팬데믹 이후 지속되는 글로벌 공급망 불확실성과 지정학적 리스크는 기업들의 공급망 전략 재정립을 가속화하고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 디지털 전환과 AI 기술이 있으며, 이는 기업의 생존과 지속가능한 성장을 위한 핵심 과제로 부상하고 있습니다.

실제로 제조업체의 78%가 기존의 판매량 예측 모델로는 구매예산 수립 과정의 급격한 시장 변화에 대응하기 어렵다고 응답했습니다. 과거 데이터에만 의존하는 예측 방식이 더 이상 유효하지 않다는 것을 보여주죠.

제조업 AI 도입 효과는 단순히 불량률 감소에 그치는 것이 아니라, 전체적인 생산성 향상과 비용 절감, 품질 개선으로 이어지고 있습니다. AI 기반의 분석 및 의사결정 지원 체계를 통해 제조 현장의 다양한 문제를 예측 수 있는 시스템이 마련되고 있죠.

실제로 성공적으로 AI 도입 과정을 마친 기업 사례를 보면, 현업 담당자들의 역할이 축소된 것이 아니라 오히려 확장되고 심화되었습니다. 데이터에 기반한 의사결정, 고부가가치 업무로의 전환, 새로운 비즈니스 기회 발굴 등 보다 업무 영역이 확장된 것입니다.

이 글에서는 제조현장에서 실제로 발생하는 엑셀 재고관리의 문제점, 실무자들이 겪는 다양한 어려움과 이를 해결하기 위한 실질적인 방안을 중심으로, AI 시스템이 가져올 수 있는 근본적인 변화와 혁신에 대해 이야기하고자 합니다.

현재 글로벌 기업들의 AI 에이전트 관련 투자 규모는 연간 500억 달러를 상회하며, 2025년까지 시장 규모가 2000억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어 산업 전반의 패러다임 전환을 의미합니다.

제조업 AI 도입은 생산성을 30~45% 향상시키고, 운영 및 유지보수 비용을 60%까지 절감하는 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 그러나 많은 제조기업들이 AI 도입의 필요성은 인식하면서도, 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 고민하고 있습니다.

수요예측 실패 사례는 과거 3개월 평균과 같은 단순 통계를 활용하거나 수동으로 엑셀 작업을 진행하는 경우가 많았습니다. 그러나 AI 기반 시스템은 5만여 개의 대내외 데이터를 자동으로 수집하고 분석하여 더욱 정교한 예측을 가능하게 합니다.

2021년 135조3천15억 원이었던 상위 274개 기업의 재고자산은 2022년 179조459억 원으로 급증했습니다. 이러한 재고 관리 사례 데이터는 기업의 수익성을 크게 저해하는 요인으로 작용하고 있습니다.

기업들은 현재 급격한 수요 변동을 정확하게 예측하지 못해 어려움을 겪고 있습니다. 기존 ERP 시스템으로는 이러한 문제들에 실시간으로 대응하며 신속한 의사결정을 내리기가 어려운 것이 현실입니다.

성공적인 디지털 전환 전략을 위해서는 조직의 전반적인 디지털 역량 강화가 선행되어야 합니다. 이를 위해 전사적 차원의 교육 프로그램을 운영하고, 실험과 도전을 장려하는 혁신 문화를 조성해야 합니다.

AI 모델 정확도 평가란, 머신러닝 모델이 데이터를 얼마나 정확하게 예측하고 분류하는지를 측정하는 체계적인 프로세스입니다. 정확도는 이진 분류문제에서 유용하며, 전체 예측 중에서 올바른 예측의 비율을 나타내죠.