기계 데이터 활용: 임원을 위한 AI·IoT로 ROI 극대화 가이드

'여기까지 오게 한 것이 그곳까지 가게 하지는 않는다.' 이 말이 기술 도입과 확장의 차이를 이해하는 열쇠일 수 있습니다. 임원들은 AI와 IoT 같은 신기술 통합이 가치를 더하는 것을 보았지만, 마일스톤과 ROI 추정치를 놓치는 경우가 많습니다. 다음은 임원들이 기계 데이터를 비즈니스 인텔리전스로 활용해 다음 단계로 나아가는 방법을 검토합니다.

파일럿 프로젝트 확장의 문제점

제조업의 현재 동력 중 하나는 기술을 사용해 생산을 늘리고 비용을 줄이는 것입니다. 많은 초기 프로젝트는 연결성과 기계 데이터에 초점을 맞춥니다. 기계 데이터 프로젝트가 유망해 보여도, 예상 ROI를 달성하지 못하거나 유사한 결과로 확장되지 못할 수 있습니다. 이는 파일럿 프로그램의 목표가 단일 프로젝트에 맞춰져 있기 때문인 경우가 많습니다.

임원들은 기계 데이터 프로젝트가 지역적으로 어떻게 목표를 달성하는지 알지만, 지역적 성공이 다른 이해관계자에게 어떤 영향을 미칠지 고려해야 합니다. 기계 데이터가 큰 그림에 어떻게 들어맞는지 이해하면서, 일정 비율의 도입이나 N-값이 달성되기 전에는 비즈니스 레벨에서 변화가 일어나지 않을 수 있습니다. 아래에서 파일럿 프로그램 런칭 시 고려할 사항을 정리합니다.

어디서 시작할까?

목표와 그 중요성을 파악하세요. 지역적으로 가장 큰 영향을 보일 수 있는 여러 프로젝트(단 몇 개, 수십 개는 아님)를 고려하면서, 성공 또는 실패 시 상위 레벨 비즈니스 인텔리전스에 미칠 잠재적 영향도 이해하세요.

워크플로, 리소스, 기타 핵심 성과 지표를 문서화해 기술을 빠르게 통합해 기계 데이터를 얻을 수 있는 영역을 식별하세요. 정확한 결과를 위한 충분한 데이터를 얻는 데 얼마나 걸릴지 파악하세요. 정보 기반 결정에는 두 가지 결과가 포함됩니다. 파일럿 성공 여부를 판단하는 시간, 그리고 상위 비즈니스 기능을 위한 기계 데이터 수집에 필요한 도입 기간 또는 양.

"30년 동안 잘만 했는데!"

이 말은 역동적이고 빠르게 진화하는 산업에서 가장 해로운 발언일 수 있습니다. 하지만 어느 정도 진실도 있습니다. 레거시 장비를 폐기하거나 모든 것을 최신 최첨단 장치로 연결하는 것으로 시작하지 마세요. 레거시 장비도 연결할 수 있습니다!

레거시 장비나 네트워크는 여전히 가치를 제공할 수 있습니다. 업데이트에 돈을 쓰는 것은 수익 감소 투자가 될 수 있으며, 그 돈은 더 나은 ROI를 줄 영역에 쓰일 수 있습니다. 이미 가진 것을 증폭시키는 레거시 장비와 호환되는 신기술을 인지하세요.

임원은 리더십을 제공하되, 관리자가 가장 잘 아는 일을 하게 하세요. 혁신에 관해서는 톱다운 지원을 하되, 보텀업으로 구축하세요. 임원이 속도와 방향을 정할 수 있지만, 관리자가 아키텍처와 워크플로를 더 잘 이해해 사례별 결정을 내릴 수 있습니다.

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기계 데이터에서 비즈니스 데이터로

기술 도입 트렌드는 예측 유지보수처럼 ROI나 가시적 혜택을 쉽게 판단할 수 있는 솔루션을 찾는 것입니다. 임원들이 기계 데이터가 비즈니스 목표와 어떻게 연관되는지 보지 못하면 기계 데이터는 공장 현장에 머무를 수 있습니다. 비즈니스 레벨에서의 빠르고 정보 기반 결정에는 기업 외부에서 일어나는 데이터(영업, 공급망, 경쟁사 동향)가 포함될 수 있습니다. 하지만 파일럿 프로그램은 기계 데이터가 다음과 어떻게 연관될 수 있는지 보기 시작하는 기회가 됩니다.

• 기업의 유연성 또는 반응성
• 수익 또는 새로운 수익원 창출 가능성
• 고객 경험
• 마케팅 캠페인

오해와 해결책

일반적인 오해는 기계 데이터가 비즈니스 레벨에서 사용되려면 처리돼야 한다는 것입니다. 기업들은 비즈니스 분석을 위해 데이터를 필터링하려 고급 소프트웨어에 투자했습니다. 그러나 맞춤 솔루션은 비싸고, 개발에 오래 걸리며, 일단 구축되면 유연하게 적응하기 어렵습니다.

원사이즈-핏-올이나 기성 솔루션은 통합이 빠르지만 제한적일 수 있습니다. 모듈화되고 맞춤화 가능한 소프트웨어를 제공하는 하이브리드 솔루션이 시작 단계에서 가치가 있습니다. SaaS(Software as a Service), 동적 대시보드, 엣지와 클라우드 기계 데이터를 완화할 수 있는 마이크로서비스를 제공하는 기술 공급업체를 찾으세요. 하이브리드 솔루션으로 빠르게 시작하고 필요에 따라 맞춤 기능으로 조정할 수 있습니다.

실시간 기계 데이터, 알림, 통보 기능이 있는 SaaS는 공장 현장을 원활하게 돌리는 데 탁월하며, KPI(핵심 성과 지표)와 ERP(전사적 자원 관리) 같은 추가 기능은 큰 그림을 주시하고, 공급망 재고를 관리하며, 임원이 정보 기반 비즈니스 결정을 내리도록 돕습니다.

전반적으로 임원은 혁신을 지원하고 기계 데이터 분석을 향한 기업 문화를 이끌어야 합니다. 결국 데이터는 제조업의 미래입니다. 파일럿, 교육, 보너스 프로그램을 장려함으로써 이를 실현할 수 있습니다. 작업자가 아이디어나 문제를 공유할 수 있는 커뮤니케이션 시스템을 만들면 어떤 프로그램이 직원들에게 가장 동기부여가 될지 파악할 수 있습니다. 어떤 기업은 게임화나 해커톤 같은 경쟁을 도입해 직원의 참여와 교육을 유도하기도 합니다. 기억하세요, 현재 위치에 오게 한 것이 미래까지 가게 하지는 않습니다. 내일의 목표를 해결하는 데 어제의 솔루션을 고집하지 마세요.