데이터가 넘쳐나는 세상이며, 제조업체들은 이를 헤쳐나가기 위해 최선을 다하고 있습니다. 하지만 포레스터 리서치에 따르면, 무려 98%의 제조업체가 데이터 활용에 어려움을 겪고 있습니다. 혹시 이러한 현실에 공감하시나요? 여러분만 그런 것이 아닙니다. 리더들이 관리해야 하는 데이터의 양은 놀라운 속도로 증가하고 있습니다. 거의 50%가 설문 조사에 응했다 데이터가 두 배로 늘어났고, 향후 5년, 즉 2030년에는 세 배로 늘어날 것으로 예상한다고 합니다. 하지만 문제는 단순히 데이터의 과잉이 아니라 효과적인 분석의 부족입니다.
제조업에서 데이터는 단순한 자원이 아니라 전례 없는 생산성과 수익성을 창출하는 촉매제입니다. 맥킨지앤컴퍼니는 이 분야에서 분석의 혁신적인 힘을 강조합니다. 이전에는 제조업체들이 IT 역량이 부족했지만, 첨단 분석 기술을 활용하면 원자재 조달부터 완제품 판매에 이르기까지 프로세스를 개선하는 등 데이터를 효과적으로 활용할 수 있습니다.
고급 분석은 제조업체가 이전에는 감춰져 있던 문제(예: 숨겨진 병목 현상이나 수익성이 없는 생산 라인)를 해결하는 데에도 도움이 됩니다. 그러나 더 중요한 점은, 분석을 통해 제조 부문의 리더가 실시간 통찰력을 활용하여 사실에 기반한 의사 결정을 내리고 혁신을 추진할 수 있다는 것입니다.
수준 이하의 분석은 제조 운영을 저해하고, 잘못된 의사 결정을 초래하며, 중요한 데이터 문제를 해결하지 못하여 혁신을 저해합니다. 딜로이트 연구에 따르면 거의 제조업체의 70% 데이터 품질, 맥락화, 검증과 같은 문제가 AI 구현의 주요 장애물로 지적되지만, 이러한 장애물을 극복하기 위해서는 강력한 분석이 필수적입니다.
오늘날의 주요 제조 분석 과제 이해
제조업이 이처럼 큰 변화를 경험한 마지막 시기는 20세기 중반 자동화 도입으로, 생산과 산업 전체에 사실상 혁명을 일으켰습니다. 오늘날 분석은 또 다른 혁명의 선두에 있으며, 방대한 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하여 제조 산업을 작업 현장부터 혁신하고 있습니다. 안타깝게도 제조업의 데이터 양은 AI의 영향으로 급속도로 증가하고 있으며, 이는 이미 심각한 문제, 즉 과도한 데이터, 시간 부족, 그리고 때로는 분석 방법 부족을 더욱 심화시키고 있습니다.
제조 리더십 위원회(Manufacturing Leadership Council) 보고서에 따르면 제조업체의 거의 4분의 3이 여전히 스프레드시트(!!!)를 사용하여 데이터를 수동으로 입력하고 있으며, 68%는 여전히 스프레드시트를 사용하여 데이터를 분석하고 있습니다. 애초에 데이터의 신뢰성에 대한 문제도 있습니다. 많은 제조업체가 "아니요"라고 답하며, 25%의 제조업체만이 데이터에 대한 높은 신뢰도를 보였습니다. 또한, 다른 데이터 관련 문제로는 서로 다른 데이터 저장 시스템(53%), 데이터 접근 어려움(28%), 그리고 효과적인 데이터 분석 기술 부족(28%) 등이 있습니다.
이러한 과제는 쉽게 해결되지 않을 것이며, 제조업체가 고급 분석에 얼마나 큰 비중을 두고 있는지를 보여줍니다. 강력한 분석 도구는 스프레드시트나 사람이 따라올 수 없는 속도로 작동하여 제조업체가 데이터 통합을 간소화하고 데이터 품질을 보장할 수 있도록 지원합니다. 포브스는 데이터가 제조업의 미래를 위한 기반이 되어야 한다고 보고합니다. 정확한 데이터와 정교한 분석이 결합되면 제조업체와 다양한 이해관계자는 더욱 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있으며, 이를 통해 비즈니스는 미래에 대비할 뿐만 아니라 기회를 포착하고 약점을 최소화할 수 있습니다.
분석 기반 전략이 성공의 핵심인 이유 - 5가지 필수 요소
고급 분석은 과제와 기회를 동시에 제시할 수 있지만, 리더들이 이전에는 상상조차 할 수 없었던 필수 운영 영역에서 진정한 혁신을 성공적으로 실현할 때 그 효과는 훨씬 더 커집니다. 여기에는 품질 향상, 성과 및 수율 개선, 비용 절감, 그리고 공급망 최적화가 포함됩니다. 경영진이 이러한 전략을 활용하여 데이터 과제를 해결하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 스프레드시트를 버리고 통합된 분석 기반 접근 방식을 취하세요.
구식 스프레드시트는 현대 제조업의 요구를 따라잡을 수 없습니다. 데이터에 대한 통합된 접근 방식이 있을 때 분석이 더욱 빛을 발합니다. 가트너는 제조업체가 "정형 및 비정형 데이터를 개발, 큐레이션, 업데이트 및 제공하기 위한 체계적인 프레임워크와 프로세스"를 갖춰야 한다고 주장하지만, 가트너는 한 걸음 더 나아가 모든 전략의 통합을 강조합니다. 고급 분석은 모든 작업이 단일 데이터 소스를 기반으로 수행되도록 보장하고, 사일로를 해소하며 모든 운영을 개선합니다.
2. 오래된 프로세스 사용을 중단하고 고급 분석 및 AI에 투자하세요.
딜로이트는 AI 도입의 전제 조건으로 양질의 데이터에 대한 접근성을 꼽았으며, 응답자의 4분의 3은 생성적 AI 전략을 지원하기 위해 데이터 수명 주기 관리(DLM) 투자를 확대하는 방향으로 전환했다고 답했습니다. 분석 플랫폼 또한 중요한데, 예측 및 처방 분석에 활용될 수 있기 때문입니다. 이를 통해 패턴을 파악하고, 프로세스를 최적화하며, 미래의 과제를 예측하고, 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
3. 데이터 불신을 해소하고 분석을 활용하여 데이터 품질과 거버넌스를 보장합니다.
Gartner 조사에 따르면 제조업체는 확장 가능한 제품을 구축해야 합니다. 가치 중심 데이터 교환 프로세스 다양한 IT 및 비즈니스 데이터를 활용하여 비즈니스 의사 결정을 촉진합니다. "CIO는 데이터 및 분석 거버넌스 원칙을 적용함으로써 복잡한 생태계 전반에서 데이터 교환을 지원하는 데 필요한 데이터 품질을 제공할 수 있습니다."
4. 분석 기반 가시성을 통해 고립된 혼란을 종식시키세요.
데이터가 여러 사일로에 분산되면 품질 관리 등에 차질이 생겨 철저한 분석이 어려워지고, 결함과 비효율성의 근본 원인을 찾기 어려워집니다. 의사 결정 지연 또한 바람직하지 않은 부작용이 될 수 있습니다. 고급 분석은 데이터 사일로가 더 이상 운영 효율성에 영향을 미치지 않도록 보장하며, 단절된 정보를 통합된 인사이트로 변환하여 더 나은 품질의 제품, 간소화된 프로세스, 그리고 더 빠르고 스마트한 의사 결정을 보장합니다.
5. 생각은 줄이고, 자동화와 실시간 모니터링은 늘리세요:
고급 센서, 기계 모니터링 도구, 자동 보고 시스템을 통해 제조업체는 실시간으로 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 하지만 분석은 이러한 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하여 프로세스를 최적화하고 문제 발생을 사전에 예측합니다. 실시간 데이터와 분석의 이러한 결합을 통해 제조업체는 효율성을 높이고, 가동 중단 시간을 줄이며, 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.
전략에서 현실로: 한 고객이 고급 분석을 통해 수백만 달러를 벌어들인 방법
데이터 중심의 세상에서 분석은 데이터 전략을 실행 가능한 결과로 전환하여 혁신적인 효과를 가져올 수 있습니다. 딜로이트에 따르면, 다임러 트럭 아시아는 딜로이트와 협력하여 정형 및 비정형 데이터를 분석하는 선제적 감지 플랫폼을 구축하여 13개월 전에 품질 문제를 예측하고 우선순위를 정할 수 있었습니다. 이러한 분석 기반 접근 방식은 2년 만에 고객에게 큰 변화를 가져왔습니다. $800만 보증 비용에서 분석이 얼마나 강력한지를 강조하여 제조 분야의 리더가 이전에는 감춰져 있던 통찰력을 발견하고, 과제를 사전에 해결하며, 측정 가능한 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 해줍니다.
지금 행동하지 않으면 뒤처질 것입니다. 분석 중심 사고방식을 채택하는 것이 왜 중요한가
데이터가 놀라운 속도로 쏟아져 들어오면서, 제조 업계 리더들은 중대한 기로에 서 있습니다. 이들은 단순히 어려움에 정면으로 맞서는 것이 아니라 분석의 힘을 빌려 이 기회를 포착해야 합니다. 행동의 창구가 좁아지고 있는 지금, 경영진은 경쟁력을 유지하기 위해 고급 분석을 통해 데이터의 잠재력을 포착하기 위해 지금 당장 행동해야 합니다. 고급 분석을 구현함으로써 비즈니스 리더는 전략적 투자를 촉진하고, 정책을 수립하고, 혁신 기술 도입을 최적화하는 더욱 빠른 의사 결정을 위한 인사이트를 확보할 수 있습니다.
INCIT와 같은 스마트 제조 전문가와 협력한 후, 제조 리더는 스마트 산업 준비 지수(SIRI) 또는 소비자 지속가능성 산업 준비 지수(COSIRI)를 통한 디지털 성숙도 또는 ESG 평가 후 XIRI-Analytics와 같은 분석 솔루션을 활용하여 새로운 데이터 기반 인사이트를 확보하고, 이를 통해 제조 기업이 지속적인 개선을 위한 길을 열 수 있도록 지원합니다. XIRI-Analytics는 제조업체가 데이터 기반 의사 결정, 글로벌 벤치마킹, 비용 프로파일링, 온실가스 프로파일링을 통해 효율성, 경쟁력, 그리고 지속가능성을 강화할 수 있도록 지원합니다.
이 플랫폼은 심층 분석을 위한 관련 데이터를 생성하고 집계하며, 기업과 정부, 정책 입안자, 민간 기업, 금융 기관, 주식 회사 등 다양한 이해관계자에게 광범위한 이점을 제공하는 혁신적인 도구로 부상할 것입니다. 자세한 내용은 다음을 방문하세요. INCIT 웹사이트.
