“이젠 모든 회사가 IT 기업”

생산 관리자가 데이터 활용한 처방적 분석으로 수익성 높일 수 있어
농업장비 제조사 존 디어는 트랙터에 내장된 센서가 보내는 데이터를 받아 서비스 일환으로 처방적 분석을 제공한다. / 사진:NATI HARNIK-AP-YONHAP

사람들이 “제조업에 분석법이 적용될 수 있음을 알았느냐”는 질문을 할 때 싱긋 웃지 않을 수 없다. 혹시 오퍼레이션스 리서치(OR)에 관해 들어본 적 있는가? 제2차 세계대전 이후부터 활용돼 왔으며 데이터·수학모델·알고리즘을 이용해 공정상의 문제를 해결하는 기법이다. 많이 들어본 소리인가?

분석법이 빅데이터·소셜미디어·마케팅에 초점을 맞추기 때문에 제조업에는 새로운 개념이라고 생각하는 사람도 있을 듯하다. 동의하지 않는 사람도 많겠지만 나는 분석법을 기원 측면에서 문제 중심의 OR·경영과학과 동일시한다. 분석법은 제조분야에 많은 도움을 줄 수 있다. 그리고 제조업은 분석법의 활용 면에서 다른 분야에 앞서 있다. 제조업에는 전통적인 계획과 일정 수립을 넘어 분석법을 활용할 기회가 많다.

분석도구를 분류하는 방법은 여러 가지지만 서술적(descriptive)·예견적(predictive)·처방적(prescriptive) 3가지 항목으로 이뤄지는 분류법이 가장 일반적이다. 서술적 분석법은 서술적 통계, 데이터 쿼리(검색요구), 데이터 시각화, 데이터 대시보드(중요한 지표를 정리해 표시한 것)를 포함한다. 이런 도구들은 일반적으로 어떤 일이 발생했는지 기술하는 데 이용된다.

과거 데이터를 이용해 미래를 예측하거나 주요 변수간의 관계를 규명하는 예견적 분석은 시계열 예측 모델, 각종 회귀분석, 예견적 데이터 마이닝, 머신러닝(기계의 자율적인 학습과 성능향상 과정)으로 이뤄진다. 끝으로 처방적 분석법은 서술적·예견적 분석법과 다르다. 처방적 분석법은 관리자가 따라야 할 행동지침을 처방한다. 예컨대 최적화·경험칙(heuristics)과 기타 규칙 기반 시스템이 처방적 분석법이다.

제조업의 관점에서 관리도(control chart)는 서술적이다. 기계의 고장을 예측하는 로지스틱 회귀(독립 변수의 선형 결합을 이용해 사건의 발생 가능성을 예측하는 기법)는 예견적 분석법이다. 전환비용을 최소화하는 일정계획 알고리즘은 처방적 분석법이다. 물론 서술적·예견적 분석을 단순히 재미 삼아 하는 사람은 없다.

서술적·예견적 분석법에 규칙을 더하면 처방적이 된다. 다시 말해 문제 해결을 돕는다. 예컨대 서술적 관리도에 ‘통제 한도를 벗어나는 데이터 항목 5개가 연속으로 나타날 때 기계를 멈추고 점검·재조정하라’는 규칙을 결합하면 처방적 도구가 된다. 분석법은 문제에 초점을 맞춤으로써 모두 문제해결에 기여한다. 어떻게 보면 분석법의 목표는 처방이다(또는 처방이어야 한다).

제조업체들이 처방적 분석법을 어떻게 활용할 수 있을까? 회사의 기술자가 품질·재고·생산 관리 문제를 해결했을지 모른다. 하지만 그들이 작업을 더 효율화할 수 있는 새 데이터원을 생각하고 있을까? 그리고 마케팅 팀과 협력해 활용 가능한 모든 데이터를 동원하는 혁신적인 신제품과 서비스를 개발할까? 끝으로 작업 공정에서 인공지능이 어떤 역할을 할 수 있을까? 모든 작업 요소가 최대한 연결됐는가? 다양한 작업 단계의 센서와 스마트 태그에 대한 투자를 통해 처방적 분석법을 적용할 수 있는 데이터를 어떻게 생성할까? 예컨대 기계장비의 센서에 투자하면 예견적 유지관리의 정확성이 높아지고 나아가 최적화 모델의 효과가 향상돼 유지관리 일정을 선제적으로 수립할 수 있을까? 그렇게 되면 생산력이 강화된다.

스마트 태그에서 더 양질의 데이터를 확보하면 재고 관리와 배송 효율성이 향상되고 나아가 인력 최적화를 이룰 수 있게 될까? 그렇게 되면 초과근무 비용을 줄일 수 있다. 그리고 회사 시스템이 납품업체와 얼마나 연결됐는가? 납품업체 실적에 관한 데이터를 끊임없이 수집하는가? 그 데이터를 이용해 공급처를 최적화해 원가 관리를 강화하고 위험을 완화할 수 있는가? 공인 공급처들과 조합경매(combinatorial auction, 참가자들이 각종 품목을 하나의 패키지로 묶어 입찰하는 방식)를 구성해 대폭적인 원가절감을 꾀해야 하는가? 이 모든 사례에는 한 가지 공통점이 있다. 데이터 투자를 통해 처방적 분석법에 활용할 수 있다는 점이다.

현대 분석기술 운동에서 가장 많은 관심이 집중된 분야는 필시 마케팅이었다. 따라서 제조업-마케팅 인터페이스에 처방적 분석법을 혁신적으로 적용할 때가 됐다고 해도 이상하지 않다. 제조·장비를 스마트하게 만드는 것처럼 제품 자체를 더 스마트하게 만들어 새로운 기회를 창출할 수 있을까?

농업장비 제조사 존 디어와 항공기 엔진 제조사 GE애비에이션 모두 지금은 제품에 센서를 내장해 고객이 수월하게 장비를 관리하도록 돕는다. 존 디어는 트랙터가 보내는 데이터를 받아 일종의 서비스로 처방적 분석을 제공한다. 장비 유지관리, 연료 절약, 그리고 기상 데이터와 결합해 수확증대를 꾀하는 가동 방법 등이다. 마찬가지로 GE 에비에이션도 처방적 분석을 서비스로 제공해 고객의 예방적 유지관리를 돕고 연료 효율성을 높이는 활공경로(glide paths, 활주로에의 진입 경로와 각도)를 처방한다. 어떻게 제품 데이터를 수집해 그것을 이용해 새로운 고부가 제품이나 서비스를 고객에게 제공할 수 있을까?

인공지능은 모든 사업 분야 특히 제조업에서 뜨거운 화두로 떠올랐다. 인공지능은 예견적 또는 처방적 분석법이 될 수 있다. 인공지능은 통상 자동화되고 데이터가 새로 입력될 때 실시간으로 작업을 업데이트한다는 점이 열쇠다. 이런 실시간 업데이트는 예측용 또는 처방용으로도 쓰일 수 있다.

처방용의 경우 인공지능은 전술 또는 전략보다는 작업을 위한 신속한 실시간 의사결정에 가장 효과적이다. 예컨대 기계 센서 데이터와 결합해 기계장비의 예방적 유지관리를 예측하고 일정을 수립하는 데 인공지능을 이용할 수 있다. 인공지능 시스템에 데이터가 더 많이 입력될수록 그리고 학습을 통해 품질관리 데이터를 토대로 실시간으로 기계에 조정을 처방할 수도 있다.

제조분야의 이 모든 처방적 분석법 사례에는 데이터, 연결성 그리고 궁극적으로 스마트 분석기술 전문가에 대한 투자가 필요하다. 크로거는 저마진의 식료품 소매유통 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 신기술과 분석법에 집중 투자해 큰 성공을 거뒀다. 시뮬레이션과 신기술로 고객의 평균 대기 시간을 약 4분에서 26초로 단축했다. 또한 분석법을 이용해 온라인 쇼핑, 고객 서비스 향상, 그리고 제품구성(product mix)과 공급을 개선한다. 월스트리트저널의 최근 기사 제목이 모든 걸 함축적으로 말해준다. ‘이제 모든 회사가 IT 기업이다.’ IT와 분석법에 어떻게 투자해 제조업에서 경쟁력을 유지하겠는가?

– 제프리 D. 캠

※ [필자는 노스캐롤라이나주 웨이크포레스트대학 비즈니스 스쿨의 사업분석학부학부장이다. 미국 경영과학회(INFORMS)의 연구원이며 ‘비즈니스 분석법(Business Analytics)’ 3판을 공동 저술했다.]