산업 제조 조직이 전례 없는 변화에 직면하여 민첩성을 유지해야 하는 이유

제조업체들은 민첩성 측면에서 ‘가치 공백(value void)’에 직면해 있습니다. 이는 디지털 전환 이니셔티브가 대응력을 충분히 향상시키지 못하거나, 업계의 구체적인 요구를 충족시키기에 부족하기 때문입니다.

오늘날의 매우 혼란스러운 환경에서 이러한 격차는 문제가 되며 점점 더 악화될 뿐입니다. 이 McKinsey 기사에 따르면, 임원들은 기술 혁신이나 공급망 취약성과 같은 혼란의 영향이 향후 5년 동안 15%~25% 증가할 것으로 예상하고 있습니다. 이는 제조업체가 늦기 전에 조속히 해결책을 모색해야 한다는 점을 시사합니다.

혼란은 지정학적 긴장과 세계 경제 불안정, 예측 불가능하고 신뢰할 수 없는 물류, 끊임없이 변화하는 산업 규정, 적응 속도가 너무 느리고 비용이 많이 드는 구식 레거시 시스템을 포함하되 이에 국한되지 않는 여러 요인들에 의해 발생합니다.

혼란의 영향은 광범위하여 공급망 전반에 걸쳐 비용과 리드 타임이 증가하여 고객 만족도에 영향을 미치고 조직이 이러한 변화에 대응할 수 없게 만듭니다.

그럼에도 불구하고 희망의 빛은 보입니다. 산업 제조 조직의 위험 부담이 점점 더 커지고 있지만 성장 가능성, 즉 고객 충성도 증가, 경쟁 우위 확보, 수익성 강화의 가능성이 풍부하여 조직은 이를 실현할 수 있는 강력한 위치에 있게 됩니다.

혼란에 정면으로 맞서기

브렉시트, Covid-19 팬데믹, 임박한 관세 및 글로벌 분쟁 등 격동의 전 세계적 사건들이 최근 몇 년 동안 공급망에 상당한 영향을 미쳤으며, 제조업체들은 향후 혼란에 직면하여 같은 상황이 반복되는 것을 피할 방법을 점점 더 모색하고 있습니다.

그러나 어떤 문제는 극복하기가 복잡합니다. 공급망 전반에 걸친 낮은 가시성과 협업 부족으로 인해 많은 조직이 병목 현상이 언제, 어디서 발생할지 정확히 예측하지 못한 채 취약한 상태에 놓여 있습니다. 또한 갑작스러운 무역 관세와 같이 예상치 못한 상황이 불가피하게 발생했을 때 제조업체가 적절하게 대응할 수 있는 능력을 제한합니다.

제조업체가 공급망 가시성을 높일 수 있다 하더라도 증가하는 데이터 양과 높아지는 고객 기대치로 인해 복잡성이 높아지면서 운영 중단 관리에 도움이 되는 실행 가능한 통찰력을 표면화하기 어렵습니다. 점점 더 정교해지는 사이버보안 위협이 발생하고 있으며, 엄격한 보안 조치를 시행해야 한다는 압박이 가중되고 있습니다. 신뢰할 수 있는 정보가 부족하면 정적인 공급망이 장기적인 관점을 해석하거나 계획하고 새로운 전략을 채택할 수 없어 잠재적으로 성과가 저하될 수 있습니다.

문제를 더욱 어렵게 만드는 것은 전 세계 제조업체가 적합한 인재를 유치하고, 유지하기 위해 점점 더 어려움을 겪고 있으며, 새로운 접근 방식이나 전략을 구현하는 데 사용할 수 있는 리소스가 점점 줄어들고 있다는 뜻입니다.

어려운 상황에 직면한 제조업체는 앞서 나가기 위해 기존의 틀을 벗어나 사고해야 합니다.

민첩성 이점 구현

당사의 최신 글로벌 연구 보고서에 따르면, 산업 제조 조직의 82%가 성공은 새로운 기술의 도입과 활용에 달려 있다는 데 동의하는 것으로 나타났습니다. 가치 공백을 해소하는 것이 제조업체에게 우선순위가 되면서, 해당 기술이 적용되는 방식이 중요한 영향을 미칠 것이라는 점은 분명합니다.

사실 올바른 도구를 사용하면 공급망 불확실성을 무력화하고 상쇄할 수 있습니다. 제조업체는 이러한 도구를 결합하여 성공을 위한 준비를 하고 업계 선두주자로서의 입지를 확보할 수 있습니다.

• 클라우드 기반 기업 자원 관리(ERP) 시스템은 재고, 공급업체 상태 및 물류에 대한 실시간 통찰력을 통해 가시성을 높이고 사일로를 분해하며 보편적인 관점을 제공합니다. 여러 현장의 지원이 필요한 조직의 경우, 여러 지역에 걸쳐 있는 모든 생산 시설과 작업 공간을 하나의 시스템으로 통합하면 입고 또는 출고 부품을 추적하는 기능부터 회사 간 거래를 지원하는 완전한 재정적 응집력 및 감독에 이르기까지 수많은 이점을 얻을 수 있습니다.
• 생성형 인공 지능(GenAI) 예측 인텔리전스는 제조업체가 부족분을 예측하고 조달을 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 이를 통해 프로젝트 현황에 대한 상호 대화를 진행하고 위험으로 간주될 수 있는 모든 것을 파악할 수 있습니다. 그렇지 않으면 대규모의 분산된 조직에서 이러한 작업을 완료하는 데 상당한 시간이 걸릴 수 있습니다.
• 제품 수명 주기 관리(PLM)는 접근 가능한 디지털 스레드를 제공하여 제품 혁신 속도를 높이고 산업 제조 조직이 시장 수요에 더 빠르게 대응할 수 있도록 지원함으로써 제품 개발 시간을 단축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 성공적인 제품을 시장에 더 빨리 출시함으로써 산업 제조 조직은 경쟁업체와 차별화하여 고객 만족도를 높이고 시장 점유율을 높일 수 있습니다.
• 디지털 자동화를 통해 산업 제조 조직은 예기치 않은 가동 중단 시간을 최소화하고 장비 수명을 연장하며 유지보수 일정을 최적화하여 민첩성을 높이고 탁월한 가치를 창출할 수 있습니다. 제조업체는 로보틱 프로세스 자동화(RPA), 머신 러닝(ML) 및 AI와 같은 고급 자동화를 통해 부가가치가 없는 반복 작업을 자동화하여 근로자 생산성을 높일 수 있습니다. 또한 오류를 줄이고 작업을 완료하는 데 걸리는 시간을 단축함으로써 높은 수준의 혁신에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
• 프로세스 마이닝은 프로세스 내의 패턴과 비효율성을 발견하여 개선을 추진하는 또 다른 도구입니다. 이를 통해 주문 유형, 공장 또는 지역 간 벤치마킹이 가능하며 그룹 모범 사례를 더 쉽게 표준화할 수 있습니다. 프로세스가 견고할수록 혼란에 더욱 잘 대처할 수 있습니다.

가능성 실현

올바른 기술 투자를 위한 선견지명을 갖춘 산업 제조 조직은 혼란에 대처하는 능력을 키울 뿐만 아니라 비즈니스 생산성을 향상시키고 지속적인 혁신을 추진하며 차별화를 위한 고유한 가치를 발견할 수 있습니다.

이 아이디어를 더 자세히 살펴보기 위해 500명의 산업 제조 업계 의사결정권자를 대상으로 글로벌 연구를 수행했습니다. 그 결과 4가지 가치 창출 벡터가 밝혀졌으며, 이는 전 세계의 가장 생산적인 산업 제조 조직들이 기술 이점을 활용하여 새로운 가치 흐름을 실현하는 방법에 대한 청사진을 제공합니다.

조직이 산업 리더로서 입지를 확보할 수 있는 방법을 알아보려면 지금 바로 보고서를 다운로드하십시오.

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