제조업에서 디지털 혁신이 여전히 어려움을 겪고 있는 이유 - 교훈 및 솔루션

많은 제조업체가 디지털 혁신에 투자하지만 결과는 제한적입니다. 일반적인 함정과 이를 극복하는 방법을 알아보세요.

작성자:Daniel Joseph Barry, Configit 제품 마케팅 부사장

Gartner가 "디지털 혁신을 가로막는 5가지 장벽"을 확인한 지 8년이 지났지만, 제조업체는 여전히 고질적인 사일로, 문화적 저항, 단편화된 솔루션이라는 동일한 문제로 씨름하고 있습니다. 문서 디지털화와 같은 피상적인 성공은 종종 박수를 받는 반면, 프로세스 조정 및 부서 간 협업이라는 더 어려운 작업은 뒤쳐집니다. AI가 산업을 재편하는 시대에 진정한 혁신을 위해서는 전체론적이고 수명주기에 초점을 맞춘 접근 방식이 필요합니다.

같은 도전, 새로운 시대

제조 리더들은 AI와 클라우드 마이그레이션에 막대한 투자를 하고 있지만 기존의 장애물은 여전히 존재합니다. 데이터 공유에 대한 거부감, 고르지 못한 거버넌스, AI가 일자리에 미치는 영향에 대한 불확실성 등이 모두 진행 속도를 늦춥니다. 성공하는 소수는 이러한 과제를 시장 이점으로 바꾸는 얼리 어답터와 진화자입니다.

가장 큰 걸림돌은 피상적인 승리를 심층적인 변화와 동일시하는 것입니다. 일반적인 실수는 다음과 같습니다:

• 문서를 디지털화하고 결과를 변환으로 착각
• 독립형 현대화 노력으로 전자상거래 플랫폼 출시
• 시스템 업그레이드 및 운영 모델 점검이 발생했다고 가정

조직은 여전히 큰 성숙도 격차를 보이고 있습니다. "조정된" 고객 여정 모델을 갖춘 제조업체만이 두 자리 수의 매출과 이익 성장을 유지했다고 보고합니다. 기술이 배포되었지만 기본 비즈니스 프로세스는 재설계되지 않았습니다.

단순히 사일로를 디지털화하는 것은 변환과 동일하지 않습니다. 많은 기업이 ERP, CRM, PLM 및 전자상거래 플랫폼에 상당한 예산을 할당하지만 이러한 시스템은 종종 고립되어 실행됩니다. 그 결과 데이터 사일로는 부서 간 조정을 제한하고 전사적 최적화를 방해합니다.

단편화는 엔지니어링, 영업, 제조 및 서비스 팀 전반에 걸쳐 여러 개의 충돌하는 제품 정의로 나타납니다. 다양한 데이터 세트로 인해 측정항목이 잘못 정렬되어 우선순위가 충돌하고 성능이 저하됩니다.

운영상의 영향은 광범위합니다. 재작업, 구성 오류 및 변형에 대한 제한된 추적성으로 인해 고객 요청에 대한 응답이 느려지고 민첩성이 저하됩니다. 현대화된 도구는 여전히 일상적인 운영을 관리하는 구조적 사일로를 보완할 수 없습니다.

AI가 취약한 기반을 노출

AI는 점점 더 경쟁적 필수 요소로 자리잡고 있지만 많은 이니셔티브에는 필요한 조정되고 검증된 데이터가 부족합니다. AI는 제조업체의 성숙도 수준을 증폭시킵니다. 구성 규칙이 일관되지 않으면 AI는 해당 불일치를 확장할 뿐입니다. 부실한 데이터 거버넌스는 오류를 가속화하고 통찰력을 약화시킵니다.

전체 라이프사이클에 걸쳐 제품 데이터와 구성 로직을 연결하는 강력한 디지털 스레드가 없으면 AI는 약속을 이행할 수 없습니다. 견고한 데이터 기반은 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 유일한 방법입니다.

진정한 변화에 필요한 것

제조에는 단편적인 시스템 업그레이드가 아닌 수명주기 관점이 필요합니다. 공유된 제품 정의 및 구성 논리를 중심으로 엔지니어링, 상업 및 운영 기능을 조정하는 것이 필수적입니다. 구조적 조정은 통합 데이터 모델을 통해 사일로를 허물고 거버넌스가 시스템 소유권이 아닌 비즈니스 결과에 연결되도록 하는 것부터 시작됩니다.

데이터 무결성은 추적성의 중추가 됩니다. 구성 규칙이 검증되면 다운스트림 영향이 가시화되고 처리 가능해지며 재작업이 제거되고 위험이 줄어들며 정보에 입각한 의사 결정이 가속화됩니다. 따라서 혁신은 점진적인 자동화가 아니라 수명주기 전반에 걸친 구조적 조정에 관한 것입니다.

제조 분야의 성공적인 디지털 혁신 달성

Gartner의 디지털 혁신에 대한 5가지 장벽은 제조 부문에서 크게 변하지 않았습니다. 업계의 어려움은 욕구 부족이 아닙니다. 근본 원인을 해결하기보다는 문제를 패치하는 경향이 있습니다. 진정한 혁신을 위해서는 데이터 사일로를 해체하여 모든 부서가 제품 수명주기에 대해 일관된 단일 뷰를 볼 수 있도록 해야 합니다.

AI 도입 압력을 받고 있는 제조업체에게 진정한 기회는 혁신을 일회성 프로젝트가 아닌 지속적인 기반으로 다루는 데 있습니다. 그래야만 AI가 발전하고 지속 가능한 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.

저자 소개: Daniel Joseph Barry는 CLM(구성 수명주기 관리) 솔루션의 글로벌 리더인 Configit의 제품 마케팅 부사장입니다. 통신 및 IT 부문에서 30년 이상의 경험을 보유한 그는 Ericsson과 같은 다국적 기업에서 기술, 상업 및 전략적 역할을 맡았으며 스타트업에서 성장 이니셔티브를 주도했습니다. 수년간 독립 컨설턴트로 활동한 후 2023년 Configit에 합류하여 CLM의 가치를 설명하고 시장 통찰력을 제공했습니다.