하이퍼오토메이션: 회복탄력적 글로벌 공급망의 열쇠

내부 및 외부 요인이 공급망에 상당한 영향을 미쳤음이 입증되었지만, 기술 발전을 통해 이는 더 이상 문제가 되지 않아야 합니다.

코로나19와 지정학적 이슈 같은 최근 사건들이 글로벌 공급망의 취약성을 드러냈습니다. 2020년에는 수많은 도전이 있었고, 글로벌 공급망이 흔들리면서 필수 재화의 생산과 유통이 지연되거나 완전히 중단되면서 우리 산업은 거의 무릎을 꿇을 뻔했습니다.

오렌지 비즈니스 서비스의 최근 설문조사에 따르면, 다국적 기업의 40%가 팬데믹으로 인한 위기에 대처하지 못했으며, 83%의 기업이 1년 전보다 공급망 위험을 더 잘 인지하고 있다고 답했습니다.

모든 비즈니스 혼란과 마찬가지로, 이를 기회로 삼는 기업이 가장 큰 혜택을 볼 것입니다. 작년이 매우 힘들었음은 부정할 수 없지만, 디지털 전환을 그 어느 때보다 가속화하기도 했습니다. 맥킨지 앤 컴퍼니에 따르면, 팬데믹 시작 이후 85%의 기업이 디지털화를 가속화했고, 67%가 자동화와 AI를 가속화했으며, 36%가 공급망을 디지털화했습니다.

레거시 인프라와 그에 따른 고충을 안고 있는 기업들은 혁신과 신기술을 수용할 기회를 얻었습니다. '적시 생산(Just in Time)' 모델은 수년간 효과적이었던 비즈니스 프로세스지만, 글로벌화된 디지털 세계에서는 더 이상 적합하지 않으며 기업들은 적응해야 합니다.

AI와 IoT 같은 기술의 발전으로, 이들이 하이퍼오토메이션과 결합하면 산업을 활성화하고 공급망을 재활성화할 수 있습니다. 실제로 2025년까지 고객이 모든 제품과 농산물의 20% 이상을 최초로 만지는 인간이 될 것입니다. 가트너는 향후 4년 내에 완전 자동화된 엔드투엔드 프로세스를 거친 제품이나 농산물의 상업적 사례가 임계 질량에 도달할 것으로 예상합니다.

어떤 기술이든 공급망을 지속적으로 가동할 수 있어야 하며, 중단시킬 수 있는 어떤 상황에서도 견뎌야 합니다.

하이퍼오토메이션이란 무엇인가?

하이퍼오토메이션은 비즈니스를 미래에 대비시키는 데 필수적입니다. 여기에는 AI 기반 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 IoT, 챗봇, 블록체인 같은 기타 디지털 기술이 포함되어 공급망의 과제 해결과 비효율 완화를 돕습니다.

공급망은 일상적이고 반복적이며 규칙 기반적이고 예측 가능한 스크립트화된 작업 실행을 포함하므로, RPA가 제공하는 이점에 이상적으로 적합합니다. 또한 인간 노동자보다 24/7 근무하며 더 빠르고, 오류가 적고, 비용이 낮게 동일한 프로세스나 작업을 수행할 수 있는 능력은 매우 귀중합니다. 따라서 PwC가 2030년대 중반까지 전체 일자리의 최대 30%가 자동화 가능할 것으로 예측하는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

프로세스 자동화로 인한 일자리 우려가 있지만, 실제로는 기술이 대체하는 일자리보다 수백만 개 더 많은 일자리를 창출할 수 있습니다. 세계경제포럼에 따르면 향후 몇 년간 자동화로 인한 실직보다 더 많은 일자리가 창출될 것입니다.

하이퍼오토메이션은 그렇지 않으면 시간 소모적이고 비효율적인 작업을 대신 수행하여 근로자들이 비즈니스에 더 중요하고 가치 있는 작업에 집중할 수 있도록 시간을 확보해 줍니다. 컴퓨터와 기계가 인간만큼 수행할 수 없는 많은 작업과 프로세스가 있습니다. RPA를 도입해 시간을 확보하면 기존 인력을 재교육해 비즈니스 내 혁신을 주도할 수 있습니다.

하이퍼 자동화된 공급망의 이점

지난 해는 공급망에 명확히 개선할 영역이 있음을 보여주었습니다. 대량 비즈니스 프로세스는 가속화하고 실시간에 가까운 적응을 가능하게 하도록 간소화되고 자동화되어야 합니다. 소비자 수요 변화, 각 공급업체의 공급 가용성, 외부 시장 요인 등 많은 것이 공급망에 영향을 미칠 수 있습니다. 자동화와 신속한 변경 능력이 없으면 이러한 영향이 공급망과 궁극적으로 비즈니스의 수익에 상당한 타격을 줄 수 있습니다.

올바른 프로세스가 없으면 제품 재고가 수요와 맞지 않고, 견적-현금화 및 조달-지급 발주 주문이 정확하고 적시에 이루어지지 않으며, 송장 시스템 워크플로가 비효율적이게 됩니다. 환경이 얼마나 빠르게 변하든 공급망은 올바른 프로세스를 갖추도록 적응해야 합니다. 과거에는 수작업으로 수행되었지만, 기술 발전으로 RPA가 이를 신속하게 자동화할 수 있습니다.

조달과 예측 유지보수부터 주문 관리와 이행까지 모든 것이 RPA의 혜택을 누릴 수 있습니다. RPA는 일상적이고 반복적이며 안정적인 작업 자동화에 탁월하지만, 모든 비즈니스 프로세스가 이처럼 단순하지는 않습니다.

IoT 센서, 머신러닝, 대화형 인텔리전스, 프로세스 마이닝 같은 기타 기술을 결합하면 RPA가 대부분의 워크로드를 처리할 수 있습니다. 예를 들어 머신러닝을 사용하면 RPA 봇이 최적의 행동 방침을 학습하고, 명확화가 필요하면 슈퍼바이저와 챗봇 대화를 시작할 수 있습니다.

제조업에서의 예측 유지보수는 하이퍼오토메이션의 또 다른 사례입니다. 생산 라인 기계에 IoT 센서를 부착해 데이터를 수집하고 자동 분석합니다. 기계가 고장 나기를 기다려 문제를 파악하고 유지보수를 예약하는 대신, 기술이 임박한 고장을 알리는 요인을 학습해 사전에 유지보수나 수리를 예약할 수 있습니다. IoT와 RPA의 결합으로 제조업체는 오류를 제거하고 대응 시간을 개선하며, 무엇보다 기계 문제로 인한 다운타임을 줄일 수 있습니다.

성공적인 글로벌 공급망의 미래는 하이퍼오토메이션입니다. 우리 조사에 따르면 설문 대상 기업의 42%가 위험 관리에 자동화를 사용 중이며, 이는 향후 2년 내 두 배로 늘어날 것입니다. 다국적 기업의 80%가 이제 자동화가 직원과 공급망 파트너에게 데이터 통찰력을 부여하는 데 필수적이라고 믿습니다. 지금 이 기술에 투자함으로써 조직은 공급망을 미래에 대비시키고, 경쟁력을 유지하며, 통제 불가능한 요인이 발생하더라도 글로벌 산업을 계속 가동할 수 있습니다.