지능형 자동화로 제조업 미래 경쟁력 확보하기

제조업은 본질적으로 복잡합니다. 공급망 지리적 다양성, 규제 요건 지속 진화. 조직 밖 방대 정보 접근 어렵거나 불가능. 여전히 많은 제조업체 수작업·종이 기반 프로세스 의존으로 생산성 저하.

자동화 탐색 적극적, 하지만 전사 디지털 전환은 요원

대다수 제조업체 자동화 경로 탐색 열의. '항상 해오던 방식'에서 내일의 디지털 전환 기업으로 이동. 2018년 포브스 인사이트 조사: 48% '일부' 프로세스 인벤토리 완료(중요 초기 단계), 46% 자동화 소프트웨어 도입.

장벽: 스킬셋 부족(27%), ROI 불신(33%), 비용 과다 인식(42%), 현재 프로세스 고장 나지 않음(22%), 고위 리더십 지지 부족(27%). 자동화 혁신력 실재하나, 현황 냉철히 직시해 시장 이해와 최적 경로 모색 필요.

문서 중심 제조업, 종이 늪 여전

제조업 문서 주도 시장 → 많은 운영 여전히 종이·수작업 늪. 조사: 9% 전 작업 수작업, 31% 소작업 자동화하나 인간으로 연결·단계별 확인. 3분의 1 미만만 다중 작업 자동화, 예외만 인간 개입. 진전 중이나 갈 길 멂.

생산·무역·운송·개발·폐기 참조 문서 폭증 지난 20년간. 글로벌화로 다국가 표준 준수 압력 가중. 공급망 따라 특히 뚜렷: 위탁장, 수입 목록, 수출 신고, 납품서, 카르네, 원산지증명서 등 정해진 시점 상품 동반 또는 사전 제출 필수.

동시 다수 제조업체 '정보 섬' 구성. 생산 현장·지사·부서·사업부 간 문서·데이터 효율적 공유 안 됨. 적시 적소 정보 접근 불가 → 비효율·오류 처리 결과.

올바른 프로세스 워크플로는 병목 해소해야

병목 유발 아닌 제거, 사람과 필요 정보 사이 길 터줘야. 자동화 솔루션은 데이터가 비즈니스 위해 일하게 해야.

제조업 자동화: 공급·수요 계획, 주문 처리, 가격·조달, 재고 추적·처리, 계약 모니터링, 송장·견적·계약 관리, 고객 지원·커뮤니케이션, 규제 준수 등 핵심·주변 기능 전 영역 포괄.

직원·고객 만족도·비용·수익 실질 개선 입증

자동화로 직원 지루한 수작업 해방 → 고부가가치 고객 지향 업무 집중. 조사 상당수 제조업체 직원 만족도 향상 보고: 31% 5-15%, 26% 15-25%, 25% 25%+ 개선. 고객 만족도: 30% 5-15%, 35% 15-25%, 17% 25%+. 비용 절감: 42% 5-15%, 32% 15-25%, 11% 25%+. 수익 증대: 37% 5-15%, 31% 15-25%, 15% 25%+.

지능형 자동화(IA)로 완전한 디지털 전환

지식 근로자 + '스마트' 자동화 역량 매끄러운 융합 필요. 목표: 파트너 관계 강화, 마진 개선, 규제 준수 강화, 산출물 품질·정확성 제고, 비용 절감하는 민첩한 인력 창출.

다수 제조업체 RPA(로봇 프로세스 자동화)로 여정 시작: SW 로봇으로 반복 작업 자동화, 직원 보강. RPA만으로도 상당한 혜택이나, 다수 기술 넘어 생각. 60% 전사적 자동화 이니셔티브 보고.

진정한 전사 자동화 솔루션: RPA와 인지 캡처, 프로세스 오케스트레이션, 고급 분석, 모빌리티·고객 인게이지먼트 등 역량 원활한 상호운용성 필요. 모두 합쳐 지능형 자동화(IA). IA로 RPA 약속한 완전 가치·ROI 실현: 상호보완 기술 집약해 SW 봇 팀 관리, 기업 수준 확장. 조직 조건·일정 따라 지능형 디지털 인력 시작·확장·확대.

IA 플랫폼으로 디지털·물리 인력 협업 머신 수렴. 혜택: 서비스 수준 향상, 운영비 절감, 증원 없이 생산성 증대. 인간+로봇 인력이 비즈니스 운영 역량·성과 변혁, 제조업체 오늘 내일의 방식으로 일하게 함.