디지털화의 황금기를 맞이한 제조업은 전 세계적으로 가장 데이터 집약적인 산업 중 하나입니다. 포브스에 따르면 제조업체는 매년 평균 1.9페타바이트의 데이터를 생성합니다.
AI가 데이터 폭발에 핵심적인 역할을 하는 가운데, 우리는 AI에게 1.9페타바이트의 데이터가 얼마나 큰 규모인지 비유해 보라고 요청했습니다. AI는 이 정도 규모의 데이터는 100년 넘게 가동되어 온 공장의 모든 기계에 대한 디지털 설계도와 실시간 성능 데이터를 저장하는 것과 같다고 답했습니다.
제조업체가 생성하는 데이터의 양이 엄청난 것은 사실이지만, 이는 제조업체가 현재 데이터 폭증이라는 딜레마를 해결하는 데 있어 매우 중요한 문제를 강조하며, 왜 지금 당장 조치를 취해야 하는지를 보여줍니다.
CIO뿐만 아니라 임원들도 중요한 시점에 도달했으며, 이제는 제조 사업이 매일 생성되고 저장되는 복잡한 데이터의 양과 규모를 처리할 수 있도록 보장하기 위해 힘을 합쳐야 합니다.
비교적 새로운 현상인 포브스(Forbes)에 따르면 전 세계 데이터의 약 90%가 지난 2년 동안 생성되었습니다. 맥킨지(McKinsey & Co.)에 따르면, 이러한 빠른 데이터 생성 속도는 주로 AI를 비롯한 최신 기술, 컴퓨팅, 디지털화로 인한 연결성, 그리고 클라우드 마이그레이션에 의해 주도됩니다.
업계 전문가들은 상황이 악화되기 전에 데이터 딜레마를 해결해야 한다는 긴박감이 커지면서 제조업계 리더들에게는 이것이 과제이자 기회라는 데 동의합니다.
고급 데이터 분석은 원시 데이터를 가치 있는 통찰력으로 변환하여 더 나은 의사 결정과 비즈니스 성과를 이끌어내는 솔루션의 중요한 부분입니다. 마치 광석을 귀금속으로 정제하는 것과 같습니다.
아이러니한 점은 강력한 통찰력이 이미 데이터 내에 존재한다는 것입니다. 그러나 진짜 과제는 그것을 어떻게 활용할 것인가입니다.
데이터 홍수: 분석 없이 데이터 통찰력을 얻는 과제
제조 리더십 위원회(Manufacturing Leadership Council)가 최근 실시한 연구에 따르면, 대부분의 제조업체는 자사 데이터를 신뢰하지 않는 것으로 나타났습니다. 설문 참여자 중 25%만이 애초에 올바른 데이터가 수집되고 있다고 확신하는 것으로 나타났습니다. 또한, 데이터의 가치를 이해하는 제조업체는 절반도 되지 않습니다.
제조업체가 직면한 다른 주요 과제로는 서로 다른 시스템에서 제공되거나 서로 다른 형식으로 전달되는 데이터를 해독하는 것(53%), 데이터에 쉽게 접근할 수 없는 것(28%), 데이터를 효과적으로 분석하는 능력이 부족하여 직원의 기술을 향상시켜야 하는 것(28%) 등이 있습니다.
그러나 이러한 어려움에도 불구하고 제조업체의 95%는 데이터가 엄청난 잠재력을 지니고 있으며, 이를 통해 더 나은 의사 결정을 더 빠르게 내릴 수 있다는 것을 인정합니다. 거의 90%는 데이터가 경쟁력에 "필수적"이라는 데 동의하며, 지금 행동하지 않으면 어떤 위험이 초래될지 잘 알고 있다고 말합니다. 하지만 제조업체 리더들이 운영을 유지하고, 인력 수요를 조절하고, 사업의 경쟁력을 유지하는 데 어려움을 겪고 있는 상황에서, 말처럼 쉬운 일은 아닙니다.
이러한 장벽을 극복하는 것이 쉽지 않을 것은 분명하지만, 고급 분석이 핵심입니다. 이를 통해 제조업체는 단절된 데이터를 모든 이해관계자의 의사 결정을 뒷받침하는 실행 가능한 통찰력으로 전환할 수 있습니다.
실제 사례를 통해 제조업체가 분석을 유리하게 활용하는 5가지 주요 방법
제조업에서 데이터 폭증을 성공적으로 헤쳐나가는 것은 효율성, 비용 절감, 그리고 가장 중요한 의사 결정 개선의 핵심입니다. 하지만 데이터 분석은 단순히 이러한 차원을 넘어 실시간으로 접근하면 제조업체에 귀중한 정보를 풍부하게 제공합니다. 제조업체가 데이터 분석을 활용하는 다섯 가지 혁신적인 방법을 소개합니다.
효율성을 높이기 위한 예측 유지 관리
데이터 분석은 장비 고장이 발생하기 전에 예측하여 막대한 비용 손실을 초래하는 가동 중단을 발생시키고 효율성을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, Deloitte는 분류 시설의 가동 중단이 급증하는 글로벌 택배 배송 회사를 지원했지만, 예측 유지 관리를 활용하여 연간 혜택 1억 달러 150개 시설의 수용 능력을 확대함으로써
품질 관리 및 낭비 감소
데이터 분석은 제품이 공장에서 출고되기 전에 결함을 포착하여 일관된 제품 품질을 보장할 수 있습니다. 제너럴 일렉트릭(GE)은 데이터 분석을 활용하여 제품이 고객에게 도달하기 전에 잠재적 결함을 파악하여 결함 발생률을 50% 줄였습니다.
공급망 최적화, 비용 절감
분석은 공급망과 물류에 상당한 최적화 기회를 제공하여 투명성과 통제력을 강화할 수 있습니다. Ernst & Young(EY)에 따르면, SmartMaps™는 데이터 분석을 활용하여 효과적으로 데이터를 분석하고 공급망을 혁신하여 5%에서 15%까지의 비용 절감 기회를 창출했습니다.
수요 예측 및 재고 최적화
레이저처럼 정밀하게 수요를 예측하여 재고 부족과 과잉 생산을 방지합니다. 액센츄어는 통합된 수요 예측 뷰를 통해 한 식품 마케팅 및 유통 회사가 약 6~8포인트의 오차를 예측하여 약 1조 4천억~1조 3천만 달러의 잠재적 이익을 창출할 수 있도록 지원했습니다.
데이터 기반 의사 결정(DDDM) 및 비용 프로파일링
데이터 분석을 통해 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하고, 데이터 기반의 의사 결정을 알리고 결과를 최적화하는 비용 프로파일링을 지원하여 리더의 역량을 강화할 수 있습니다.
EY의 보고서에 따르면, 데이터 중심 문화의 결과로 데이터 전환 과정 중에 지원했던 비디오 게임 제조업체는 운영 효율성이 높아지고, 고객 만족도가 높아지며, 이직률이 낮아졌다고 합니다.
데이터 기반 제조업체가 되기: 디지털 전환을 빠르게 추진하는 방법
새로운 제조업 세계에서 데이터는 핵심이며, 선도적인 기업들은 데이터 중심 기업으로 거듭날 것입니다. 경쟁력을 유지하기 위해 제조업체는 투자, 정책, 전반적인 사업 전략 등 운영 전반에 걸쳐 데이터 기반의 의사결정을 더욱 적극적으로 내려야 합니다.
개선할 수 없는 것은 측정할 수 없다는 것은 사실이지만 데이터 분석을 통해 실행 가능한 통찰력을 발견하여 추진할 수 있습니다. 지속적인 개선이렇게 하면 영향력이 큰 영역을 파악하고 팀이 사실에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 지원할 수 있습니다.
이러한 접근 방식은 디지털 전환 가속화부터 지속 가능한 관행 강화, ESG 등급 개선까지 다양한 비즈니스 성과를 이끌어냅니다.
이는 특히 전 세계적으로 가장 많은 데이터를 생성하는 분야 중 하나로 알려진 제조업에서 매우 중요합니다. 제조업 리더들이 데이터의 잠재력을 최대한 활용하는 방법을 알면 높은 성과를 달성하고 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있습니다.
혁신적인 데이터 분석 플랫폼을 통해 리더는 제조 사업을 혁신하여 새로운 데이터 포인트를 확보하고, 비즈니스 비효율성에 대한 심층적인 통찰력을 제공하여 개선이 필요한 주요 영역을 파악하고, 업계 동료와 전 세계적 벤치마킹 결과를 비교할 수 있습니다.
INCIT의 XIRI-Analytics와 같은 플랫폼을 활용하여 제조 조직 전반에 걸쳐 중요한 변화를 이끌어낼 수 있는 새로운 인사이트를 발견할 준비가 되셨나요? 더 자세한 내용은 INCIT 웹사이트를 방문하세요.
