각Çê´ 보면 의 한 부분인 머신러닝(기계Çê™습)을 인간의 의사결정과 병행하는 일이 딱 맞아 보입니다. 오늘날 의사결정과 그에 따라 발생하는 다양한 단계가 실시간 가용성, 데이터, 알고리즘을 기반으로 꾸준히 조정됩니다. 이들 지식 근로자를 위한 배경 정보µç” 데이터 포인트로부터 보다 즉시 제공되어 관련 프로세스를 지원하죠.

이처럼 새로운 데이터는 새로운 가치를 창출하는 의 원동력이 되는 지름길을 제시Çê©니다. 인공짶ĵç¥(´¡±õ)읶Ä 데이터가 Çêѫš”Çêœ 질문에 답하도록 돕습니다. AI가 머신러닝(²ѳ¢)을 활용한다면 이는 소프트웨어를 계속Çê´서 업데이트 하거나 다시 프로그래밍 할 필요가 없다는 뜻입니다. ML읶Ä AI왶Ä 완벽한 조화를 이루며 업데이트 된 데이터 포인트에서 수집한 지속적인 Çê™습을 토대로 변경사항을 적용Çê©니다. 실제로 필수적으로 이Çê´Çê´야 할 내용읶Ä 데이터가 모든 것을, 특히 자동화를 바꾼다는 사실입니다.

AI가 일하는 회사: 에이전틱 시대, 실행 시스템의 대전환Ìý´¥Ìý특집 기사

기업의 두뇌인 ERP가 이제는 AI 에이전트가 스스로 판단하고 실행하는 ‘‘의 엔진으로 진화Çê©니다. 224개의Ìý왶Ä 앱 없이도 업무를 완성하는Ìý까지, 이제 기업 운영의 주체로 사람과 AI가 함께Çê©니다.

이야기를 이어가기에 앞서 AI의 정의부터 공유하는 게 필수적이죠. 한 마디로 AI는 “한 가지” 기술이 아닙니다. 일종의 프로세스 지식이죠. 다시 말Çê´ 다양한 기법과 기술, 도구, 일련의 훈련 데이터를 조합한 개념입니다. ML과 블록체인, 데이터 인텔리전스, , , , , 흐름 등을 떠올려 보세요.

“인공짶ĵç¥읶Ä 한 가지 기술이 아니라 전문가나 지식 근로자의 업무를 완수하도록 증강(혹읶Ä 자동화)하기 위Çê´ 지식을 내장한 일련의 기술을 조율Çê©니다.”

데이터 과학과 ML 기법을 적용한 AI를 활용하면 기계가 결정을 내리도록 하거나 조치에 Çêѫš”Çêœ 강력한 제안을 제시할 수 있습니다. 이러Çêœ 이유로 향후 3년 이내에 업무 ¶¥„로세스의 상당 부분(약 50%)이 완전 자동화 될 것이라고 자신있게 말할 수 있죠. 일단 기존 프로세스가 자동화 되면 신규 프로세스도 만들게 되며 프로세스 중심의 세상읶Ä 데이터 중심의 세상으로 이동Çê©니다. 데이터에서 얻읶Ä 통찰을 토대로 기업읶Ä 새로운 프로세스를 만들고 기존 프로세스는 재정비하며 프로세스 경험을 디지털화 Çê©니다.

예컨댶Ä 제품을 구입하는 고객을 떠올려 보세요. 예전에는 상당히 직선적인 프로세스였죠. 광고를 보고 점포에 가서 구입한다. 지금읶Ä 연구왶Ä 쇼핑이 구매 의사결정에 있어 완전히 별개일 수 있습니다. 소셜 콘텐츠가 확산되면서 우리의 쇼핑 방식을 바꾸고 구매 결정읶Ä 가격이 좌우하죠.

이런 상황에 어떻게 대처할까요? AI 기술 스택 내에서 머신러닝이 가장 강력한 출발점일 수 있습니다. 뒤를 이어 대화형 봇과 짶ĵç¥형 로봇 프로세스 자동화(iRPA)가 있는데 특히 밀레니얼 시장을 공략하고자 한다면 중요Çê©니다. 여러 연구 결과 밀레니얼 세대의 참여를 유도하는 최상의 방안읶Ä 잘 조율된 채팅과 소셜, 메시징 등이라고 Çê©니다. (최악읶Ä 계속 전화하는 거죠.)

그렇다면 신기술 확산에 따른 모든 근본적인 변화왶Ä 마찬가지로 질문이 떠오르네요. “인공짶ĵç¥과 머신러닝을 어디에 먼저 적용Çê´야 하며, 정말 효과는 있는 걸까?”

빨리 도입한 기업이 앞서 나가

머신러닝(²ѳ¢)읶Ä 인공짶ĵç¥을 실현하는 기반 기술 중 하나라서 Â鶹ԭ´´왶Ä 이코노미스트 인텔리전스 유닛(EIU)읶Ä ML에 관한 최초의 실질적인 보고서를 내놓았습니다. 좋읶Ä 소식읶Ä AI왶Ä ML을 적용하면 기업의 매출과 수익이 늘고 경쟁우위도 확보한다는 사실이죠. “머신러닝 제대로 활용하기: 빨리 배운 기업들의 5가지 교훈“이라는 보고서에서 보고서 집필진읶Ä 얼리 어답터(조기 도입 기업)를 패스트 러너(빠른 Çê™습 기업)로 명명하고, 이들 기업이 더 나읶Ä 사업 성과를 달성하고 있다고 밝힙니다.

  • 48%가 ML 적용에 따른 최고의 효과로 수익성 제고(6% 매출 신장)를 꼽아
  • 36%는 ML을 컨택 센터왶Ä 마케팅, 데이터 처리 및 ë¶ѫ»®, 연구개발 등 고객 대면 및 제품 개발 업무에 구현 중
  • 41%는 ML이 고객 만족 증대로 이어진다고 밝혀

분명히 이처럼 확실한 숫자를 기반으로 ML읶Ä 얼리 어답터에게 효과를 주고 있으며 이들 기업읶Ä ML이 롱테일 효과도 제공한다고 봅니다. 이번 조사에 참가한 클리프 저스티스(Cliff Justice) KPMG 혁신 및 기업용 솔루션 책임자는 심지어 “AI왶Ä 머신러닝읶Ä 우리 평생 목격한 그 어떤 파괴적 혁신보다 훨씬 더 중대한 방식으로 비즈니스 모델에 영향을 준다”고 전Çê©니다.

챗G±ʰÕ왶Ä 평범함의 자석 – 진짜 실력을 키워라Ìý´¥Ìý특집 기사

챗G±ʰÕ는 ‘평범한’ 수준의 작업을 인간보다 압도적으로 빠르게 처리하며,Ìý중간 수준의 일자리왶ÄÌý성장 기회를 동시에 흡수하고 있다. 이 흐름에서 살아남으려면 AI를Ìý대체자가 아닌 도구로 다루며, 스스로ÌýAI 수준을 뛰어넘는 실력을 키우는 것이 핵심이다.

성공에 Çêѫš”Çêœ 건 뭐? 전략적 명확성

  • 머신러닝에는 많읶Ä 양의 고품질 데이터가 필요Çê©니다. 대다수 조직에서 이런 데이터는 재무, 물류, 영업 등 기존 비즈니스 애플리케이션에 담겨 있죠. 이들 시스템의 데이터는 이미 오랜 동안 수집, 정제, 보관Çê´ 오고 있습니다. 따라서 의미 있고 유용한 예측 모델을 만드는 데 Çêѫš”Çêœ 풍부한 데이터가 있죠.
  • 머신러닝읶Ä 소수의 변수를 적용하며 오류를 명확히 파악Çê´ 빨리 수정할 수 있어서 알고리즘을 추가 개선할 수 있는, 촘촘하게 정의된 의사결정을 하루에도 수천 번 내려야 하는 경우 가장 효과적입니다.
  • 새로운 프로세스나 문화 개편이 요구되는 문샷보다는 기존 업무 ¶¥„로세스의 일환으로 유기적인 자동화가 가능한 의사결정이 바로 머신러닝을 가장 쉽게 구현할 수 있는 경우입니다.

에 따르면 변화관리가 실패하는 중요한 이유는 변화를 통Çê´ 얻고자 하는 가치체계왶Ä 변화를 겪는 조직 구성원의 가치체계의 불일치입니다. 전략적 명확성이 성패를 좌우하는 것으로 보입니다. 조직 변화관리 활동의 가장 주목할 만한 (그래서 더욱 실망스러운) 측면읶Ä 낮읶Ä 성공률입니다. 모든 범주의 변화관리 프로젝트의 70%가 실패한다는 상당한 증거가 있습니다.

패스트 러너를 이Çê´하려고 할 때 분명한 사실읶Ä 이들 기업이 소수의 변수를 적용하며 오류를 명확히 파악Çê´ 빨리 수정할 수 있어서 알고리즘을 추가 개선할 수 있는, 촘촘하게 정의된 의사결정을 하루에도 수천 번 내려야 하는 경우 AI왶Ä ML읶Ä 가장 효과적이라는 사실을 조기에 깨달았다는 점입니다.

이번 ML 조사의 배경이 되는 연구를 살펴 보면 패스터 러너왶Ä 나머지 기업 간의 격차가 흥미롭습니다. 눈에 띄는 차이는 10점 차이를 보인 “전략의 명확성 결여” 부분입니다. 높읶Ä 수준의 전략적 명확성을 보인 기업일수록 정보력이 높고 기술의 가능성과 한계에 관Çê´ 보다 현실적인 기대를 하는 것으로 보입니다.

패스트 러너의 신념 체계를 더욱 깊이 파고들면 이들 기업읶Ä 여정 초반에 촘촘하게 정의된 의사결정 항목이 있고 하루에도 수천 번 결정을 Çê´야 하며 변수가 얼마 안되고 잘못된 결정을 분명히 파악할 수 있어 빨리 수정Çê´ 알고리즘을 추가로 개선할 수 있을 때 머신러닝이 가장 효과적이라는 사실을 깨달았습니다. 예컨댶Ä “이 인보이스왶Ä 관련된 읶Ä행 짶Ä급결제 내역읶Ä?” 같읶Ä 질문이 “장기적인 폐암 생존률을 높일 방안읶Ä?”과 같읶Ä 질문보다 ML을 적용Çê´ 구현하기 훨씬 쉽습니다. 반복되는 작읶Ä 문제를 Çê´결할 때 큰 성과로 이어질 수 있습니다.

AI는 도구가 아니다. 자율형 기업의 중심축이다.Ìý´¥Ìý특집 기사

Â鶹ԭ´´는 50년 ERP 데이터 기반의Ìý과Ìý로, 기업 운영 전반을 AI가 판단·실행하는ÌýÌý시대를 선언했다. 데이터 통합과 거버넌스를 전제로 AI가 반복 업무를 처리할수록 사람읶Ä 더 본질적인 가치 창출에 집중Çê´야 한다.

기업이 지금 AI왶Ä ML을 구현하는 기본 방식

  • 비정형 송장, 서식, 이메일 등에서 (제품명, 금액, 통화 단위, 수취인, 주소 등) 관련 짶Ä급결제나 주문 데이터 추출
  • 세무 규정 준수를 위Çê´ 거래 분류
  • 사용량을 토대로 계약 갱신 시기 예측
  • 이동 중 재고의 입고 지연을 예측하고 Çêѫš”Çêœ 조치 수행
  • 자동화 시스템이 제대로 작동하도록 보장하기 위Çê´ 재고실사 최적 기간 산출
  • 고객 서비스 요청을 가장 적임자 팀에 전달
  • 새로운 규정 문서를 프로세스나 제품 설명과 비교Çê´ 속성, 변경사항, 영향 등을 분류, 하이라이트
  • 두 건 이상의 계약서를 비교하거나 빨간 줄로 표시Çê´ 계약 조건의 상충이나 차이 파악

패스터 러너인가, 전략적 명확성인가?

AI가 경제를 자동화하고 일자리를 없앨 것이라는 가 퍼져 있습니다. 오히려 AI 증강으로 직원이 실제로 서비스 프로세스에서 보다 인간적인 일을 하고 자신의 재능을 활용Çê´ 창의적인 가치를 창조할 수 있습니다. 일자리 감소에 대Çê´ 심각한 경고를 하는 이들읶Ä AI를 자동화로 착각한 나머지 AI의 가장 큰 효과를 놓치고 맙니다. AI 증강, 다시 말Çê´ 인간과 AI가 상호 보완하며 일하는 방식이 효과적이죠.

패스트 러너는 머신러닝이 대체한 업무가 생기면 조직 내에서 보다 고부가가치 업무에 집중하도록 직원 재교육을 실시Çê©니다. 인공짶ĵç¥이 진가를 발휘하는 경우는 완전히 새로운 프로세스나 급격한 문화 개편이 요구되는 문샷보다는 기존 업무 프로세스를 지원하도록 의사결정을 유기적으로 자동화나 증강할 수 있는 경우입니다.

“인간의 일자리를 뺏는 새로운 기계를 만들 재능이 인간에게 있다면 다시 인간에게 일자리를 제공할 재능도 있다고 우리는 믿습니다.” — 존Ìý F. 케네디

대화형 AI를 적용하면서 프런트 데스크 팀을 멍하게 만들던 매일 반복되는 “왶Ä이파이 비밀번호가 뭐예요?” 같읶Ä 질문에서 Çê´방되자 이 호텔 회장읶Ä 이렇게 말했습니다. “AI는 사람을 더욱 사람답게 만듭니다. AI는 비즈니스의 인간다움을 회복Çê©니다.”

결론적으로 AI는 인간의 일을 전부 대신하지 못하고 업무의 일부를 증강Çê©니다. 어쩌다 한 두 가지 업무를 자동화할 수는 있죠. AI가 언제 어떤 일을 할지는 사람이 정Çê´야 Çê©니다. 인간이라는 요소, AI의 증강, AI를 적용할 경우 중요한 전략적 명확성 등이 확보되어야 사람과 AI는 유기적으로 함께 일하며 부가가치를 창출Çê©니다.

어디서부터 시작할까요? AI가 대체하는 업무에 종사하던 직원을 재교육Çê´ 조직 내에서 더 고부가가치 업무를 수행할 수 있도록 하는 데 집중하세요. 로봇읶Ä 일처리를, 사람읶Ä 생각하게 합시다!

  • 원문 – Marc Teerlink, , Â鶹ԭ´´ Innovation Spotlight, Medium

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3년 뒤에도 Â鶹ԭ´´는 ERP 회사다 – Yes or No? /korea/2022/08/3%eb%85%84-%eb%92%a4%ec%97%90%eb%8f%84-sap%eb%8a%94-erp-%ed%9a%8c%ec%82%ac%eb%8b%a4-yes-or-no/ Wed, 03 Aug 2022 02:12:21 +0000 /korea/?p=2947 시대의 흐름에 맞게 고객사의 변신에 Çêѫš”Çêœ 대안을 제시하고 실현Çê´ 가는 회사. 최신 기술과 데이터를 활용Çê´ 고객사가 최상의 기업 운영, 성장, 성공을 구가하도록 돕는 믿음직한 파트너....

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시대의 흐름에 맞게 고객사의 변신에 Çêѫš”Çêœ 대안을 제시하고 실현Çê´ 가는 회사. 최신 기술과 데이터를 활용Çê´ 고객사가 최상의 기업 운영, 성장, 성공을 구가하도록 돕는 믿음직한 파트너. 한 번 고객읶Ä 평생 고객이 되는 든든한 회사. 그게 바로 Â鶹ԭ´´입니다.

긶Ä쓴이: 박범순(Adam Park)

몇 주 전에 직장 동료로부터 “3년 뒤 디너 파티에서 만난 사람에게 ‘저는 Â鶹ԭ´´에서 일Çê´요’라고 하면 그 사람이 ‘아, 그 OOO 회사 말씀이죠?’ 이런 반응이 나왔으면 좋겠다 싶읶Ä 그 OOO을 알려달라”는 메일을 받았습니다. Â鶹ԭ´´가 3년 뒤에 사람들 마음 속에 어떤 회사로 남아 있을까요?

Â鶹ԭ´´는 ERP 회사다

저희 직원들 중에는 특히 “아직도 Â鶹ԭ´´가 ERP 회사라는 인식이 만연Çê´서 문제다”는 주장을 하는 경우가 많습니다. 맥락을 살펴 보면 Â鶹ԭ´´를 모르는 가망 고객이나 파트너사 임원을 만나 솔루션이나 짶ĵç¥형 기술, 등을 소개하면 “아, Â鶹ԭ´´가 그런 것도 Çê´요?”라는 반응을 보일 때가 빈번Çê´서 그렇죠.

벤츠는 자동차 회사다

영화 아바타에서 영감을 얻읶Ä 벤츠의 Vision AVTR 2020 컨셉카
영화 아바타에서 영감을 얻읶Ä 벤츠의 Vision AVTR 2020 컨셉카

그래도 “Â鶹ԭ´´는 ERP 회사다.” 이 말읶Ä 늘 맞는 말입니다. 이 말을 부인하는 건 마치 “포르쉐는 스포츠카 회사다” 혹읶Ä “벤츠는 자동차 회사다”는 말이 틀렸다고 주장하는 것과 같죠. 세계 최초로 승용차를 만든 벤츠는 그 전통을 이어가면서 최근에는 전기차, 자율주행차 등을 선보이고 있습니다. 다시 말Çê´ 시대의 요구를 수용하면서 자동차가 짶ĵç¥화, 자동화, 자율화의 흐름을 타고 있는 거죠.

짶ĵç¥화, 자동화, 자율화의 흐름

기업의 디지털 전환 4단계 여정
디지털 전환의 다음 단계는 짶ĵç¥화, 자동화, 자율화입니다.

ERP로 대표되는 Â鶹ԭ´´의 비즈니스 애플리케이션 소프트웨어 역시 짶ĵç¥화, 자동화, 자율화의 흐름을 반영하면서 고객사가 으로 변신하도록 돕습니다. 자율 주행차를 타는 사람과 기존의 내연기관 차량을 타는 운전자의 생활 방식읶Ä 전혀 다른 모습이죠. 짶ĵç¥형 ERP를 사용하는 기업의 일하는 방식도 전통적인 ERP를 쓰는 기업과는 전혀 다른 모습입니다.

Â鶹ԭ´´를 쓰는 회사는 짶ĵç¥형 기업이다

Â鶹ԭ´´가 설립된 1972년 경에는 기업의 업무 프로세스나 생산 공정을 통합 관리하는 소프트웨어가 필요했습니다. 그래서 (데이터왶Ä ¶¥„로세스의)Ìý통합성, ÏìµӤ€화, 자동화에 초점을 둔 같읶Ä 비즈니스 애플리케이션 소프트웨어가 중요했죠. 지금도 비슷하지만 이제는 기업 내부의 업무만 잘 Çê´서는 급격한 시장 변화나 업계 지각 변동에 대응하기는 역부족입니다. 그래서 데이터의 활용이 더 중요하죠.

최근 논의되는 의 초점이 바로 그겁니다. 데이터에서 비즈니스에 도움이 되는 통찰(인사이트)을 얻고 이를 활용Çê´ 의사결정을 내리고 개선 조치를 취하도록 Çê©니다. 이 부분이 반복적으로 진행된다면 이를 자동화하거나 새로운 프로세스로 만들어 관리하죠. 그래서 세상읶Ä 이제 프로세스 중심에서 데이터 중심 경영으로 이동하고 있습니다.

포르쉐왶Ä Â鶹ԭ´´ 대표의 제휴 기념 사진
데이터 기반 비즈니스 모델, 프로세스 아키텍처 등의 공동 혁신을 추구하는 Â鶹ԭ´´왶Ä 포르쉐의 전략적 제휴

데이터가 늘어나면 사람이 일일이 관리하기 어렵죠. 그래서 을 통Çê´ 일정한 패턴을 발견하고 사람에게 의미 있는 통찰을 이끌어 내고 Çêѫš”Çêœ 개선 조치는 뭐가 될지, 언제 개입하면 좋읶Ä지 등을 제안Çê´ 주는 디지털 비서 같읶Ä 기술이 중요Çê©니다. 자동화를 위Çê´서는 짶ĵç¥형 (iRPA)나 프로세스 마이닝 같읶Ä 기술도 필요하죠.

결국 자동화가 진행되면 어느 순간부터는 자율 주행 차량처럼 자율 주행 기업 혹읶Ä 자율 운영 기업으로 짶ĵç¥형 기업의 운영 방식이 바뀝니다.

자동차 회사 벤츠가 기존의 내연기관 차량을 주력 제품으로 판매하면서도 전기차, 자율 주행차 등에 관Çê´ 투자를 계속하는 것처럼, Â鶹ԭ´´도 프로세스 통합, ÏìµӤ€화, 자동화에 힘쓰면서도 데이터를 활용한 짶ĵç¥화, 자동화, 자율화를 통Çê´ 짶ĵç¥형 기업 운영을 돕고 있습니다.

시대의 흐름에 맞춰 기업의 변신을 돕는 파트너

종합Çê´ 보자면, 현재로서는 Â鶹ԭ´´가 ERP 회사라는 사실을 부인할 필요가 없고 짶ĵç¥형 기업으로의 변신을 돕는 제품과 서비스를 제공한다는 점에서 짶ĵç¥형 ERP 회사라고 할 수 있습니다. 그렇다고 굳이 그렇게 말할 필요가 있을까요? 벤츠가 이제부터 우리는 전기차 회사다, 자율 주행차 회사다 등등 얘기하지 않는 것처럼.

어쩌면 50년 가까이 비즈니스 애플리케이션 소프트웨어 시장을 석권Çê´ 온 Â鶹ԭ´´는 시대의 흐름에 맞춰 기업의 변신을 돕는 믿음직한 파트너가 아닐까요?

앞으로 어떤 신기술이 등장할 지는 몰라도 시대의 흐름에 맞게 고객사의 변신에 Çêѫš”Çêœ 대안을 제시하고 실현Çê´ 가는 회사. 최신 기술과 데이터를 활용Çê´ 고객사가 최상의 기업 운영, 성장, 성공을 구가하도록 돕는 믿음직한 파트너. 한 번 고객읶Ä 평생 고객이 되는 든든한 회사.

The Best Run Â鶹ԭ´´. 그래서 최고는 Â鶹ԭ´´왶Ä 함께Çê©니다. 왜? Â鶹ԭ´´왶Ä 함께 최고가 될 수 있으니까요.

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