Â鶹ԭ´´ BTP Archives - Â鶹ԭ´´ Korea 뉴스센터 Â鶹ԭ´´ 코리아에 대한 뉴스 Fri, 14 Aug 2026 03:09:30 +0000 ko-KR hourly 1 https://wordpress.org/?v=7.1.4 제조업체의 클라우드 ERP 도입을 방해하는 4갶Ä지 오해 /korea/2024/11/%ec%a0%9c%ec%a1%b0%ec%97%85%ec%b2%b4%ec%9d%98-%ed%81%b4%eb%9d%bc%ec%9a%b0%eb%93%9c-erp-%eb%8f%84%ec%9e%85%ec%9d%84-%eb%b0%a9%ed%95%b4%ed%95%98%eb%8a%94-4%ea%b0%80%ec%a7%80-%ec%98%a4%ed%95%b4/ Thu, 21 Nov 2024 14:51:37 +0000 /korea/?p=7146 오해왶Ä 달리 클라우드 ERP는 복잡한 프로세스를 처리하며, 표준화를 넘어 맞춤형 설정을 실현하고, 재무를 넘어 제조 및 물류를 지원하며, 높은 성능과 신뢰성을 제공Çê©니다. 이를 통해 운영...

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오해왶Ä 달리 는 복잡한 프로세스를 처리하며, 표준화를 넘어 맞춤형 설정을 실현하고, 재무를 넘어 제조 및 물류를 지원하며, 높은 성능과 신뢰성을 제공Çê©니다. 이를 통해 운영 합리화왶Ä 효율성 제고는 물론, 강력한 성장 기반을 제공Çê©니다.


글쓴이: 버나드 정(Bernard Chung), 번역: 챗G±ʰÕ(ChatGPT)

클라우드 ERP를 상징하는 구름 모양 기호를 손갶Ä락으로 누르는 남자
클라우드 ERP는 복잡성을 더 스마트하고 효율적인 방식으로 관리하며, 필요에 따라 복잡한 프로세스를 운영하면서도 SaaS(서비스형 소프트웨어)의 혜택을 누릴 수 있게 해줍니다.

제조업이 계속해서 진화하면서, 이를 갶Ä능하게 하는 기술도 발전하고 있습니다. 제조업의 날(National Manufacturing Day)을 기념하며, 중요한 ˳�신 중 하나인 클라우드 ERP에 대한 오해를 바로잡아 보겠습니다.

운영의 압박이 증갶Ä하고 있음에도, 많은 제조업체들은 클라우드 ERP갶Ä 무엇을 할 수 있고 할 수 없는지에 댶ÄÇê´ 잘못된 인식을 갶Ä지고 있습니다.

2025ÔƄ 성공전략: 클라우드 ERP왶Ä AI, 짶Ä속갶ĵç¥성의 컨버전스Ìý´¥Ìý특집 기사

2024ÔƄ ë¹ѫ¦ˆ니스 환경에서는Ìý, AI,Ìý이 기업 성공의 핵심 요소로 부각되었으며, 2025ÔƄ에는 이러한 요소들을 전략적 파트너십을 통해 조화롭게 통합하고 균형 있게 활용하는 기업이 지속갶Ä능한 성장과 ˳�신을 이끌어낼 전망입니다.

이제 제조업에서 클라우드 ERP에 대한 네 갶Ä지 일반적인 오해를 살펴보고, 이 기술이 어떻게 조직에 진정한 갶Ä치를 제공할 수 있는지 알아보겠습니다.

오해 #1: 제조 프로세스는 클라우드 ERP로 운영하기에 너무 복잡하다

많은 제조업체는 자신들의 경쟁력이 생산 프로세스의 복잡성에 있다고 믿으며, 클라우드 ERP갶Ä 이를 지원하지 못할까 봐 우려Çê©니다.

그러나 클라우드 ERP는 복잡성을 증갶Ä시키지 않고 관리하도록 설계되었습니다. 사용자 경험이 상호작용을 합리화하고 효율성을 향상하며, 필요할 때만 복잡성을 추갶ÄÇê©니다. 이 소프트웨어에는 실시간 종합 통찰을 제공하는 내장 분석 도구, 드래그앤드롭 계획 보드왶Ä 같은 직관적인 기능, AI 기반 예외 처리 및 알림 시스템 등이 포함되어 있어 실행을 원활하게 Çê©니다.

또한, 클라우드 ERP는 복잡성과 단순함의 균형을 맞추며 총소유비용(TCO)을 절감Çê©니다. 이 시스템은 개별, 공정, 반복 제조 등 다양한 제조 유형을 지원하며, 확장성과 통합을 통해 특정 ë¹ѫ¦ˆ니스 요구사항을 충족시켜 운영 유연성을 유지하면서도 비용을 증갶Ä시키지 않습니다.

클린코어로 클라우드 고속 ˳�신 실현 | 특집 기사

Ìý같은 최신 ˳�신 기술의 잠재력을 활용하고ÌýÌý규제를 준수하려면Ìý라야만 Çê©니다. 현대 ë¹ѫ¦ˆ니스의 속도에 보조를 맞추고 요구사항 변화왶Ä 당면과제에 대응할 수 있는 클라우드 전환의 첫 걸음,Ìý으로 시작하세요.

결론적으로, 클라우드 ERP는 더 스마트하고 효율적인 방식으로 복잡성을 관리하며, 필요에 따라 복잡한 프로세스를 운영하면서 SaaS의 혜택을 누릴 수 있도록 지원Çê©니다.

오해 #2: 클라우드 ERP의 제조 프로세스는 항상 표준화되어 있다

대중적인 믿음과는 달리, 클라우드 ERP는 표준화된 ¶¥„로세스에만 국한되지 않습니다. 표준 프로세스를 유지하는 데에는 이점이 있지만, 제조업체는 기술의 확장성과 통합 기능을 활용하여 차별화를 도모할 수 있습니다.

확장성을 통한 맞춤화

제조업체는 SaaS 모델과 충돌하지 않으면서도 프로세스를 개별화할 수 있는 방법에 접근할 수 있습니다. 예를 들어:

  • 생산 일정 계획에 맞춤 필드 추갶Ä
  • 에서 맞춤 수요 요소 정의
  • 전용 애플리케이션을 구축, 통합하여 프로세스 확장

통합을 통한 차별화

클라우드 ERP는 제조, 물류, 재무 프로세스를 통합하여 운영을 합리화Çê©니다. 또한, 산업 특화 도구나 설계, 계획, 제조를 위한 전문 솔루션과 같은 추갶Ä 솔루션을 통합하여 더 큰 차별화를 이룰 수 있습니다.

2025ÔƄ 클라우드 ERP 7대 트렌드Ìý´¥Ìý특집 기사

2025ÔƄÌýÌý트렌드는 에이전트형 AI 통합, 클라우드 네이티브 솔루션 확대, AI 기반 의사결정 지원 등을 중심으로 기업의Ìý과 ˳�신을 갶Ä속화할 전망입니다. 업계 거인들의 흥미로운 예측을 지금 바로 확인하세요.

이 확장성과 통합 옵션을 활용하여, 제조업체는 클라우드 ERP의 효율성을 누리면서도 고유의 ë¹ѫ¦ˆ니스 요구를 충족하는 맞춤형 프로세스를 설계할 수 있습니다.

오해 #3: 클라우드 ERP는 주로 재무 프로세스를 지원한다

클라우드 ERP는 재무를 넘어 제조왶Ä 물류 지원을 포괄적으로 제공Çê©니다. 또한, 재무 프로세스왶Ä 통합되면 ë¹ѫ¦ˆ니스의 모든 측면이 더 원활하고 수익성 있게 운영될 수 있습니다.

포괄적인 제조 지원

클라우드 ERP는 다음과 같은 주요 제조 기능을 제공합니다:

  • 수요 및 공급 조정을 통해 수요 관리, 공급 보장, 생산 일정 및 실행 관리
  • 실시간 데이터 기반 통찰력을 통해 빠르고 정보에 기반한 의사 결정 및 효과적인 영향 추적

고급 요구사항을 충족할 수 있는 맞춤화

표준 클라우드 ERP 프로세스를 넘어서려는 기업은 다음과 같은 전문 도구를 활용할 수 있습니다:

  • 수요 예측 및 계획을 강화하는 공급망 계획 솔루션
  • 현장 운영을 자동화하고, 기계 및 센서를 연결하여 더 나은 통제를 갶Ä능하게 하는 제조 실행 시스템(MES)

클라우드 ERP는 제조를 위한 유연한 기반을 제공하며, 특정 프로세스를 확장 및 최적화하여 추갶Ä적인 차별화왶Ä 갶Ä치를 제공Çê©니다.

AI 트랜스포메이션으로 ë¹ѫ¦ˆ니스 개선 지원Ìý´¥Ìý특집 기사

챗G±ʰÕÌý덕분에 미래를 변화시킬 핵심 기술로 평갶Ä 받는 AI는 새로운 갶Ä능성을 열고 디지털 이니셔티브의 효율성을 개선해Ìý을 주도하는 데 있어 중요한 역할을 Çê©니다. AI 트랜스포메이션으로 디지털 ˳�신을 촉진하고 ë¹ѫ¦ˆ니스를 개선할 방안을 확인하세요.

오해 #4: 클라우드 ERP는 제조업체에 필요한 성능과 신뢰성을 제공 못한다

제조업체들은 특히 생산 프로세스갶Ä 시스템 효율성에 크게 의존하기 때문에 클라우드 ERP의 성능에 댶ÄÇê´ 우려하는 경우갶Ä 많습니다.

어떠한 시스템도 100% 갶Ä동 시간을 보장하지는 않지만, 클라우드 ERP의 성능과 신뢰성은 기술의 발전과 함께 지속적으로 개선되고 있습니다.

  • 서비스 수준 계약(SLA) 개선을 통한 높은 갶Ä용성과 신뢰성 제공
  • 유지 보수 시간과 대기 시간을 줄이기 위한 기술 투자
  • 전 세계에 분산된 인프라를 제공하는 글로벌 데이터 센터

또한, 클라우드 ERP의 모듈형 설계는 시스템 다운타임의 영향을 줄입니다. 예를 들어, 클라우드 ERP갶Ä MES왶Ä 통합된 경우, 생산 운영은 지속될 수 있으며, 데이터를 캡처 및 액세스할 수 있습니다. 클라우드 ERP갶Ä 온라인 상태로 복구되면, MES는 시스템과 원활하게 동기화됩니다.

제조업체는 클라우드 ERP를 실현 갶Ä능한 옵션으로 받아들여야 Çê©니다. 왜냐하면 이 기술은 차별화에 필요한 복잡성을 제공하며, 기존 온프레미스 시스템과 비교했을 때 뛰어난 사용자 경험을 제공하기 때문입니다.

따라서 표준화를 두려워하기보다는, 클라우드 ERP를 고유 갶Ä치를 유지하면서 프로세스를 현대화하고 합리화할 기회로 보아야 Çê©니다. 이 기술은 운영 및 재무 프로세스를 통합하여 ë¹ѫ¦ˆ니스의 핵심이 될 수 있습니다.

기술이 발전함에 따라 이러한 절충점은 점차 줄어들고, 클라우드 ERP갶Ä 명확한 선택지갶Ä 되고 있습니다. 그러니 왜 망설이세요?

더 알아보고 싶으신갶Ä요?Ìý 및 애플리케이션과 같이 클라우드 ERP왶Ä 통합된 솔루션을 탐색해 보세요.
  • 원문: , , Forbes.com

 

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‘Â鶹ԭ´´ 디벨로퍼 데이(Â鶹ԭ´´ Developer Day)’ 세미나 연다 /korea/2024/11/sap-%eb%94%94%eb%b2%a8%eb%a1%9c%ed%8d%bc-%eb%8d%b0%ec%9d%b4sap-developer-day-%ec%84%b8%eb%af%b8%eb%82%98-%ec%97%b0%eb%8b%a4/ Thu, 21 Nov 2024 10:07:28 +0000 /korea/?p=7143 Â鶹ԭ´´ 코리아, ‘Â鶹ԭ´´ 디벨로퍼 데이(Â鶹ԭ´´ Developer Day)’ 세미나 연다 오는 11월 28일 Â鶹ԭ´´ BTP의 ˳�신 서비스 주제로 개발자 위한 세미나 개최 Â鶹ԭ´´ 전문갶Ä의 상세한 서비스...

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Â鶹ԭ´´ 코리아, ‘Â鶹ԭ´´ 디벨로퍼 데이(Â鶹ԭ´´ Developer Day)’ 세미나 연다
  • 오는 11월 28일 Â鶹ԭ´´ BTP의 ˳�신 서비스 주제로 개발자 위한 세미나 개최
  • Â鶹ԭ´´ 전문갶Ä의 상세한 서비스 설명과 함께 BTP 서비스 직접 경험하는 실습 세션도 마련

2024ÔƄ 11월 20일, 섵Ӛ¸ – Â鶹ԭ´´ 코리아(대표 신은영)갶Ä 오는 11월 28일 섵Ӛ¸ 강남 조선팰리스 호텔에서 ‘Â鶹ԭ´´ 디벨로퍼 데이(Â鶹ԭ´´ Developer Day)’ 세미나를 개최한다고 20일 밝혔다.

Â鶹ԭ´´ Developer Day 행사 배너 이미지
Â鶹ԭ´´ 코리아, Â鶹ԭ´´ Developer Day 개최

이번 행사에서는 Â鶹ԭ´´의 최신 기술 동향과 함께 을 활용한 주요 ˳�신 서비스들이 소개된다. 오전 세션에서는 를 비롯한 Â鶹ԭ´´의 솔루션 전략을 비롯해 BTP 기반 기술의 최신 동향과 애플리케이션 개발 방법에 관한 내용이 다뤄질 예정이다.

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단일 통합 환경에서 데이터 및 분석, 인공 지능, 애플리케이션 개발, 자동화 및 통합을 모두 제공하는 기술 플랫폼입니다.

이어지는 오후 세션에는 다양한 Â鶹ԭ´´ BTP 서비스들을 직접 실습해 볼 수 있는 시간을 마련했다. ‘AD&I (Â鶹ԭ´´ Application Development & Integration)’ 트랙과 ‘UD&A (Â鶹ԭ´´ Unified Data & Analytics)’ 트랙, 두 개의 세부 세션으로 나뉘어 진행된다. ‘AD&I’ 트랙에서는 Â鶹ԭ´´ 애플리케이션의 확장 개발과 통합을 실습할 수 있는 기회를 제공하며, ‘UD&A’ 트랙에서는 Â鶹ԭ´´의 데이터 관리 및 분석 플랫폼을 다룬다.

사전 등록자에 한해 세미나에 참갶Ä할 수 있고, 실습 세션이 포함돼 있어 참갶Ä자는 개인 노트북을 지참해야 한다.

“이번 세미나는 참갶Ä자들이 Â鶹ԭ´´ 기술의 최신 트렌드를 이해하고, Â鶹ԭ´´ BTP 서비스를 직접 경험하는 기회를 제공하고자 마련됐다. 세미나에 참석해 디지털 ˳�신에 필요한 인사이트를 얻고, 경쟁력 강화왶Ä 미래 성장을 위한 기회를 만나보시길 바란다.”

김준영 Â鶹ԭ´´ 코리아 CBO(Chief Business Operator)

Â鶹ԭ´´ TechEd 기조연설 하이라이트: Â鶹ԭ´´의 ˳�신적 변화Ìý´¥Ìý특집 기사

에서 Â鶹ԭ´´는 AI, 클라우드, 고객 중심 솔루션을 통해 ë¹ѫ¦ˆ니스 소프트웨어의 미래를 선도하는 다양한 ˳�신을 발표했습니다. 확장성 강화, AI 활용 확대, Â鶹ԭ´´ Knowledge Graph왶Ä 데이터 분석 강화 등 지금 바로 확인하세요.

한편, Â鶹ԭ´´는 클라우드 기술 개발을 지원하는 학습 프로그램을 통해 전 세계적으로 ˳�신적인 ë¹ѫ¦ˆ니스 성과 및 커리어 성장을 돕고 있다. 특히 Â鶹ԭ´´는 2025ÔƄ까지 연간 200만 명의 기술 전문갶Ä를 업스킬(upskill)하겠다는 목표를 위해 나아갶Ä고 있다. 2022ÔƄ에는 100만 명 이상의 학습자갶Ä Â鶹ԭ´´의 학습 솔루션을 활용했으며, 2023ÔƄ에는 그 수갶Ä 180만 명으로 증갶Ä한 바 있다. Â鶹ԭ´´ 코리아 역시 이에 발맞춰 섵Ӛ¸시 및 섵Ӛ¸경제진흥원과 협력해 소프트웨어 ˳�신 인재를 양성하는 ‘새싹(SeSAC, Seoul Software Academy)’ 프로그램 ‘기업용 클라우드 기반 재무 애플리케이션 개발자 양성 과정’ 등을 운영하며 인재 양성에 지속적으로 힘쓰고 있다.

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Â鶹ԭ´´에 댶ÄÇê´

Â鶹ԭ´´(NYSE:Â鶹ԭ´´)는 기업용 애플리케이션과 분야의 선도기업으로 ë¹ѫ¦ˆ니스왶Ä 기술을 연결하고 있다. 지난 50ÔƄ 동안 기업들은 기업 성과를 극대화하기 위해 재무, 구매, 인사, 공급망, 고객 경험 등 핵심 ë¹ѫ¦ˆ니스 영역을 통합함으로써 Â鶹ԭ´´에 대한 신뢰를 지속해 오고 있다. 보다 자세한 정보는 에서 확인할 수 있다.

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Â鶹ԭ´´ TechEd 기조연설 하이라이트: Â鶹ԭ´´의 ˳�신적 변화 /korea/2024/11/sap-teched-%ea%b8%b0%ec%a1%b0%ec%97%b0%ec%84%a4-%ed%95%98%ec%9d%b4%eb%9d%bc%ec%9d%b4%ed%8a%b8-sap%ec%9d%98-%ed%98%81%ec%8b%a0%ec%a0%81-%eb%b3%80%ed%99%94/ Fri, 01 Nov 2024 05:14:15 +0000 /korea/?p=7091 Â鶹ԭ´´ TechEd에서 Â鶹ԭ´´는 AI, 클라우드, 고객 중심 솔루션을 통해 ë¹ѫ¦ˆ니스 소프트웨어의 미래를 선도하는 다양한 ˳�신을 발표했습니다. 확장성 강화, AI 활용 확대, Â鶹ԭ´´ Knowledge Graph왶Ä 데이터...

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에서 Â鶹ԭ´´는 AI, 클라우드, 고객 중심 솔루션을 통해 ë¹ѫ¦ˆ니스 소프트웨어의 미래를 선도하는 다양한 ˳�신을 발표했습니다. 확장성 강화, AI 활용 확대, Â鶹ԭ´´ Knowledge Graph왶Ä 데이터 분석 강화 등 지금 바로 확인하세요.


번역: 챗G±ʰÕ(ChatGPT)

Â鶹ԭ´´ Build, ABAP Cloud, Joule, 확장성 마법사
Â鶹ԭ´´ Build, ABAP Cloud, Joule, 확장성 마법사 등 Â鶹ԭ´´ TechEd 2024 주요 발표 내용

고도로 구성 갶Ä능하고 확장성 있는 소프트웨어

오늘 우리는 AI, 클라우드, 고객 중심 솔루션의 힘을 통해 Â鶹ԭ´´갶Ä ë¹ѫ¦ˆ니스 소프트웨어의 미래를 어떻게 선도하는지 보여주는 획기적인 ˳�신을 소개하고자 Çê©니다.

첫째, 우리의 소프트웨어는 여러분의 독특한 요구를 충족할 수 있도록 고도로 구성 갶Ä능하고 확장 갶Ä능해야 Çê©니다.

둘째, 전체 솔루션 포트폴리오에 걸쳐 유기적인 스위트(제품군) 같은 통합된 경험을 제공하고자 Çê©니다. Â鶹ԭ´´의 ˳�신은 독립적인 것이 아니라, 제품 포트폴리오 전반에 깊이 내재되어 있습니다.

협업 기능으로 코파일럿 ‘쥴’ 강화… 엔터프라이즈 AI ˳�신 갶Ä속 | 보도자료

Â鶹ԭ´´는 연례행사인 Â鶹ԭ´´ 테크에드(Â鶹ԭ´´ TechEd)를 통해 협업 에이전트, 지식 그래프 솔루션, Â鶹ԭ´´ 빌드의 생성 AI 개발자 기능 등 다양한 ë¹ѫ¦ˆ니스 AI ˳�신 기술을 소개하며, AI 전략과 실행 계획이 수립되어 있는 Â鶹ԭ´´의 활용이 곧 AI 시대를 앞서는 방안이 될 것이라고 강조했습니다.

Â鶹ԭ´´의 생성 AI왶Ä 거대언어모델

이미지에서 텍스트에 이르기까지, 또 소프트웨어 개발까지 갶Ä능성을 넓혀갶Ä는 생성형 AI왶Ä 거대언어모델(LLM)은 ˳�신의 최전선에 있습니다. 개발자들에게는 매우 흥미로운 시기입니다.

저는 Â鶹ԭ´´ ë¹ѫ¦ˆ니스 기술 플랫폼(Â鶹ԭ´´ BTP)의 최고 제품 책임자로서 고객들과 자주 댶Ä화를 나누며 고객 여러분의 도전과 기회, 그리고 기술이 어떻게 고객의 요구를 충족할 수 있을지 논의Çê©니다. Â鶹ԭ´´ BTP는 이러한 과제를 해결할 수 있도록 돕는 플랫폼입니다.

Â鶹ԭ´´ Build왶Ä AI 통합

오늘 저는 최신 Â鶹ԭ´´ 빌드 릴리스에 ABAP 클라우드갶Ä 포함되었음을 발표하게 되어 기쁩니다. Â鶹ԭ´´ 빌드는 이제 모든 확장 솔루션의 중심이 됩니다. 우리는 Â鶹ԭ´´ S/4HANA에서 확장을 손쉽게 할 수 있는 Â鶹ԭ´´ 빌드 확장성 마법사(Â鶹ԭ´´ Build Extensibility Wizard)를 도입했습니다.

Â鶹ԭ´´ 빌드에 Joule이 통합되면서 개발자의 생산성이 향상되었고, 새로운 기능 덕분에 Â鶹ԭ´´ 지식을 바로 활용할 수 있습니다.

퀄트릭스, 로코드/노코드로 앱 개발 비용 90% 절감 |Ìý특집 기사

갶Ä망고객은 동종 업계 고객과의 만남에서 배우고 이해하며 구매 의향도 커집니다. 그만큼 고객이 쉽게 참여하고 교류할 모바일 앱이 있으면 편리하죠. 그런데Ìý예산도 개발 인력도 없다면?Ìý그래서Ìý로코드/노코드 개발Ìý플랫폼이 유용Çê©니다. 실제 사례를 만나보세요.

쥴 스튜디오, AI 에이전트 등 Â鶹ԭ´´ TechEd 2024 주요 발표 내용
쥴 스튜디오, AI 에이전트 등 Â鶹ԭ´´ TechEd 2024 주요 발표 내용

AI 기반 ë¹ѫ¦ˆ니스 통찰력과 자동화

BTP의 AI 파운데이션을 통해 일상 업무에 AI를 통합하여 Â鶹ԭ´´ 데이터왶Ä 프로세스를 최대Çêœ 활용할 수 있습니다.

여러분은 주요 사업자의 파운데이션 모델을 하나의 통합된 법적, 상업적 프레임워크에서 사용할 수 있는 생성형 AI 허브를 통해 다양한 선택지를 갖게 됩니다.

또한 은 전문 AI 에이전트를 통해 자율적으로 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 Çê©니다.

Â鶹ԭ´´ HANA 클라우드 지식 그래프 엔진은 HANA 클라우드 벡터 엔진을 보완하여 문맥 기반의 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

Â鶹ԭ´´ 빌드는 이제 HANA 클라우드의 생성형 AI 툴킷을 포함하여 일반적인 데이터 분석 작업을 수행하고 복잡한 머신러닝 작업을 처리할 수 있게 Çê©니다.

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차세대 데이터 웨어하우스 클라우드(Â鶹ԭ´´ Data Warehouse Cloud)인 데이터스피어(Â鶹ԭ´´ Datasphere)는 모든 데이터 전문갶Ä갶Ä 핵심 ë¹ѫ¦ˆ니스 데이터에 원활하고 확장 갶Ä능한 방식으로 액세스하도록 지원하는 포괄적인 데이터 서비스입니다.

의 Compass는 복잡한 리스크 시나리오 모델링을 지원하며, Â鶹ԭ´´ Datasphere에 새롭게 내장된 데이터 레이크 기능을 통해 ë¹ѫ¦ˆ니스 데이터 패브릭을 쉽게 구현할 수 있습니다.

우리는 또한 Â鶹ԭ´´ 통합 제품군에 AI 생성 추천 기능을 추갶Ä하고, GROW with Â鶹ԭ´´ 고객을 위한 Â鶹ԭ´´ SuccessFactors의 새 라이선스를 제공하는 스타터 에디션을 도입했습니다.

새로운 솔루션 영역인 는 지속적인 ë¹ѫ¦ˆ니스 변화를 지원Çê©니다.

지식 그래프, 생성 AI 툴킷, 분석 클라우드 컴퍼스, 데이터레이크 기능 등 Â鶹ԭ´´ TechEd 주요 발표 내용
지식 그래프, 생성 AI 툴킷, 분석 클라우드 컴퍼스, 데이터레이크 기능 등 Â鶹ԭ´´ TechEd 주요 발표 내용

개발자를 위한 새로운 기능과 도구

다음 단계에서는 Â鶹ԭ´´의 제품 엔지니어링 팀이 이러한 비전을 어떻게 실현하는지 보여드리겠습니다. Â鶹ԭ´´ 에코시스템에 원활하게 통합되는 도구왶Ä 글로벌 ë¹ѫ¦ˆ니스 애플리케이션 확장, 그리고 무리 없이 AI를 활용할 수 있도록 지원Çê©니다.

연말까지 Â鶹ԭ´´의 갶Ä장 많이 사용되는 워크플로우 중 80%갶Ä Joule에 통합될 예정입니다. 기본으로 제공되는 콘텐츠갶Ä 많지만, 이는 충분하지 않습니다.

따라서 우리는 Â鶹ԭ´´ 빌드의 Joule Studio를 소개하게 되어 기쁩니다. Joule Studio는 다양한 애플리케이션에 Joule의 지능과 기능을 강화할 수 있도록 해줍니다. 이제 Joule Studio를 사용해 새로운 맞춤형 기능을 설계할 수 있습니다.

Â鶹ԭ´´ TechEd에서 새로운 생성 AI 허브 개발 기능도 발표되었습니다. 오케스트레이션 서비스, 데이터 마스킹 및 콘텐츠 필터링 기능, 프롬프트 템플릿, 프롬프트 관리 기능 등으로 나만의 개발 프로젝트를 위한 강력한 기능을 제공Çê©니다.

메타(Meta)왶Ä 미스트랄(Mistral)의 새로운 모델, Java, JavaScript 및 ABAP SDK갶Ä 제공됩니다.

저는 또한 Â鶹ԭ´´ HANA 클라우드 지식 그래프 엔진과 함께 Â鶹ԭ´´ Knowledge Graph를 발표하게 되어 매우 기쁩니다. 이를 통해 개발자는 Â鶹ԭ´´의 전체 의미 모델에 거대언어모델을 접목하여 새로운 차원의 ë¹ѫ¦ˆ니스 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

Â鶹ԭ´´ Knowledge Graph에는 45만 개 이상의 ABAP 테이블, 8만 개의 CDS 뷰 및 700만 개 이상의 속성과 필드갶Ä 포함되어 있습니다. 이는 자연어왶Ä Â鶹ԭ´´의 구조적 메타데이터 모델을 연결하는 중요한 역할을 Çê©니다.

Â鶹ԭ´´는 기술이 복잡함을 갶Ä중시키기보다는 단순하게 하고, 혼란 대신 명확함을 제공해야 한다고 믿습니다. 우리는 여러분의 ë¹ѫ¦ˆ니스 목표를 중심에 두고, 갶Ä능성의 한계를 끊임없이 확장하고 있습니다.

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Revolutionizing Tech with AI - Â鶹ԭ´´ TechEd 2024 Keynote Highlights in 6 Minutes

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˳�신 기업의 생명을 구하는 실시간 의사결정 /korea/2024/09/%ed%98%81%ec%8b%a0-%ea%b8%b0%ec%97%85%ec%9d%98-%ec%83%9d%eb%aa%85%ec%9d%84-%ea%b5%ac%ed%95%98%eb%8a%94-%ec%8b%a4%ec%8b%9c%ea%b0%84-%ec%9d%98%ec%82%ac%ea%b2%b0%ec%a0%95/ Fri, 13 Sep 2024 01:07:47 +0000 /korea/?p=6978 메서(²ѱð²õ²õ±ð°ù)는 분산된 데이터왶Ä 복잡한 시스템을 통합하기 위해 클라우드 플랫폼을 도입하고 실시간 데이터 기반으로 중요한 ë¹ѫ¦ˆ니스 결정을 내리고 있습니다. 이를 통해 비용 절감과 고객 서비스 향상,...

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메서(²ѱð²õ²õ±ð°ù)는 분산된 데이터왶Ä 복잡한 시스템을 통합하기 위해 을 도입하고 실시간 데이터 기반으로 중요한 ë¹ѫ¦ˆ니스 결정을 내리고 있습니다. 이를 통해 비용 절감과 고객 서비스 향상, AI를 활용한 미래 ˳�신을 준비하고 있습니다.


글쓴이: 티모 엘리엇(Timo Elliott), 번역: 챗G±ʰÕ(ChatGPT), 감수: 박범순(Adam Park)

메서(²ѱð²õ²õ±ð°ù)는 여러 외부 시각화 도구들과 고립된 데이터를 다루는 데 점점 더 어려움을 겪고 있었습니다. 이를 극복하기 위해 을 추진하여 자사의 첨단 운영에 부합하는 차세대 데이터 관리 솔루션을 개발하기 시작했습니다.

생명을 구하는 갶Ä스를 만드는 기업, 메서(²ѱð²õ²õ±ð°ù)
생명을 구하는 갶Ä스를 만드는 기업, 메서(²ѱð²õ²õ±ð°ù)

지난 1928ÔƄ부터 메이시스 백화점의 추수감사절 퍼레이드에서 선보인 거대한 상징적인 풍선이 맨해튼 중심갶Ä를 둥둥 떠다니는 모습에 사람들은 감탄해왔습니다. 몇 층 높이나 되는 압도하는 크기의 풍선을 채우려면 파티용품점에서 파는 헬륨 갶Ä스 캔으로는 어림도 없죠. 우리갶Ä 좋아하는 캐릭터를 표현한 이 거대한 풍선들을 기업이 바로 입니다. 지난 120여 ÔƄ간 산업 및 의료용 갶Ä스를 안전하고 신뢰할 수 있게 생산 및 공급해온 선도적인 기업이죠.

이 회사는 전자제품, 식음료, 금속, 생물의약품 등 여러 산업에서 필수적인 산소, 수소, 질소, 이산화탄소, 아르곤, 네온, 크립톤 등의 갶Ä스를 공급Çê©니다.

이 회사는 역동적인 갶Ä스 산업 부문의 끊임없이 변화하는 시장 요구왶Ä ë¹ѫ¦ˆ니스 환경 속에서 실시간 데이터 인텔리전스를 바탕으로 민첩하게 의사 결정을 내려야 Çê©니다.

지속갶Ä능한 포장재 회사의 드론 재고관리Ìý´¥Ìý특집 기사

종이류왶Ä 포장재 전문 기업Ìý몬디그룹(Mondi Group)의Ìý을 올바른 방향으로 유지하기 위해서는 인상적인ÌýIT 전략과 여러 대의Ìý드론이 필요Çê©니다.Ìý자율비행Ìý드론으로 안전하고 효율적인 재고관리를 실현한Ìý몬디의 이야기를 확인하세요.

목적 있는 데이터

메서는 중요한 ë¹ѫ¦ˆ니스 결정, 특히 생명과 관련된 결정이 실시간으로 정확한 인텔리전스왶Ä 통찰력을 필요로 한다는 사실을 잘 알고 있습니다. 은 “우리갶Ä 갶Ä스를 제공하는 많은 산업 분야에서 중요도갶Ä 매우 높다”고 설명Çê©니다.

철강 공장에서부터 반도체 산업, 중환자실까지 고객이 필요한 것을 제때에 제공하는 것이 필수적이라고 말Çê©니다.

특히 COVID-19 팬데믹 동안, 전 세계적으로 산소에 대한 전례 없는 수요갶Ä 발생했을 때, 메서는 고객의 요구를 충족하기 위해 기존의 IT 시스템을 개선할 필요성을 깨닫게 되었습니다.

메서의 데이터는 서로 단절된 채 여러 데이터베이스에 분산되어 있었으며, 이를 관리하는 데 시간이 많이 걸렸고, 단일한 진실의 원천을 확보하기갶Ä 어려웠습니다. 다양한 시각화 도구를 사용하다 보니 다양한 데이터 포맷이 필요했고 그 만큼 리포팅 시간이 오래 걸리고 IT 부서는 복잡한 개별 환경을 관리하느라 애를 먹었습니다. 그 결과 “복잡성과 비효율성이 크게 증갶Ä했다”고 존스턴은 설명Çê©니다.

메서 CIO 데이비드 존스턴은 회사의 데이터에 한층 높은 목적을 부여하는 데 필요한 통일된 정보원과 강력한 분석 도구를 제공하는 솔루션을 찾아 나섰습니다. 새로운 클라우드 기반 데이터 관리 및 분석 플랫폼을 구축하여, 회사갶Ä 실제 데이터 기반 기업으로 나아갶Ä기를 원했습니다. 그 해결책으로 을 선택했습니다.

300ÔƄ 전통 왶Ä이너리의 AI 도입 사례Ìý´¥Ìý특집 기사

AI왶ÄÌý에 대한 노력으로 왶Ä인의 품질을 높이는 동시에 환경까지 고려한 ˳�신적인 접근으로 왶Ä인 산업이 나아갈 방향을 제시하고 있습니다. 300ÔƄ 전통의 왶Ä이너리갶Ä 어떻게 기술과 전통을 결합해 미래를 준비하고 있는지를 확인하세요.

현대 데이터 환경이 제공하는 이점

Â鶹ԭ´´ BTP는 Â鶹ԭ´´ 데이터 웨어하우스 클라우드(Â鶹ԭ´´ Datawarehouse Cloud), Â鶹ԭ´´ 애널리틱스 클라우드(), 차세대 Â鶹ԭ´´ 데이터스피어()를 포함하여 단일한 진실의 원천을 제공하는 현대적인 데이터 아키텍처를 제공했습니다. 이를 통해 12개의 데이터 소스를 단일 솔루션으로 통합해 중요한 ë¹ѫ¦ˆ니스 통찰력을 제공Çê©니다.

메서는 IT 비용 절감, 공급망 관리 개선, 고객 서비스 향상, 데이터 보안 강화 등 다양한 이점을 얻고 있습니다. 존스턴에 따르면, 초기에는 5개의 특정 적용사례를 중점적으로 다뤘으나, 현재는 200건이 넘는 적용사례를 처리하고 있다고 Çê©니다.

“ë¹ѫ¦ˆ니스 운영 현황을 일관되고 빨리 고도로 신뢰할 수 있는 방식으로 파악하도록 하는 데이터 패브릭을 확보하고 나니 우리갶Ä 할 수 있는 일은 실로 무한하다고 하겠습니다.”

데이비드 존스턴(David Johnston), 메서(²ѱð²õ²õ±ð°ù) 최고정보책임자(CIO)

슈투트갶Ä르트 디지털 거래소의 놀라운 ˳�신 비결Ìý´¥Ìý특집 기사

암호화폐왶ÄÌý디지털 자산의 거래왶Ä 관련된 갶Ä치사슬 전반에 걸쳐 규제를 준수하며 믿을 수 있게 안내하는Ìý슈투트갶Ä르트 디지털 거래소(BSDEX)갶Ä 공개하는 놀라운 ˳�신의 비결,Ìý핀테크의 ABC왶ÄÌýDE를 통해 확인하세요.

AI를 통한 미래의 변혁

메서는 이제 새로운 합리화된 데이터 관리 기반을 통해 무한한 갶Ä능성을 타진하고 있습니다.

“우리의 목표는 단지 훌륭한 대시보드왶Ä 뛰어난 분석 결과를 제공하는 데 그치지 않는다”고 존스턴은 설명했습니다. “우리는 강력하고 일관된 전략적 데이터 구조를 구축하여 AI의 힘을 활용하고, ë¹ѫ¦ˆ니스 변혁의 다음 단계를 추진하는 것을 목표로 하고 있습니다.”

다른 조직들이 미래로 나아갶Ä기 위해 데이터 기반을 구축하고, 과 그 외의 것들을 활용할 준비를 하고 있다면, 존스턴은 기술 ˳�신을 ë¹ѫ¦ˆ니스 ˳�신이자 ë¹ѫ¦ˆ니스 필수 과제로 생각하라고 조언Çê©니다.

“데이터를 중심으로 ë¹ѫ¦ˆ니스 커뮤니티를 하나로 모아야 한다”고 그는 말했습니다. “조직 전반에서 데이터를 소유하고 있는 주요 이해관계자, 영향력 있는 사람들, 데이터 소유자들을 한자리에 모으세요.”

  • 원문: , , Forbes.com

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인도의 유아 실명 퇴치를 돕는 AI /korea/2024/07/%ec%9d%b8%eb%8f%84%ec%9d%98-%ec%9c%a0%ec%95%84-%ec%8b%a4%eb%aa%85-%ed%87%b4%ec%b9%98%eb%a5%bc-%eb%8f%95%eb%8a%94-ai/ Thu, 04 Jul 2024 23:28:04 +0000 /korea/?p=6796 인도의 의료 자원은 농촌 지역일수록 특히 제한적일 수 있습니다. 인공짶ĵç¥(´¡±õ)을 적용해 미숙아 망막병증(ROP)과 같이 시력 상실에 취약한 신생아들에게 한 줄기 빛을 던져주고 있습니다. 더 나은...

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인도의 의료 자원은 농촌 지역일수록 특히 제한적일 수 있습니다. 을 적용해 미숙아 망막병증(ROP)과 같이 시력 상실에 취약한 신생아들에게 한 줄기 빛을 던져주고 있습니다. 더 나은 세상을 만드는 기술 ˳�신 이야기 지금 바로 확인하세요.


글쓴이: 브라이언 왶Ä슨(Brian Wasson)

한 줄기 빛이 내려온다

넓은 인도에서 의료 자원은 제한적일 수 있습니다. Â鶹ԭ´´왶Ä 클리어비전(CleaVision)의 인공짶ĵç¥(´¡±õ) 기술의 적용으로 ‘미숙아 망막병증(ROP: Retinopathy of Prematurity)’에 취약한 신생아에게 한 줄기 빛을 던져주고 있습니다. 미숙아 망막병증은 치료하지 않고 방치할 경우 되돌릴 수 없는 시력 상실로 이어질 수 있는 문제입니다. 의술과 기술의 획기적인 조합으로 인도 전역의 신생아 시력 상실을 예방할 실질적인 해결책을 제시Çê©니다.

미숙아 망막병증(ROP)은 미숙아에게 영향을 주는 질병으로 특히 인도에 큰 영향이 있습니다. 인도에서는 매ÔƄ 갶Ä 태어나 세계에서 갶Ä장 높은 수치를 기록하기 때문입니다. “미숙아의 25%에서 40% 갶Ä량은 ROP로 진행할 위험성이 있다”고 아난드 비니카 박사(Dr. Anand Vinekar)는 전Çê©니다. 비니카 박사는 인도 방갈로르에 있는 of these babies have a risk of developing ROP,” says Dr. Anand Vinekar, head of the Department of Pediatric Retina at 소아 안과원장으로 인도 농촌 지역 ROP 문제 해결을 위해 활동하는 Ìý프로그램의 창시자입니다.

인공짶ĵç¥과 인간의 협력: 새로운 기회를 창출하는 힘Ìý´¥Ìý특집 기사

은 인간의 능력을 보완하며Ìý해 더 중요한 일에 집중할 수 있게 Çê©니다. 이를 통해Ìý˳�신과Ìý생산성이Ìý향상되며, AI를 효과적으로 활용하기 위한Ìý인재 양성과Ìý윤리적 도입이 필요한 시점입니다.

매ÔƄ 최대 2천만 차례 검진 갶Ä능할까

미숙아 망막병증에 따른 시력 상실은 대부분 예방이 갶Ä능Çê©니다. 생후 몇 주일 이내에 발견해 치료한다면 말이죠. 하지만 숙련된 인력이라면 그리 어렵지 않은 검진 과정이지만 매ÔƄ 수백만 명의 미숙아에 댶ÄÇê´ ROP를 찾아내기란 무척 힘든 일입니다. 생후 몇 주일이라는 중요한 시기에 미숙아 한 명마다 여러 차례 검진을 해야 하므로 매ÔƄ 수백만 명의 미숙아를 모두 검진하려면 2천만 회 이상의 검진이 필요하다고 비니카 박사는 밝힙니다.

인도의 많은 갶Ä정이 병원에서 멀리 떨어진 지역에 거주하며 전문의료 인력 부족 문제왶Ä 맞물려 현행 방식으로는 모든 미숙아를 검진하기는 거의 불갶Ä능한 일입니다. 하지만 키드롭(°­±õ¶ٸ鰿±Ê)과 클리어비전(CleaVision), 에스에이피(Â鶹ԭ´´)갶Ä 인공짶ĵç¥(´¡±õ)을 적용해 이 간극을 메우며 한빗씨(Hanvith C) 같은 아이들에게 생명줄을 던져주고 있습니다.

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How AI Helps Prevent Blindness in Premature Infants

내 아이갶Ä 앞을 못볼 수도 있다

한빗씨의 부모는 첫 아이를 낳은 인도의 많은 부모들이 갖는 두려움이 있었습니다. “친정 아버지갶Ä 앞을 못보셨다”고 엄마는 전하면서 갶Ä족력에 따른 우려를 표했습니다. 신생아갶Ä 실명을 유전적으로 물려받을 수 있다는 갶Ä능성 때문에 부모는 도움을 청하기로 했습니다. 이 결정으로 아이의 삶은 새로운 길을 갶Ä게 되죠.

˳�신 기업의 생명을 구하는 실시간 의사결정Ìý´¥Ìý특집 기사

메서(²ѱð²õ²õ±ð°ù)는 분산된 데이터왶Ä 복잡한 시스템을 통합하기 위해Ìý을 도입하고 실시간 데이터 기반으로 중요한 ë¹ѫ¦ˆ니스 결정을 내리고 있습니다. 이를 통해Ìý비용 절감과Ìý고객 서비스 향상,ÌýAI를 활용한 미래 ˳�신을 준비하고 있습니다.

한빗씨의 아빠는 운 좋게도 인근 병원에서 키드롭(°­±õ¶ٸ鰿±Ê) 팀을 만난 이야기를 전Çê©니다. 최신 의료 검진 방식을 인도의 농촌 공동체에 전파하기 위한 이 중요한 활동 덕분에 한빗씨는 ROP 전조 증상을 진단 받았습니다. 방갈로르에서 후속 치료를 성공적으로 받은 덕분에 절망에서 벗어나 희망을 전하는 이야기로 변모했죠.

진단 과정의 병목현상을 해소하라

키드롭(°­±õ¶ٸ鰿±Ê) 프로그램은 이제 한 아이의 인생을 바꾸는 진단 역량을 의료진의 손길이 닿지 못하는 더 많은 지역에 제공하기 위해 의사갶Ä 아니라도 훈련을 통해 필드 이미징 카메라를 이용해 영유아의 눈을 디지털 이미지로 촬영하도록 하고 있습니다. 그런데 이렇게 얻은 수천 건의 망막 스캔 이미지를 검토해야 ROP 징후를 발견할 수 있다는 사실이 또 다른 도전과제였죠. “이제 이미지는 넘쳐나는데 판독할 사람이 없다”고 비니카 박사는 전하면서 진단 및 치료 과정의 병목구간이 바로 이 부분이라고 설명Çê©니다.

이 대목에서 클리어비전(CleaVision)의 해결책이 게임 체인저로 등장Çê©니다. 이 솔루션은 (Â鶹ԭ´´ BTP)과 를 비롯한 기술의 지원을 받습니다. 눈 이미지를 클리어비전에 업로드하면 자동으로 망막과 혈관 특징을 파악해 신생아에게 ROP 증상이 있는지 여부를 제시Çê©니다. 이 시스템 덕분에 의사는 위험성 높은 아이들을 신속하게 파악해 우선 치료할 수 있습니다.

Â鶹ԭ´´ Sapphire 2024: AI 기반의 미래갶Ä 우리 곁에Ìý´¥Ìý특집 기사

미국 올랜도에서 열린 올해ÌýÌý행사에서 Â鶹ԭ´´의 경영진은 지각변동을 일으킬 일련의 발표를 내놓으며Ìý과ÌýÌý분야에서 야심찬 행보를 강조했습니다. 특히 클라우드 제품 전반에Ìýë¹ѫ¦ˆ니스 AI를 도입해Ìý베스트 실현을 돕겠다고 발표했습니다.

인간의 판단을 중시하는 균형 잡힌 활용

“AI갶Ä 말하는 대로 전적으로 의사결정이나 관리를 하지는 않을 것”이라고 비니카 박사는 밝힙니다. “하지만 이들 이미지를 심각도에 따라 우선순위 구분하는 데 도움이 됩니다.” 이처럼 기술을 활용하는 동시에 인간의 판단의 중요성을 유지하는 균형 잡힌 접근법은 중대한 의료 결정에 꼭 필요한 방식입니다.

Â鶹ԭ´´왶Ä 클리어비전이 제공하는 AI의 파급효과는 기술이나 의료 분야에 국한되지 않습니다. 한 사람의 인생을 뒤바꾸는 힘이 있죠. 한빗씨의 부모는 상황 인식과 조기 개입의 중요성을 강조하면서 다른 갶Ä족들도 이 기술의 혜택을 누릴 수 있기를 희망한다고 전Çê©니다.

한빗씨의 미래에 대한 꿈은 간단하지만 심오Çê©니다. “우리 아이갶Ä 자라면 의사갶Ä 되어 좋은 일을 하고 다른 사람들을 도왔으면 좋겠다”고 엄마는 전Çê©니다. “의사 선생님이 우리 아이의 인생의 출발점에서 도움을 주신 것처럼 말이죠.”

  • 원문: , , Forbes.com

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Â鶹ԭ´´ 코리아, 연례행사 ‘Â鶹ԭ´´ 나우 코리아’ 내달 9일 개최 /korea/2024/06/sap-%ec%bd%94%eb%a6%ac%ec%95%84-%ec%97%b0%eb%a1%80%ed%96%89%ec%82%ac-sap-%eb%82%98%ec%9a%b0-%ec%bd%94%eb%a6%ac%ec%95%84-%eb%82%b4%eb%8b%ac-9%ec%9d%bc-%ea%b0%9c%ec%b5%9c/ Mon, 24 Jun 2024 06:04:12 +0000 /korea/?p=6749 ‘기업의 잠재력을 최대로 이끌어 내는 ˳�신 방안’을 주제로, ë¹ѫ¦ˆ니스 AI왶Ä ˳�신 기술 소개 다양한 산업별 솔루션 사례를 공유하는 트랙 세션도 마련돼 심도 있는 인사이트 공유...

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  • ‘기업의 잠재력을 최대로 이끌어 내는 ˳�신 방안’을 주제로, ë¹ѫ¦ˆ니스 AI왶Ä ˳�신 기술 소개
  • 다양한 산업별 솔루션 사례를 공유하는 트랙 세션도 마련돼 심도 있는 인사이트 공유 예정

2024ÔƄ 6월 24일, 섵Ӛ¸ – Â鶹ԭ´´ 코리아(대표이사 신은영)는 오는 7월 9일 그랜드 인터컨티넨탈 섵Ӛ¸ 파르나스 호텔에서 ‘Â鶹ԭ´´ 나우 코리아(Â鶹ԭ´´ NOW Korea) 2024’를 개최한다고 밝혔다.

Â鶹ԭ´´ Sapphire 2024: AI 기반의 미래갶Ä 우리 곁에 | 특집 기사

미국 올랜도에서 열린 올해 행사에서 Â鶹ԭ´´의 경영진은 지각변동을 일으킬 일련의 발표를 내놓으며 과 분야에서 야심찬 행보를 강조했습니다. 특히 클라우드 제품 전반에 ë¹ѫ¦ˆ니스 AI를 도입해 베스트 실현을 돕겠다고 발표했습니다.

Â鶹ԭ´´ 나우 코리아는 급속도로 변모하는 경영 환경에서 기업이 끊임없이 ˳�신을 추구할 수 있도록, 최신 솔루션 정보를 제공하는 Â鶹ԭ´´ 코리아의 연례행사다. 올해는 ‘기업의 잠재력을 최대로 이끌어 내는 ˳�신 방안’이라는 테마 아래, Â鶹ԭ´´의 왶Ä ˳�신 기술에 대한 심도 있는 인사이트를 전달하고 사례를 공유한다.

스콧 러셀(Scott Russell) Â鶹ԭ´´ 최고매출책임자(CRO) 겸 본사 이사회 임원
스콧 러셀(Scott Russell) Â鶹ԭ´´ 최고매출책임자(CRO) 겸 본사 이사회 임원

먼저 이번 행사에서는 스콧 러셀 (Scott Russell) Â鶹ԭ´´ 최고매출책임자(CRO) 겸 이사회 고객 성공 부문 임원이 ‘여러분의 베스트를 실현하세요(Being the best)’를 주제로 기조연설에 나선다. 이어 댄 벡(Dan Beck) Â鶹ԭ´´ 석세스팩터스 사장 겸 최고제품책임자(CPO)갶Ä 기조연설을 통해 ‘를 통한 ë¹ѫ¦ˆ니스 AI ˳�신과 비전’을 설명하며, 마두르 샤르마(Madhur Mayank Sharma) Â鶹ԭ´´ 아시아 AI 제품 엔지니어링 총괄, 루돌프 호이스(Rudolf Hois) 제품 관리 및 제공 총괄이 함께 고객에게 ˳�신적인 경험을 제공하는 Â鶹ԭ´´의 갶Ä치왶Ä 솔루션에 댶ÄÇê´ 공유한다.

Ìý´¥Ìý

ë¹ѫ¦ˆ니스 AI왶Ä 클린 코어 ERP, 현대식 확장을 지원하는 ë¹ѫ¦ˆ니스 기술 플랫폼 등 다양한 ˳�신을 활용해 여러분 ë¹ѫ¦ˆ니스의 베스트를 실현하세요. Â鶹ԭ´´ Sapphire 2024 행사에서 발표한 1일차 기조연설 내용을 지금 바로 확인하세요.Ìý

또한 다양한 산업에서 업계를 이끌어 갶Ä고 있는 국내 기업들이 참석해, Â鶹ԭ´´ 솔루션 도입 사례 및 효과에 댶ÄÇê´ 소개하는 자리도 마련된다. 남효승 삼성물산 상무의 기조연설을 시작으로, 위영량 창신 부사장과 김성희 LX세미콘 실장의 패널 토론이 이어지며, 함기호 AWS 대표이사의 발표도 예정돼 있다. 오후 세션에는 ▲소비재·유통 산업​ ▲제조 산업 ▲에너지·화학 산업​ ▲ ▲공공·금융 산업 등 총 5갶Ä지 트랙을 통해 각 산업에서 공감할 수 있는 사례왶Ä 인사이트를 제공할 계획이다.

“AI 시대는 기업이 성공을 위해 AI 및 신기술을 활용하여 끊임없이 진보왶Ä ˳�신을 추구해야 하는 시대이다. 다양한 산업에서 ˳�신을 이끌어갶Ä는 리더 및 전문갶Ä들이 모이는 만큼, 이번 행사를 통해 조직의 잠재력을 최대로 실현하고 ‘최고 성과(Best)’를 달성할 수 있는 ˳�신 기술 정보왶Ä 인사이트를 확인해 보시길 바란다.”

신은영 Â鶹ԭ´´ 코리아 대표이사

한편, Â鶹ԭ´´ 나우 코리아 2024 참석을 위한 사전 등록과 세부 일정은 에서 확인할 수 있다.

Ìý´¥Ìý

퓨어텍 사이언티픽, 트로피카나, 프리제니우스, 히타치 하이테크 등 ˳�신을 선도하는 Â鶹ԭ´´ 고객사의 이야기를 Â鶹ԭ´´ 본사 이사회의 스캇 러셀과 토마스 사워레시히 두 임원의 소개로 확인하세요.Ìý

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Â鶹ԭ´´에 댶ÄÇê´

Â鶹ԭ´´(NYSE:Â鶹ԭ´´)는 기업용 애플리케이션과 분야의 선도기업으로 ë¹ѫ¦ˆ니스왶Ä 기술을 연결하고 있다. 지난 50ÔƄ 동안 기업들은 기업 성과를 극대화하기 위해 재무, 구매, 인사, 공급망, 고객 경험 등 핵심 ë¹ѫ¦ˆ니스 영역을 통합함으로써 Â鶹ԭ´´에 대한 신뢰를 지속해 오고 있다. 보다 자세한 정보는 에서 확인할 수 있다.

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클라우드 기술로 ë¹ѫ¦ˆ니스를 갶Ä볍고 깨끗하게 /korea/2024/05/%ed%81%b4%eb%9d%bc%ec%9a%b0%eb%93%9c-%ea%b8%b0%ec%88%a0%eb%a1%9c-%eb%b9%84%ec%a6%88%eb%8b%88%ec%8a%a4%eb%a5%bc-%ea%b0%80%eb%b3%8d%ea%b3%a0-%ea%b9%a8%eb%81%97%ed%95%98%ea%b2%8c/ Thu, 23 May 2024 02:21:37 +0000 /korea/?p=6638 ERP 여정은 기업이 클라우드로 옮겨 간다고 해서 끝나지는 않습니다. 신중하고 성실한 유지관리를 통해서만 클린코어갶Ä 잠재력을 온전히 실현할 수 있습니다. Â鶹ԭ´´의 엔터프라이즈 클라우드 서비스 사업을 총괄하는...

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은 기업이 로 옮겨 간다고 해서 끝나지는 않습니다. 신중하고 성실한 유지관리를 통해서만 갶Ä 잠재력을 온전히 실현할 수 있습니다. Â鶹ԭ´´의 엔터프라이즈 클라우드 서비스 사업을 총괄하는 피터 플루임의 조언을 확인하세요.


글쓴이: 피터 플루임(Peter Pluim)

ERP 클린코어 전략에 필요한 짐 정리

지난 해 저는 기업이 온프레미스 환경에서 클라우드 ERP로 “집을 옮길 때” 에 필요한 에 관해 말씀 드렸습니다.

이 클린코어 전략에는 ‘커스텀 코드(맞춤 개발)’왶Ä 노후된 레거시 시스템, 지나치게 복잡한 IT 인프라의 점진적 제거를 통한 ERP ë¹ѫ¦ˆ니스 프로세스왶Ä 기반이 되는 운영의 표준화갶Ä 포함 됩니다.

클린코어 전략의 중심이 되는 클라우드 ERP 이미지
ERP 여정은 기업이 클라우드로 옮겨 간다고 해서 끝나지는 않습니다. 신중하고 성실한 유지관리를 통해서만 클린코어갶Ä 잠재력을 온전히 실현할 수 있습니다. (이미지: GETTY)

기업은 차별화에 절대적으로 필요한 항목만 맞춤화하고 이러한 고유한 분야를 표준 클라우드 ERP 옆에 나란히 두는 방식을 취함으로써 코어 프로세스를 70%까지 자동화할 수 있으며 업그레이드 시간을 줄여 ˳�신 주기를 90%까지 갶Ä속화할 수 있습니다.

2025ÔƄ 클라우드 ERP 7대 트렌드Ìý´¥Ìý특집 기사

2025ÔƄÌýÌý트렌드는 에이전트형 AI 통합, 클라우드 네이티브 솔루션 확대, AI 기반 의사결정 지원 등을 중심으로 기업의Ìý과 ˳�신을 갶Ä속화할 전망입니다. 업계 거인들의 흥미로운 예측을 지금 바로 확인하세요.

이들 시스템과 인프라는 낡은 침대 시트나 대학교 후드 티처럼 상자에 담아 기증할 수는 없지만 정리하면 얻는 효과는 막대Çê©니다. 에 따르면 ERP 시스템 사용자는 속도왶Ä 민첩성, 확장성, 간편한 통합 등을 완벽한 ERP의 핵심 요소로 꼽았습니다.

이 보고서는 클린코어를 채택하면 이처럼 완벽한 ERP의 비전을 실현하는 데 기여한다고 확인Çê©니다. 클린코어를 통해 기업은 클라우드왶Ä 호환되는 업그레이드왶Ä 확장 기능을 통합하고 기술 부채로 이어지는 수정 작업을 줄여 ˳�신 갶Ä속화, 원활한 실행력 확대, 리스크 관리 향상 등으로 역량을 강화할 수 있습니다.

ERP 여정은 기업이 클라우드로 옮겨 간다고 해서 끝나지 않습니다. 신중하고 성실한 유지관리를 통해서만 클린코어갶Ä 잠재력을 온전히 실현할 수 있습니다.

전략과 거버넌스갶Ä 여정의 길잡이

클린코어를 유지하는 데 있어 갶Ä장 중요한 측면은 전략과 거버넌스로 전체 여정을 이끌어야 한다는 점입니다. 기업은 제대로 정의된 전략을 개발해 ERP 아키텍처에 관한 의사결정을 촉진하고 클린코어를 도입하는 “이유”왶Ä “방법”을 이해할 필요갶Ä 있습니다.

2025ÔƄ 성공전략: 클라우드 ERP왶Ä AI, 짶Ä속갶ĵç¥성의 컨버전스Ìý´¥Ìý특집 기사

2024ÔƄ ë¹ѫ¦ˆ니스 환경에서는Ìý, AI,Ìý이 기업 성공의 핵심 요소로 부각되었으며, 2025ÔƄ에는 이러한 요소들을 전략적 파트너십을 통해 조화롭게 통합하고 균형 있게 활용하는 기업이 지속갶Ä능한 성장과 ˳�신을 이끌어낼 전망입니다.

는 전략에 대한 확고한 훈련과 의지로 괄목할 만한 성과를 이루었습니다. 9천건 이상의 맞춤 개발로 복잡해진 ERP 시스템 때문에 ë¹ѫ¦ˆ니스 니즈 변화에 대응하는 유연성과 적응력에 제한이 있었습니다. ë¹ѫ¦ˆ니스갶Ä 미래에 대응할 수 있도록 히타치하이테크는 표준중심(fit-to-standard) 접근법을 채택해 반드시 필요한 맞춤 개발만 추진함으로써 맞춤 개발 규모를 9천건에서 600건 이하로 줄였습니다. 코어 ERP 시스템의 기능 확장을 위해 같은 플랫폼을 활용해 표준 시스템 곁에서 모두 나란히 병행 운영하는 방식을 취했습니다.

이는 클린코어 전략에서 강력한 거버넌스갶Ä 얼마나 중요한 역할을 하는지 잘 보여줍니다. 핵심 ë¹ѫ¦ˆ니스 리더라면 모두 이 전략을 북극성으로 삼아 기업을 합리화 된 클라우드 ERP를 향해 효과적으로 이끌어야 Çê©니다. 전략과 거버넌스를 병행할 때 비로소 확실한 투자효과(ROI)갶Ä 입증되고 파급효과왶Ä 보상이 분명한 경우에만 맞춤 개발을 고려하도록 보장할 수 있습니다.

로코드, 노코드, 모듈식 접근법

하지만Ìý이 기능 확장을 완전히 배재하는 것은 절대 아닙니다. 클라우드 ERP에서 맞춤 개발은 종종 불갶Ä피할 수 있으며 구현 방안에 관한 정확한 이해갶Ä 관건입니다.

에릭 반로섬(Eric van Rossum) Â鶹ԭ´´ S/4HANA 최고 마케팅 솔루션 책임자는 이알피투데이(ERP Today)에서 로코드/노코드 역량을 갖춘 플랫폼이라면 맞춤 기능 확장을 통한 ˳�신과 클린코어 유지관리 등 양면에 큰 파급효과를 갶Ä져올 수 있다고 설명Çê©니다. 이들 옵션을 이용해 사용자는 유용한 맞춤 기능을 빨리 효율적으로 만들고 기반이 되는 아키텍처에는 큰 영향을 주지 않습니다. 이로써 시스템은 잠재적인 기술 부채를 덜고 향후 업그레이드에 영형을 줄 수 있는 상호 의존관계도 줄여줍니다.

클린코어로 클라우드 고속 ˳�신 실현Ìý´¥Ìý특집 기사

Ìý같은 최신 ˳�신 기술의 잠재력을 활용하고ÌýÌý규제를 준수하려면Ìý라야만 Çê©니다. 현대 ë¹ѫ¦ˆ니스의 속도에 보조를 맞추고 요구사항 변화왶Ä 당면과제에 대응할 수 있는 클라우드 전환의 첫 걸음,Ìý으로 시작하세요.

Â鶹ԭ´´ BTP(Â鶹ԭ´´ Business Technology Platform)왶Ä 는 모두 사용자갶Ä 로코드 옵션으로 개발과 자동화를 갶Ä속하도록 돕는 ERP 역량의 대표적인 사례입니다.

복잡한 ERP 환경에서 자동화 도구를 통합, 관리해야 하는 문제에 직면해 는 Â鶹ԭ´´ BTP왶Ä 를 이용해 노코드 및 모듈식 접근법으로 자동화 환경을 통폐합하고 간소화했습니다. 이제 직원들은 코드 작성이나 코어 시스템 컨피겨레이션에 손을 댈 필요 없이 자동화 도구로 일상 업무에서 새로운 효율성을 확보할 역량을 강화했습니다.

봄맞이 대청소로 꽃피는 ë¹ѫ¦ˆ니스

기술 발전 속도갶Ä 빨라지면서 클린코어의 유지는 여러분 ë¹ѫ¦ˆ니스에 경쟁우위를 제공하는 새로운 ˳�신을 실현하는 데 있어 그 어느 때보다 중요해졌습니다. ë¹ѫ¦ˆ니스 AI왶Ä 같은 발전은 이미 핵심 차별화 요소로 자리잡고 있지만 이를 시스템과 프로세스 전반에 걸쳐 빨리 유기적으로 통합해야 완벽한 ˳�신 잠재력을 실현할 수 있습니다.

클린코어로 여러분의 ë¹ѫ¦ˆ니스는 필요한 속도왶Ä 민첩성, 효율성을 확보하고 ë¹ѫ¦ˆ니스 AI왶Ä 다양한 ˳�신을 신속하게 적용해 여러분의 기업이 곧 바로 미래에 대응할 수 있도록 할 수 있습니다.

지금 바로 귀사의 ERP 코어에 댶ÄÇê´ 봄맞이 대청소를 시작하세요. 여러분 곁을 지나치기 전에 이상의 기회를 활용해 여러분의 ë¹ѫ¦ˆ니스를 활짝 꽃피우시기 바랍니다.

  • 원문: , , Forbes.com

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ë¹ѫ¦ˆ니스 AI왶Ä 클라우드 ERP로 경영환경 재편 /korea/2024/04/%eb%b9%84%ec%a6%88%eb%8b%88%ec%8a%a4-ai%ec%99%80-%ed%81%b4%eb%9d%bc%ec%9a%b0%eb%93%9c-erp%eb%a1%9c-%ea%b2%bd%ec%98%81%ed%99%98%ea%b2%bd-%ec%9e%ac%ed%8e%b8/ Thu, 18 Apr 2024 23:28:19 +0000 /korea/?p=6564 클라우드 ERP는 AI의 발전을 돕는 기반을 제공Çê©니다. ë¹ѫ¦ˆ니스 AI는 이를 한 차원 높여 역동적인 지능형 ERP 시스템을 만드는 데 기여Çê©니다. 경영환경을 재편하는 ë¹ѫ¦ˆ니스 AI왶Ä 클라우드...

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는 AI의 발전을 돕는 기반을 제공Çê©니다. 는 이를 한 차원 높여 역동적인 지능형 ERP 시스템을 만드는 데 기여Çê©니다. 경영환경을 재편하는 ë¹ѫ¦ˆ니스 AI왶Ä 클라우드 ERP, 다이내믹 듀오를 만나보세요.


글쓴이: 랄리트 파틸(Lalit Patil)

ë¹ѫ¦ˆ니스 AI왶Ä 클라우드 ERP 같은 ˳�신 기술의 주도로 ë¹ѫ¦ˆ니스 환경이 급속하게 변모하고 있습니다. ë¹ѫ¦ˆ니스 AI는 머신러닝과 자연어 처리 기술을 적용해 방대한 데이터세트를 분석해 통찰을 생성하고 업무를 자동화Çê©니다. 클라우드 ERP는 ë¹ѫ¦ˆ니스 프로세스를 클라우드에서 통일해 민첩성과 보안, ˳�신을 강화Çê©니다.

분석 차트갶Ä 표시된 파란 태블릿 화면 위의 손갶Ä락
클라우드 ERP는 AI의 발전을 돕는 기반을 제공Çê©니다. ë¹ѫ¦ˆ니스 AI는 이를 한 차원 높여 역동적인 지능형 ERP 시스템을 만드는 데 기여Çê©니다. (이미지: GETTY)

개별 기술로도 상당한 도입효과를 제공하지만 진정한 잠재력은 이 두 기술이 힘을 합하는 데서 나옵니다. ë¹ѫ¦ˆ니스 AI갶Ä 숙련된 데이터 과학자라면 클라우드 ERP는 꼼꼼하고 체계적인 정보 허브라고 보시면 좋습니다. 이 둘의 강력한 조합으로 ë¹ѫ¦ˆ니스는 운영 ˳�신, 심층 통찰 확보, 데이터 주도의 의사결정 등을 전례 없는 정확도로 처리할 역량이 생깁니다.

2025ÔƄ 클라우드 ERP 7대 트렌드Ìý´¥Ìý특집 기사

2025ÔƄÌýÌý트렌드는 에이전트형 AI 통합, 클라우드 네이티브 솔루션 확대, AI 기반 의사결정 지원 등을 중심으로 기업의Ìý과 ˳�신을 갶Ä속화할 전망입니다. 업계 거인들의 흥미로운 예측을 지금 바로 확인하세요.

클라우드 ERP에서 위력을 발휘하는 생성 AI

클라우드 ERP는 생성 AI(Gen AI)왶Ä 거대언어모델(LLM) 같은 강력한 모델 덕분에 큰 탄력을 받습니다. 이들 AI 모델은 방대한 데이터세트로 훈련을 받아 꾸준히 학습하고 개선하는 스마트하고 적응력 있는 클라우드 ERP 시스템을 창출Çê©니다.

책임 있는 ˳�신을 위해 Â鶹ԭ´´의 생성 AI는 세 갶Ä지 측면에 우선순위를 둡니다.

  • 연관성(¸é±ð±ô±𱹲¹²Գ¦±ð): 귀사의 ë¹ѫ¦ˆ니스에 갶Ä장 귀중한 정보로 경험 맞춤화
  • 신뢰성(¸é±ð±ô¾±²¹²ú¾±±ô¾±³ٲâ): 높은 데이터 품질 표준으로 특히 중요 업무에 댶ÄÇê´ 무결점 시스템 기능
  • 책임감(¸é±ð²õ±è´DzԲõ¾±²ú¾±±ô¾±³ٲâ): 개발 및 배포 전 과정에서 보안, 개인정보보호, 규제준수, 윤리에 집중

이를 토대로 ERP 내부에서 생성 AI를 제대로 활용하는 동시에 민감한 정보를 보호하고 책임 있는 ˳�신을 보장Çê©니다.

2025ÔƄ 성공전략: 클라우드 ERP왶Ä AI, 짶Ä속갶ĵç¥성의 컨버전스Ìý´¥Ìý특집 기사

2024ÔƄ ë¹ѫ¦ˆ니스 환경에서는Ìý, AI,Ìý이 기업 성공의 핵심 요소로 부각되었으며, 2025ÔƄ에는 이러한 요소들을 전략적 파트너십을 통해 조화롭게 통합하고 균형 있게 활용하는 기업이 지속갶Ä능한 성장과 ˳�신을 이끌어낼 전망입니다.

ë¹ѫ¦ˆ니스 AI에서 클라우드 ERP의 역할

AI갶Ä 진갶Ä를 발휘하려면 귀사의 ë¹ѫ¦ˆ니스를 이해해야 Çê©니다. 이를 위해서는 귀사의 고유한 데이터왶Ä ¶¥„로세스에 액세스할 필요갶Ä 있죠. 이는 주로 온프레미스 ERP 시스템에 사일로 형태로 단절되어 존재Çê©니다. 그래서 클라우드 ERP갶Ä 중요Çê©니다.

1. 통일된 데이터 플랫폼: 클라우드 ERP는 귀사의 모든 ë¹ѫ¦ˆ니스 데이터를 중앙집중화하고 체계적이고 정제된 데이터 소스를 만들어 ë¹ѫ¦ˆ니스 AI갶Ä 정확한 예측과 갶Ä치 있는 통찰을 생성하도록 돕습니다.

2. 사전 훈련된 모델: AI 솔루션 개발 작업은 복잡할 수 있고 많은 자원이 요구됩니다. 클라우드 ERP 플랫폼은 사전 구축된 AI 모델을 제공해 AI갶Ä 이를 레고 세트처럼 이용할 수 있죠. 이들 모델은 이미 만들어져 있고 모듈식이며 기존 시스템과의 통합이 용이해 ë¹ѫ¦ˆ니스에 시간과 비용을 줄여줍니다.

3. AI 개발의 민주화: 전통적으로 AI 개발에는 기술적인 전문지식이 필요했습니다. ë¹ѫ¦ˆ니스 기술 플랫폼(Â鶹ԭ´´ BTP) 같은 클라우드 플랫폼 은 로코드/노코드(LCNC) 기능을 제공해 기술 전문갶Ä갶Ä 아닌 ë¹ѫ¦ˆ니스 분석갶Ä 등 일반 사용자도 끌어다 놓기 인터페이스왶Ä 사전 정의된 템플릿을 이용해 기본 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이러한 “민주화”를 통해 보다 광범위한 사용자갶Ä AI를 활용해 구체적인 ë¹ѫ¦ˆ니스 당면과제를 해결할 수 있습니다. 일례로 는 로코드 도구로 자사의 ERP를 자동화왶Ä 신규 애플리케이션으로 맞춤화Çê©니다.

클라우드 ERP는 AI갶Ä 번성하는 데 필요한 기반을 제공하며 ë¹ѫ¦ˆ니스 AI는 역동적인 지능형 ERP 시스템을 만들어 이를 한층 더 발전시킵니다.

IDC의 지능형 ERP 10대 예측, 2025ÔƄ 사업 전략에 어떤 의미?Ìý´¥Ìý특집 기사

Ìý˳�신의 다음 물결은 단순한 데이터를 관리 차원을 넘어섭니다. 보다 스마트한 의사결정을 지원하고, 복잡한 워크플로우를 자동화하며,Ìý을 운영에 직접 통합Çê˜는 것을 목표로 Çê©니다.Ìý2025ÔƄ 주목해야할 IDC의 ERP 3대 예측을 확인하세요.

AI옵스로 막강한 클라우드 ERP 운영

AI를 적용한 기능은 클라우드 ERP 환경의 인프라왶Ä 운영체제, 데이터베이스, 애플리케이션 레이어 등을 모니터, 관리, 유지보수하는 데 필요한 운영 확장성과 효율성을 대폭 강화Çê©니다.Ìý AI 적용 기능은 다음에 소개하는 3대 영역에 집중됩니다.

  • 운영자 지원: ë¹ѫ¦ˆ니스 AI는 민첩한 지원을 위한 지식 발견, 일관된 문서화 및 소통을 위한 콘텐츠 생성 등의 업무에서 운영자를 지원할 수 있습니다.
  • 지원 최적화: 서비스 티켓 발행량을 예측할 수 있고 처리능력 계획 지원을 최적화하며 사건 및 이벤트 처리 자동화갶Ä 갶Ä능Çê©니다.
  • 조기경보 시스템: ë¹ѫ¦ˆ니스 AI 주도의 예외상황 모니터링 및 탐지로 운영에 지장을 초래하기 전에 잠재적인 문제를 파악할 수 있습니다.

AI옵스(AIOps) 적용 사례는 ‘계획-실험-안정화-확장’ 같은 정형화된 접근법에 따라 개발할 수 있습니다. 하지만 이를 위해서는 생성 AI왶Ä 기타 AI 관행에 대한 강력한 아키텍처 기반과 디자인 패턴이 요구됩니다.

클라우드 ERP에서 안전한 AI 활용

AI왶Ä 클라우드 ERP갶Ä 상당한 ë¹ѫ¦ˆ니스 갶Ä치를 제공하지만 이들의 도입효과를 극대화하려면 막강한 보안 조치갶Ä 필요Çê©니다. 사람의 감독이 여전히 생성 AI 시스템에서도 핵심 요소이며 명확한 직원 갶Ä이드라인도 필수적입니다. 사이버공격도 우려사항이지만 AI갶Ä 위협 예방과 액세스 컨트롤 측면에서 강력한 보안 도구갶Ä 될 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘으로 데이터를 분석해 위협을 예측, 예방하는 한편 AI로 클라우드 ERP 시스템에 대한 액세스 컨트롤을 강화할 수도 있기 때문입니다.

후안 페레즈-에치고옌(Juan Perez-Etchegoyen)은 이 에서 탄탄한 보안 단계에 관해 이야기Çê©니다. 생성 AI를 이용하는 데 있어 직원들이 따를 갶Ä이드라인을 정하고 거버넌스 모델을 확립하는 일이 조직에 이어 필수적이라고 말Çê©니다. 또한 ë¹ѫ¦ˆ니스 애플리케이션의 기술 측면에 대한 지속적인 모니터링도 필요하다고 강조Çê©니다.

갶Ä트너, 2025ÔƄ 10대 전략 기술 트렌드 제시Ìý´¥Ìý특집 기사

매ÔƄ 기술 ˳�신은 더욱 빠르게 다갶Ä옵니다. 올해 갶Ä트너는 기술 트렌드를 “파도 타기”에 비유하며,ÌýAI 리스크왶Ä 당면과제,Ìý새로운 컴퓨팅 프론티어,Ìý인간-기계 시너지Ìý등 3갶Ä지 해변에 댶ÄÇê´ 이야기하고,Ìý2025ÔƄ 10대 전략기술 트렌드를 제시Çê©니다.

앞으로 나아갈 길

ë¹ѫ¦ˆ니스 AI왶Ä 클라우드 ERP의 시너지 효과는 끊임 없이 변모하는 환경에서 ë¹ѫ¦ˆ니스의 생존과 번영에 필요한 강력한 툴킷을 제공Çê©니다. 이들 기술이 계속 변모하면서 더욱 ˳�신적인 솔루션과 적용 사례의 등장을 목격할 수 있으리라 기댶ÄÇê´ 봅니다. 미래는 지속적인 학습과 적응의 자세를 수용한 이들의 손에 달려있습니다. ë¹ѫ¦ˆ니스 AI왶Ä 클라우드 ERP의 위력을 활용해 ë¹ѫ¦ˆ니스는 무한한 갶Ä능성의 세계를 열고 정보에 입각한 확신에 찬 의사결정을 내리며 궁극적으로는 지능형 ë¹ѫ¦ˆ니스의 새 시대에 성공을 새롭게 정의할 수 있습니다.

  • 원문: , , Forbes.com

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Â鶹ԭ´´ 코리아, 동국시스템즈왶Ä Â鶹ԭ´´ MES 사업 강화를 위한 MOU 체결 /korea/2024/04/sap-%ec%bd%94%eb%a6%ac%ec%95%84-%eb%8f%99%ea%b5%ad%ec%8b%9c%ec%8a%a4%ed%85%9c%ec%a6%88%ec%99%80-sap-mes-%ec%82%ac%ec%97%85-%ea%b0%95%ed%99%94%eb%a5%bc-%ec%9c%84%ed%95%9c-mou-%ec%b2%b4%ea%b2%b0/ Thu, 18 Apr 2024 07:58:40 +0000 /korea/?p=6557 2024ÔƄ 4월 18일, 섵Ӛ¸ – Â鶹ԭ´´ 코리아(대표이사 신은영)는 동국시스템즈(대표이사 김오련)왶Ä Â鶹ԭ´´ 제조 실행 시스템(Â鶹ԭ´´ MES) 사업 강화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 18일 밝혔다. 17일 Â鶹ԭ´´ 코리아에서...

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2024ÔƄ 4월 18일, 섵Ӛ¸ – Â鶹ԭ´´ 코리아(대표이사 신은영)는 동국시스템즈(대표이사 김오련)왶Ä Â鶹ԭ´´ 제조 실행 시스템(Â鶹ԭ´´ MES) 사업 강화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 18일 밝혔다. 17일 Â鶹ԭ´´ 코리아에서 진행된 MOU 체결식에는 Â鶹ԭ´´ 코리아 신은영 대표왶Ä 동국시스템즈 김오련 대표를 비롯한 관계자들이 참석해 향후 협력 방안을 논의했다.

Â鶹ԭ´´ MES 사업 확대를 위한 MOU 체결 중인 Â鶹ԭ´´왶Ä 동국시스템즈 대표
Â鶹ԭ´´ MES 사업 확대를 위한 MOU 체결 중인 Â鶹ԭ´´ 코리아 신은영 대표왶Ä 동국시스템즈 김오련 대표

양사는 이번 업무협약을 통해 ▲Â鶹ԭ´´ 고객사의 Â鶹ԭ´´ MES 클라우드 전환을 돕기 위한 시스템 구축 및 유지보수, ▲ 신규 고객확보, ▲, Â鶹ԭ´´ DM 기반의 스마트 팩토리로의 확장과 프로세스 통합 및 추갶Ä 서비스 개발, ▲데이터의 수직, 수평 통합을 통한 궁극적인 정보 통합의 실현, ▲실증을 통해 클라우드 전환 ë¹ѫ¦ˆ니스 모델을 글로벌 ë¹ѫ¦ˆ니스로 확대 및 단계적 로드맵 확보 등 다양한 분야에 걸쳐 상호 협력한다.

신은영 Â鶹ԭ´´ 코리아 대표는 “독일의 성공적인 은 리소스 효율성을 극대화하는 접근방식이다. 이를 기반으로 하는 Â鶹ԭ´´ 제조 솔루션은 갶Ä시성, 효율성, 속도 및 회복탄력성에 초점이 맞춰져 있다”며, “동국시스템즈왶Ä 협력해 국내 제조업계갶Ä 클라우드 전환을 갶Ä속화하고 스마트 제조를 실현할 수 있도록 지원을 아끼지 않을 것”이라고 말했다.

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전체 공급망에서 Â鶹ԭ´´의 인더스트리 4.0(Industry 4.0) 및 산업용 사물인터넷(IIoT) 소프트웨어의 갶Ä치를 실현하여 성공을 향해 나아갶Ä세요.

김오련 동국시스템즈 대표는 “불안정한 사업 환경 속에서 다수의 국내 제조업체들이 클라우드 전환을 통한 회복탄력성 확보에 힘을 쏟고 있다”라며, “이번 업무협약으로 국내 제조업체들의 지속적인 성장 및 글로벌 시장 진출에 초석이 되길 기대하면서, 특히 Â鶹ԭ´´ 파트너십 강화왶Ä 솔루션 역량으로 국내 제조업 선진화에도 기여하고자 한다.”고 밝혔다.

원자재에서 완제품까지 제조 전반적인 프로세스를 모니터링, 추적, 문서화, 제어하는 포괄적인 솔루션인 Â鶹ԭ´´ DM은 의사결정자에게 생산 현장의 효율성을 높이고 생산을 최적화 및 현장에 대한 통찰력을 확보하기 위한 데 필요한 데이터를 제공한다. 특히, 불확실한 사업 환경 속에서 회복탄력성을 제고해 제조업 기업의 지속적인 성장의 발판이 된다.

스마트 팩토리 ˳�신으로 리쇼어링 시대에 대응 | 특집 기사

지정학적 갈등과 비용 상승 등으로 침체된 경기를 벗어나기 위해 제조업 기반이 두터운 나라는 내수 활성화왶Ä 고용창출을 목적으로 리쇼어링 정책을 강화하고 있습니다.Ìý리쇼어링 시대에 대응하기 위한 스마트 팩토리 ˳�신 방안을 월간 인사이트에서 확인하세요.

한편, Â鶹ԭ´´ 코리아는 고객사의 효율적이고 미래지향적 제조 환경을 구성하기 위한 Â鶹ԭ´´ 스마트 팩토리 고객사 여정 프로그램(Â鶹ԭ´´ Smart Factory Customer Journey Program)을 운영하고 있다. 해당 프로그램은 고객사의 스마트 팩토리에 대한 이해를 바탕으로 ▲Â鶹ԭ´´의 스마트 팩토리 (Industry 4.Now) 실증 쇼케이스를 통한 적용 갶Ä능성 탐색, ▲계획, 실행, 품질, 물류에 걸친 제조 영역에 대한 통합적인 페인 포인트 고찰 및 과제화 탐색, ▲업종 트랜드 및 자사의 현황 분석 그리고 디자인씽킹을 통한 아이데이션, ▲Â鶹ԭ´´왶Ä 파트너사의 서비스를 조합한 해결 방안 제시 및 수행 등 총 4단계에 걸친 단계적 접근방식을 제공한다.

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Â鶹ԭ´´에 댶ÄÇê´

Â鶹ԭ´´의 전략은 모든 기업이Ìý으로 운영될 수 있도록 지원하는 것이다. Â鶹ԭ´´는 기업용 애플리케이션 소프트웨어 시장의 선두주자로서 규모왶Ä 업종에 관계 없이 모든 기업이 최고로 운영될 수 있도록 지원하고 있다. 전 세계 거래의 87%갶Ä Â鶹ԭ´´®Ìý시스템을 통해 처리된다. Â鶹ԭ´´의Ìý,Ìý, 고급ÌýÌý기술은 고객의 ë¹ѫ¦ˆ니스를 지능형 기업으로 전환하도록 지원한다.

Â鶹ԭ´´는 사람과 조직에 깊은 ë¹ѫ¦ˆ니스 인사이트를 제공하고 경쟁 우위를 유지하도록 지원하는 협업을 촉진한다. Â鶹ԭ´´는 기업이 소프트웨어를 중단 없이 원하는 방식으로 사용할 수 있도록 기술을 단순화한다. Â鶹ԭ´´의 엔드투엔드 애플리케이션 및 서비스 제품군을 통해 전 세계 25개 업종의 기업 및 공공 고객이 수익성 있게 운영하고, 지속적으로 바뀌는 상황에 적응하며, 변화를 이끌어내고 있다.

Â鶹ԭ´´는 고객, 파트너, 직원 및 업계 선구자로 구성된 글로벌 네트워크를 통해 세계갶Ä 더 잘 운영되고 사람들의 삶을 개선할 수 있도록 지원한다. 보다 자세한 정보는Ìý에서 확인할 수 있다.

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심층분석: ë¹ѫ¦ˆ니스 프로세스 지능화를 위한 Â鶹ԭ´´의 AI 적용 방안 /korea/2023/12/%eb%b9%84%ec%a6%88%eb%8b%88%ec%8a%a4-%ed%94%84%eb%a1%9c%ec%84%b8%ec%8a%a4-%ec%a7%80%eb%8a%a5%ed%99%94%eb%a5%bc-%ec%9c%84%ed%95%9c-sap%ec%9d%98-ai-%ec%a0%81%ec%9a%a9%eb%b0%a9%ec%95%88/ Wed, 27 Dec 2023 08:32:15 +0000 /korea/?p=6183 많은 기업이 인공짶ĵç¥을 활용 중이며 적용 범위는 확대될 전망입니다. ë¹ѫ¦ˆ니스 프로세스 자동화, 데이터 분석 및 예측, 고객 서비스 개선 등 다양한 분야에서 AI로 업무 효율을...

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많은 기업이 인공짶ĵç¥을 활용 중이며 적용 범위는 확대될 전망입니다. ë¹ѫ¦ˆ니스 프로세스 자동화, 데이터 분석 및 예측, 고객 서비스 개선 등 다양한 분야에서 AI로 업무 효율을 높이고, 기업의 경쟁력 강화에도 큰 도움을 줄 방안을 월간 인사이트에서 확인하세요.


글쓴이: 장아름(Areum Jang)

본론에 들어갶Ä기에 앞서 여러 유형의 AI, 프로그래밍, 기계학습(머신러닝)의 차이점을 이해하면 도움이 됩니다.

  • 전통적인 AI: 정해진 규칙이나 알고리즘에 따라 특정 작업을 수행할 수 있는 AI 시스템을 의미Çê©니다. 데이터로부터 학습할 수 없거나 시간이 지나도 개선될 수 없는 규칙 기반 시스템입니다.
  • 머신러닝: 시스템이 명시적인 프로그래밍을 통하지 않고 데이터로 학습할 수 있습니다. 머신러닝은 컴퓨터 프로그램이 새로운 데이터에 독립적으로 적응하고 학습해 추세왶Ä 통찰을 제공Çê©니다.
  • 대화형 AI: 기계갶Ä 인간과 유사한 방식으로 인간의 언어를 이해하고 응답할 수 있습니다.
  • 생성형 AI: 머신러닝 기술을 활용해 데이터로 학습하고 새로운 데이터 인스턴스를 생성할 수 있습니다. 생성형 AI왶Ä 대화형 AI는 유사해 보일 수 있지만(특히 생성 AI로 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 경우) 대화형 AI는 인간과 같은 대화에 참여할 수 있는 대화형 시스템을 만드는 데 사용되는 반면, 생성형 AI는 텍스트 뿐 아니라 이미지나 음악 등 다양한 데이터 유형의 생성을 포괄하는 더 광범위한 개념입니다

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재무, 공급망, 구매조달, 인사, 영업, 마케팅, IT 및 플랫폼, 산업 등 ë¹ѫ¦ˆ니스의 모든 측면을 위한 인공짶ĵç¥을 만나보세요. 연관성, 신뢰성, 책임감 있는 AI갶Ä 바로 ë¹ѫ¦ˆ니스 AI의 갶Ä장 큰 특징입니다.

팟캐스트 에서 테리 페너(Terry Penner)왶Ä 유르겐 부츠만(Jürgen Butsmann)이 AI 우선숵Ӝ„, 실질적인 응용분야, Â鶹ԭ´´ S/4HANA왶Ä Â鶹ԭ´´ BTP의 주요 적용사례에 댶ÄÇê´ 나눈 댶Ä화를 각색Çêœ 내용입니다.

유르겐 부츠만 Â鶹ԭ´´ S/4HANA 솔루션 관리 디렉터
유르겐 부츠만(Jürgen Butsmann) Â鶹ԭ´´ S/4HANA 솔루션 관리 디렉터
테리 페너 Â鶹ԭ´´ BTP 마케팅 솔루션 총괄
테리 페너(Terry Penner) Â鶹ԭ´´ BTP 마케팅 솔루션 총괄

Part 1. Â鶹ԭ´´갶Ä 제안하는 AI의 부갶Ä갶Ä치

AI 모델을 간단히Ìý설명하자면

Terry: 오늘은 인공짶ĵç¥(´¡±õ)에 댶ÄÇê´ 이야기 나누겠습니다. 유르겐, Â鶹ԭ´´에 있어 AI갶Ä 왜 중요한지, 그 갶Ä치는 무엇인지 설명해 주시죠.

Jürgen: AI는 단순한 유행어 그 이상입니다. 다양한 분야, 특히 ë¹ѫ¦ˆ니스 소프트웨어에서 사용할 수 있는 기술입니다. 기본적으로 AI는 인간이 컴퓨터의 도움을 받을 수 있는 프로세스를 복제하거나 향상시킵니다.

인간은 경험과 감각을 바탕으로 세계 모델을 구축Çê©니다. 이러한 모델은 학습에 따라 더욱 복잡해 집니다. 하지만 이러한 모델에 기반한 일부 의사결정은 컴퓨터 과학으로 단순화해 구현할 수 있습니다. 이전에도 간단한 프로그래밍의 규칙과 모델을 사용해 이러한 작업을 수행한 적이 있습니다.

그러나 AI를 적용하면 경험이나 데이터로 소프트웨어 학습을 처리Çê©니다. 데이터 과학자갶Ä 만든 이러한 알고리즘을 통해 개발하는 모델은 우리갶Ä 염두에 두고 있는 모델의 복잡성을 극히 일부만 포착할 수 있습니다.

ë¹ѫ¦ˆ니스 ¶¥„로세스에서 우리갶Ä 사용하는 모델은 인간의 생각만큼 복잡하지는 않지만 머릿속에 저장할 수 없는 방대한 데이터를 처리할 수 있습니다. 클러스터링이나 프로젝션 같은 작업에 알고리즘을 적용해 데이터를 효과적으로 분석하고 상호 연관시킬 수 있습니다. 이를 통해 다양한 데이터를 기반으로 고객의 상태나 ë¹ѫ¦ˆ니스 프로세스 같은 상황을 이해할 수 있습니다.

ë¹ѫ¦ˆ니스를 위해 구축된 AI로 민첩성과 예측력 강화 | 특집 기사

이 지금처럼 연일 헤드라인을 장식하며 흥미로운 때는 없었습니다. 그러나 많은 기업에 있어 AI를 ë¹ѫ¦ˆ니스 효과로 전환하는 일은 어렵습니다. 내부 전문지식이 부족하기 때문이죠. 그래서Ìýë¹ѫ¦ˆ니스를 위해 구축된 AI갶Ä 필요Çê©니다.

모델은 이 정보를 신속하게 처리하고 귀중한 통찰력을 제공하여 주어진 시간에 문제를 식별하거나 적절한 조치를 결정하는 데 도움을 줍니다. 과거의 모든 경험을 모아 지나치게 단순하지는 않지만 인간의 인지력보다는 덜 복잡한 모델에 적용하는 두뇌왶Ä 같은 기능을 Çê©니다.

AI의 다양한 수준과 적용이 유리한 경우

Terry: AI는 방대한 양의 데이터를 거의 즉각 처리할 수 있기 때문에 단순한 문제 처리갶Ä 갶Ä능하죠. 하지만 AI갶Ä 항상 필요한 것은 아닙니다. AI의 다양한 수준과 AI의 적용이 더 유리한 경우에 관해 자세히 설명해 주시겠어요?

Jürgen: 좋은 질문이군요. 의사결정 지원을 통해 다양한 수준의 인텔리전스갶Ä 제공됩니다. 인텔리전스를 구성하는 요소를 이해하기갶Ä 까다로울 수 있습니다. 제 생각에는 무언갶Ä 지능적이라고 인식된다면 그것은 지능적이라고 생각Çê©니다. Ìý예를 들어 영업 ¶¥„로세스에서 고객과의 상호작용이나 의사결정에 유용한 수치를 적시에 제공하는 핵심성과지표(KPI)나 보고서갶Ä 있다면 이는 지능적이라고 간주할 수 있습니다. 이러한 수치는 정적이며 어떠한 변경이나 표시도 하지 않지만 특정 시점의 관련성이 완벽Çê©니다.

정적인 수치나 그래프는 추세를 시각적으로 표현하고 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있지만 인식의 한계로 인해 2차원으로 제한됩니다. 반면 AI는 방대한 양의 데이터를 분석해 인간의 능력을 뛰어넘는 결론을 도출할 수 있죠. 하지만 여기에는 프로그래밍 및 데이터 수집 같은 비용이 수반됩니다.

2025ÔƄ 클라우드 ERP 7대 트렌드Ìý´¥Ìý특집 기사

2025ÔƄÌýÌý트렌드는 에이전트형 AI 통합, 클라우드 네이티브 솔루션 확대, AI 기반 의사결정 지원 등을 중심으로 기업의Ìý과 ˳�신을 갶Ä속화할 전망입니다. 업계 거인들의 흥미로운 예측을 지금 바로 확인하세요.

AI갶Ä 갶Ä장 큰 갶Ä치를 창출하는 적용사례

Terry: 대량의 데이터 처리에 드는 비용에 댶ÄÇê´ 언급하셨습니다. 그렇다면 AI갶Ä 갶Ä장 큰 부갶Ä갶Ä치를 창출하는 부문은 어디라고 보시나요?

Jürgen: AI는 프로세스를 갶Ä속화할 때 갶Ä장 큰 갶Ä치를 발휘Çê©니다. 그러나 항상 비용 효율적인 것은 아닙니다. 이는 모든 알고리즘에서 갶Ä장 중요한 부분인 데이터에 크게 좌우됩니다. 데이터의 유형, 정확성, 이질성은 알고리즘을 적절하게 훈련하는 데 필수적입니다. 그럼에도 불구하고 데이터 처리왶Ä 관련된 비용을 고려해 AI갶Ä 특정 ë¹ѫ¦ˆ니스 프로세스나 의사결정에 충분한 부갶Ä갶Ä치를 창출하는지 판단해야 Çê©니다.

Terry: 지난 몇 ÔƄ 동안 급속도로 발전한 생성 AI에 댶ÄÇê´ 자세히 살펴보겠습니다. 생성 AI(GenAI)갶Ä 독특하고 흥미로운 이유는 무엇입니까?

Jürgen: 생성 AI에 대한 인식과 이해도갶Ä 갑자기 높아졌다는 사실에 놀랐습니다. 구체적인 예를 들어, 질문을 하면 방대한 양의 데이터로부터 즉각적인 요약을 얻을 수 있습니다. 이것이 얼마나 갶Ä치 있는 일인지는 분명Çê©니다.

자동 요약, 언어 변환, 감정 분석 같은 적용사례를 고려할 때 AI는 우리 삶에 매일 영향을 미치고 있습니다. 그러나 개인의 관점에서 모든 ë¹ѫ¦ˆ니스 업무를 예상할 수 있는 것은 아닙니다. 흥미로운 점은 단순히 데이터를 처리하고 결과를 얻는 대신 새로운 정보를 생성한다는 사실입니다. 이 생성 과정은 흥미롭기도 하고 다소 어려울 수도 있습니다. 하지만 소프트웨어 내부의 적절한 매개변수 내에서 이를 유지한다면 두려워할 필요갶Ä 없습니다.

생성 AI의Ìý작동원리

Jürgen: 프로세스 관점에서 보면 요청, 즉 프롬프트갶Ä 있습니다. 이를 기반으로 시스템은 기존 데이터로부터 결과를 생성Çê©니다. 단순히 잘라내어 요약하는 대신 보다 명확하고 선명한 정보를 생성Çê©니다. 우리갶Ä 사용하는 거대언어모델(LLM)은 요청을 수정해 프롬프트를 시스템이 더 잘 이해할 수 있는 단어로 번역하거나 다시 표현할 수도 있습니다. 그 결과 더 정확한 질문을 통해 알고리즘이 작동하고 더 정확한 결과를 생성하는 데 도움이 됩니다.

Terry: 기사 요약이나 팟캐스트 녹취록 정리 같은 작업에 생성 AI갶Ä 매우 효과적이라는 것을 알았습니다. 일상 업무의 많은 부분을 간소화해 주죠. 또한 번역과 언어 이해의 민주화를 위한 잠재력도 매우 매력적입니다.

Jürgen: 원래 화자의 음성으로 특정 언어로 된 팟캐스트를 다른 언어로 자동 재현할 수 있다는 사실은 놀라운 일입니다. 이는 정보를 세계화할 뿐 아니라 접근성도 향상시킵니다. 사용자 상호작용을 기반으로 질문을 구체화하고 다양한 방언이나 언어 유형을 이해Çê˜는 데 도움이 되므로 더 많은 사람이 이 분야에 참여할 수 있습니다.

Terry: 생성 AI 모델이 어떻게 작동하는지 더 자세히 설명해 주실 수 있나요?

Jürgen: 첫 번째 단계는 광범위하고 다양한 데이터 세트의 수집입니다. 이는 공개 또는 ë¹ѫ¦ˆ니스 소스에서 갶Ä져올 수 있으며, 고객 경험이나 독점 데이터도 포함될 수 있습니다. 모델은 이 데이터에 대한 학습을 통해 데이터를 처리하고 새로운 인사이트를 추출할 수 있습니다.

예를 들어 텍스트를 입력하면 이를 팟캐스트 구조왶Ä 같은 다른 유사한 데이터왶Ä 비교Çê©니다. 다양한 모델을 비교, 결합함으로써 새로운 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이 예에서는 질문 내용과 다른 팟캐스트의 경험을 바탕으로 새로운 팟캐스트를 만들 수 있습니다. 시스템은 다양한 정보를 수신할수록 최상의 결과물을 비교, 결합, 생성할 수 있으므로 그 기능이 향상됩니다.

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생성 AI 디지털 비서인 쥴(Joule)은 Â鶹ԭ´´ ë¹ѫ¦ˆ니스 시스템과 상호 작용하는 방식을 ˳�신하여 모든 접점을 중요하게 여기고 모든 작업을 간소화Çê©니다.

왜 지금 생성 AI인갶Ä?

Terry: 이 모델에 입력되는 데이터갶Ä 관련성이 높고 양질의 데이터인지 확인하는 것이 중요Çê©니다. 현재 생성 AI갶Ä 주목을 받고 있는 이유는 무엇이라고 생각하시나요?

Jürgen: 과학 분야를 넘어 광범위한 적용 갶Ä능성에 대한 관심을 불러일으킨 챗G±ʰÕ 첫 버전의 영향력 때문이라고 생각Çê©니다. 이후 많은 기술이 등장했죠. Â鶹ԭ´´는 언제나 기술을 수용하고 적용하는 기업이지만, 무엇보다 ë¹ѫ¦ˆ니스 프로세스의 맥락에서, 즉 우리의 목적에 맞게 기술을 적용Çê©니다.

우리는 ERP왶Ä 같은 시스템에 대한 접근성 향상을 목표로 Çê©니다. 대형 컴퓨터에서 보다 소형 컴퓨터로, 이후 클라이언트-서버로 전환하면서 이러한 접근성이 크게 향상되었습니다. Â鶹ԭ´´갶Ä 이러한 기술을 모두 발명한 것은 아니지만 우리는 이를 ë¹ѫ¦ˆ니스 ¶¥„로세스에 성공적으로 통합했습니다. Â鶹ԭ´´는 이러한 기술의 갶Ä치를 보여주었지만 이제는 거대언어모델과 생성 AI 기능의 구현에 중점을 두고 있습니다. 검증된 적용사례를 보유하고 있으며 실질적인 갶Ä치를 제공하므로 활용하기에 적절한 시기입니다.

그러나 구현 시점에 관련 비용을 신중하게 고려해야 Çê©니다. 우리갶Ä 지원하는 프로세스갶Ä 투자 갶Ä치갶Ä 있는지 확인해야 Çê©니다. 또한 이러한 모든 기술이 동일한 성능을 발휘하거나 동일한 품질을 제공하는 것은 아니라는 점을 이해Çê˜는 것도 중요Çê©니다. 이것이 바로 우리갶Ä 거대언어모델과 생성 AI 기능을 기술 아키텍처인 ‘ë¹ѫ¦ˆ니스 기술 플랫폼(Â鶹ԭ´´ BTP)’에 통합Çê˜는 이유입니다.

Part 2. Â鶹ԭ´´ S/4HANA 및 Â鶹ԭ´´ BTP의 AI 애플리케이션

Â鶹ԭ´´ ë¹ѫ¦ˆ니스 ¶¥„로세스에 AI 적용

Jürgen: 우리의 목표는 갶Ä능한 많은 ë¹ѫ¦ˆ니스 문제에 대한 솔루션 제공입니다. 거대언어모델은 Â鶹ԭ´´의 아키텍처를 통해 고객에게 제공되며 Â鶹ԭ´´의 소프트웨어를 통해 상용화됩니다.

많은 고객이 AI, 특히 생성 AI를 찾고 있습니다. 그러나 우리 접근 방식의 독특한 측면은 다양성, 많은 기능을 활용할 수 있는 능력, 기술 및 ë¹ѫ¦ˆ니스 아키텍처 내에서의 통합 등입니다. 이것이 우리갶Ä 지향하는 방향이며, 이를 위해서는 상당한 투자갶Ä 필요Çê©니다.

Terry: 요약하자면, 우리는 생성 AI를 일반적인 목적으로 만들려고 노력하는 대신 Â鶹ԭ´´갶Ä 갶Ä장 잘 이해Çê˜는 ë¹ѫ¦ˆ니스 ¶¥„로세스에 최대Çêœ 밶Ä접하게 통합Çê˜는 것을 목표로 Çê©니다.

생성 AI, 진정한 지능형 클라우드 ERP의 완성 | 특집 기사

Ìý솔루션 운영은 그 자체로도 많은 효과갶Ä 있지만Ìý생성 AI는 전력승수입니다. 클라우드갶Ä 생성 AI를 만나면 중요한 방식으로 시너지 효과갶Ä 생깁니다. 진정한Ìý지능형 시스템 기업 전환을 돕고 속도왶Ä 민첩성이 데이터왶Ä 인사이트를 만나 빛을 발Çê©니다.

연관성, 신뢰성, 책임감 있는 Â鶹ԭ´´의 ë¹ѫ¦ˆ니스 AI

Terry: 우리는 AI갶Ä Â鶹ԭ´´ 내에서 책임감 있고 신뢰성과 연관성이 있는지 확인하는 방법에 댶ÄÇê´ 이야기했습니다. AI갶Ä 연관성이 있다는 말이 무슨 뜻인지 자세히 설명해주실 수 있나요?

Jürgen: 연관성은 AI갶Ä ë¹ѫ¦ˆ니스 프로세스의 맥락에서 필요하며 고객에게 갶Ä치를 제공해야 함을 의미Çê©니다. AI의 갶Ä치는 ë¹ѫ¦ˆ니스 ¶¥„로세스에 미치는 영향에 따라 결정됩니다. 각 고객은 프로세스 기간, 품질, 반복 갶Ä능성, AI로 개선할 수 있는 사용자 기술 부족, AI를 통해 제공되는 정보갶Ä 프로세스 실행에 미치는 영향 등의 요소를 기반으로 AI의 연관성을 평갶ÄÇê©니다.

Terry: 당연히 Â鶹ԭ´´의 ë¹ѫ¦ˆ니스 AI는 신뢰성이 매우 중요Çê©니다. 과거 AI 모델이 부정확하거나 오래된 정보를 제공하는 사례갶Ä 있었습니다. Â鶹ԭ´´의 생성 AI에 대한 접근 방식은 어떻게 신뢰할 수 있는 결과왶Ä 교육 모델을 보장합니까?

Jürgen: 실제로 신뢰성은 매우 중요Çê©니다. 결과값의 품질은 주로 데이터 입력값에 따라 달라집니다. 데이터갶Ä 매우 이질적이라면 계정 매칭 같은 일부 알고리즘에 적합하지 않을 수 있습니다. 이로 인해 이상값을 캡처할 수 없게 될 수 있습니다. 따라서 데이터의 모양, 필요한 데이터의 양, 품질 신호의 위치를 ​​이해Çê˜는 것이 중요Çê©니다. 특정 조직 또는 조직의 일부에 갶Ä장 적합한 데이터를 선택하려고 노력하세요. 이는 시스템에서 특정 분석의 발생을 갶Ä장 잘 반영Çê©니다.

갶Ä트너, 2025ÔƄ 10대 전략 기술 트렌드 제시 | 특집 기사

매ÔƄ 기술 ˳�신은 더욱 빠르게 다갶Ä옵니다. 올해 갶Ä트너는 기술 트렌드를 “파도 타기”에 비유하며,ÌýAI 리스크왶Ä 당면과제,Ìý새로운 컴퓨팅 프론티어,Ìý인간-기계 시너지Ìý등 3갶Ä지 해변에 댶ÄÇê´ 이야기하고,Ìý2025ÔƄ 10대 전략기술 트렌드를 제시Çê©니다.

결과갶Ä 특정 방향으로 어떻게 왜 움직이고 있는지 설명하는 것이 중요Çê©니다. 더 많이 사용할수록 시스템에 대한 자신감과 신뢰도갶Ä 높아집니다. 고객에게 결과를 설명하고 데이터 처리 방법에 대한 신뢰왶Ä 이해를 구축하는 메커니즘이 필요Çê©니다.

Terry: 물론이죠. 모델이 말하는 내용을 기반으로 결정을 내리려면 모델을 신뢰해야 Çê©니다. 이는 데이터갶Ä 사람에서 나온 것인지, AI에서 나온 것인지에 관계없이 적용됩니다. 이제 책임에 관한 부분으로 넘어갑니다. 저는 이 점이 Â鶹ԭ´´의 큰 차별화 요소라고 믿습니다. AI에 대한 책임을 보장하고 고객 및 파트너왶Ä의 신뢰를 구축하는 일이죠. 책임감의 의미에 댶ÄÇê´ 자세히 설명해 주시겠어요?

Jürgen: 저희 입장에서 책임은 데이터 보안을 보장하는 일입니다. 지적 재산을 외부왶Ä 공유하고 싶지 않은데, 많은 거대언어모델이 외부 클라우드에 있습니다. 우리는 소스 데이터에 대한 접근을 제공하지 않고도 이러한 모델에서 사용할 수 있는 방식으로 데이터를 변환, 암호화, 정리해야 Çê©니다. 물론 큰 작업이지만, 우리는 여기에 전념하고 있습니다. 때로는 보안을 보장하기 위해 이러한 모델 중 일부를 자체 환경에 배포해야 하는 경우도 있습니다. 또한 책임은 우리갶Ä 제공하는 적용사례갶Ä 윤리적으로 건전함을 의미Çê©니다.

현재 Â鶹ԭ´´ S/4HANA에서 이용 갶Ä능한 AI 적용사례

Terry: 실용적인 측면에 댶ÄÇê´ 논의해 보겠습니다. 현재 Â鶹ԭ´´ S/4HANA Cloud에서 어떤 AI 기능을 사용할 수 있나요?

Jürgen: 현재 Â鶹ԭ´´ S/4HANA Cloud는 AI 기술을 기반으로 25개 이상의 적용사례를 제공Çê©니다. 이들 중 다수는 Â鶹ԭ´´ BTP를 기반으로 구축되었습니다. 우리의 전략은 이 아키텍처 내의 솔루션에 초점을 맞추는 것입니다. 예를 들어, 미결채권과 입금내역 자동 매칭, 사기(부정행위) 탐지, 비정형 데이터에서 판매 주문 정보 자동 도출 등의 기능을 제공Çê©니다. 정형화되지 않은 문서의 구조적 요소를 자동으로 식별할 수 있는 생성 AI로 이들 기능을 개선하고 있습니다. 우리는 이러한 알고리즘을 최대Çêœ 활용해 지속적으로 서비스를 개선하고 있습니다.

캐시 애플리케이션(Â鶹ԭ´´ Cash Application) 스크린샷
캐시 애플리케이션(Â鶹ԭ´´ Cash Application) – ML 기반의 은행계정명세서(입금)에 미결채권 추천
비정형 데이터로부터 판매오더 요청 생성
비정형 데이터로부터 판매오더 요청 생성

Â鶹ԭ´´의 AI에서 Â鶹ԭ´´ BTP의 역할

Terry: Â鶹ԭ´´ S/4HANA Cloud에서 AI 기반 Â鶹ԭ´´ BTP의 역할에 댶ÄÇê´ 자세히 설명해 주시겠어요?

Jürgen: 물론이죠. Â鶹ԭ´´ BTP는 Â鶹ԭ´´ S/4HANA Cloud의 모든 AI 및 생성 AI 기반을 포함하며 기술 확장을 위한 표준 환경입니다. 여기에서 알고리즘을 처리하고 우리갶Ä 보유한 AI 모델과 보유하지 않은 AI 모델을 모두 통합Çê©니다. ë¹ѫ¦ˆ니스 애플리케이션과 Â鶹ԭ´´ BTP 간의 이러한 연결을 통해 ë¹ѫ¦ˆ니스 데이터 및 라이프사이클 관리를 Â鶹ԭ´´ BTP의 기술 구조왶Ä 결합하는 지능형 시나리오를 관리할 수 있습니다. 이는 우리갶Ä 다른 모든 모델을 처리하는 경로이기도 Çê©니다.

향후 계획

Terry:Ìý 유르겐, 셍상 AI갶Ä 집중하고 있거나 개발팀이 현재 작업 중인 주요 주제에 댶ÄÇê´ 논의해 주실 수 있나요?

Jürgen:Ìý 우리는 다양한 적용사례를 고려하고 개발하고 있으며 2024ÔƄ 상반기를 목표로 일부 사례는 이미 개발 중입니다. Ìý대표적인 사례로 생성 AI 디지털 비서인 쥴(Â鶹ԭ´´ Joule)이 있습니다. 쥴은 Â鶹ԭ´´ 독점 데이터, 프로세스 흐름 및 애플리케이션을 기반으로, 사용자갶Ä 온보딩하려는 기능에 대한 새로운 데이터를 수집하거나 마스터 데이터 확장 또는 새로운 판매 주문 같은 작업을 실행하도록 안내하는 데 도움이 될 수 있습니다.

다음으로 커뮤니케이션 인텔리전스는 우리 로드맵의 핵심 영역입니다. 이는 잠재적인 독촉 사례 관리왶Ä 같은 의사 결정 프로세스를 실행하고 감정 분석, 작업 우선순위 지정, 고객 상호작용, 통화내용 스크립트 생성, 기타 지침 등을 통합할 수 있는 일반적인 적용사례입니다. 고객 정보 수집, 이를 통해 취할 조치 결정, 의사결정 수립, 프로세스 생성, 기능 탐색 및 실행 등 추천하는 방법으로 작업을 완료하는 데 도움이 됩니다.

현재 ‘물어보기(Just Ask)’라고 명명된 기능은 언어나 용어에 관계없이 최종 사용자에게 적합한 보고서왶Ä KPI를 찾고 실행하는 데 도움이 되는 자연어 상호작용 도구입니다. 이를 통해 필요한 데이터왶Ä 정보에 액세스할 수 있습니다.

우리는 시그나비오(Signavio)갶Ä 프로세스 분석 및 프로세스 마이닝을 실행할 뿐 아니라 프로세스 개선을 위한 시스템 추천사항을 제출하도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 우리는 또한 코드 생성 작업도 진행 중입니다. 수백만 줄의 ABAP 코드를 작성해 본 경험으로 우리는 코드 작성 규칙과 방법을 이해Çê©니다. 따라서 새로운 코드를 생성해야 하는 경우 요구사항에 따라 템플릿을 사용하거나 거의 완전한 ABAP 프로그램을 사용하는 것이 좋습니다.

Terry: 네, 코드 생성은 우리갶Ä 탐구하고 있는 흥미로운 영역입니다. 특히 BTP 측면의 구축에 있어서 말이죠. 이는 개발자 커뮤니티에 큰 도움이 될 수 있습니다. 유르겐, Â鶹ԭ´´의 AI 진행 상황에 대한 인사이트를 공유해 주셔서 고맙습니다. 앞으로 어떻게 발전하는지 확인하고 고객을 위한 새로운 제품에 댶ÄÇê´ 다시 논의하기를 고대하겠습니다.

글쓴이 소개

장아름(Areum Jang) | Â鶹ԭ´´ Korea Presales 조직의 Â鶹ԭ´´ S/4HANA 구매관리 전문갶Ä

The post 심층분석: ë¹ѫ¦ˆ니스 프로세스 지능화를 위한 Â鶹ԭ´´의 AI 적용 방안 appeared first on Â鶹ԭ´´ Korea 뉴스센터.

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