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“대규모 스마트 제조 혁신의 비결은...” P&G CIO

2022.10.07 Thor Olavsrud  |  CIO
다국적 소비재 기업 ‘P&G’가 산업용 사물인터넷(IIoT), 디지털 트윈, AI, ML 등을 통해 제조를 대규모 혁신하고 있다. 

지난 184년간 P&G는 2021년 기준 미화 760억 달러 이상의 매출을 기록하고, 직원 수가 10만 명 이상에 달하는 세계 최대의 소비재 제조 기업으로 성장했다. 

그리고 2022년 여름, 이 회사는 디지털 제조 플랫폼을 트랜스포메이션하기 위해 마이크로소프트와 다년간 파트너십을 체결했다. 양사는 산업용 사물인터넷, 디지털 트윈, 데이터, AI 등을 사용해 소비자에게 제품을 더 빨리 제공하고, 고객 만족도를 높이며, 생산성을 개선하고, 비용을 절감하여 디지털 제조의 미래를 만들겠다고 밝혔다. 

P&G의 CIO 비토리오 크레텔라는 “이 디지털 트랜스포메이션의 목적은 전 세계 수백만 소비자를 위한 최적의 솔루션을 만드는 한편, 모든 이해관계자를 위한 성장과 가치를 창출하는 것”이라면서, “데이터, AI, 자동화를 활용하여 비즈니스의 모든 측면에서 민첩성과 확장성을 갖추고, 혁신을 가속할 뿐만 아니라 모든 업무에서 생산성을 높이고 있다”라고 말했다. 
 
ⓒThe Procter & Gamble Co.

대규모 스마트 제조
P&G는 이미 이집트, 인도, 일본, 미국에서 애저 IoT 허브(Azure IoT Hub) 및 IoT 엣지(IoT Edge)를 기반으로 제조 인력이 인사이트를 분석하여 제품 생산을 개선하는 파일럿 프로젝트를 수행했다. 예를 들어 기저귀 생산은 최적의 흡수력, 누출 방지, 편안함을 위해 여러 겹의 재료가 매우 정밀하게 그리고 매우 빠르게 합쳐져야 한다. 새로운 IIoT 플랫폼은 장비 원격 측정 및 고속 애널리틱스를 사용하여 생산라인을 지속적으로 모니터링하고, 자재 흐름의 잠재적인 문제를 조기에 감지하고 예방한다. 이는 제조 인력의 생산성을 향상시키는 동시에 주기 시간을 개선하고, 네트워크 손실을 줄이며, 품질을 보장한다. 

P&G는 페이퍼 타월 생산에서도 제조 효율성을 향상시키기 위해 IIoT, 고급 알고리즘, 머신러닝, 예측 애널리틱스를 테스트하고 있다. 이를 통해 완성된 페이퍼 타월 시트 길이를 더욱더 정확하게 예측할 수 있다고 회사 측은 덧붙였다. 

사실상 대규모 스마트 제조는 어려운 일이다. 장비 센서에서 데이터를 가져와 고급 애널리틱스를 적용하여 기술적이고 예측적인 인사이트를 도출하고 시정 조치를 자동화해야 하기 때문이다. 엔드투엔드 프로세스에는 데이터 통합, 알고리즘 개발, 교육, 배포를 포함한 여러 단계도 필요하다. 대량의 데이터와 실시간에 가까운 프로세싱도 물론이다.  

크레텔라는 “원활하게 확장할 수 있는 비결은 우선 엔지니어가 처음부터 모든 것을 만들 필요 없이 특정 제조 환경에 다양한 사용 사례를 구축할 수 있도록 마이크로소프트 클라우드와 엣지에서 공통 구성 요소를 제공해 복잡성을 줄인 것”이라고 언급했다.

이어 그는 마이크로소프트 애저를 기반으로 전 세계 100개 이상의 제조 현장의 데이터를 디지털화 및 통합하고, 아울러 실시간 가시성을 위한 AI, ML, 엣지 컴퓨팅 서비스를 강화할 계획이라고 밝혔다. 이를 통해 P&G 직원들은 생산 데이터를 분석하고, AI를 사용해 중요한 의사결정을 지원할 수 있을 것이라고 크레텔라는 덧붙였다. 

디지털 기반으로써의 데이터와 AI
크레텔라에 따르면 P&G는 5년 전 AI 여정의 첫발을 내디뎠다. 이 여정은 (그가 말하는) ‘실험 단계’를 지나 확장된 솔루션과 점점 더 정교해지는 AI 애플리케이션으로 나아가고 있다. 데이터와 AI는 이 회사의 디지털 전략의 중심이 됐다. 

그는 “비즈니스의 모든 측면에서 AI를 활용하여 결과를 예측하고, 아울러 자동화를 통해 점점 더 많은 조치를 처방하고 있다”라며, “이를테면 모델링과 시뮬레이션 덕분에 새로운 공식을 개발하는 데 걸리는 리드 타임을 몇 개월에서 몇 주로 단축할 수 있었다. AI를 사용하여 소비자에게 적절한 시기에 적절한 채널과 콘텐츠로 브랜드 메시지를 전달하여 소비자와 소통하고 관계를 맺을 수 있다”라고 말했다. 

이어 “예측 애널리틱스를 사용하여 소비자가 언제, 어디에서, 어떻게 쇼핑하는지 파악해 소매 파트너의 (P&G) 제품 구매를 지원하기도 한다. 또 P&G 엔지니어는 애저 AI(Azure AI)를 활용해 생산라인의 품질을 관리하고 장비의 회복탄력성을 확보한다”라고 크레텔라는 설명했다. 

그는 “P&G의 이러한 확장이 크로스-펑셔널 데이터레이크를 중심으로 확장 가능한 데이터 및 AI 환경에 투자한 것을 비롯해 기술을 바탕으로 하긴 하지만, 기업의 비즈니스를 안팎으로 이해하는 수백 명의 재능 있는 데이터 과학자와 엔지니어 덕분이기도 하다”라고 언급했다. 

“앞으로 AI 자동화를 확대해 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, ML 엔지니어가 수동적이고 노동 집약적인 작업 대신, 가치 있는 영역에 더욱더 시간을 할애할 수 있도록 지원할 예정”이라며, “또한 AI 자동화를 활용하면 일관된 품질을 제공하고 위험을 관리할 수 있다. AI를 자동화하면 점점 더 많은 직원이 이에 액세스할 수 있기 때문에 AI의 이점이 널리 퍼지게 될 것”이라고 크레텔라는 전했다. 

‘사람’이 무엇보다 중요하다
민첩성을 ‘대규모’로 갖출 수 있었던 또 다른 요인은 IT의 팀 구성 방식에 있다고 크레텔라는 밝혔다. P&G의 IT는 중앙팀 그리고 각 카테고리 및 시장에 포함된 임베디드팀 간의 균형을 유지하고 있다. 중앙팀은 엔터프라이즈 플랫폼과 기술 기반을 구축하고, 임베디드팀은 이러한 플랫폼과 기반을 사용하여 비즈니스 부문의 특정 요구 사항을 해결하는 디지털 솔루션을 만든다. 

크레텔라는 “이 밖에 특히 데이터 과학, 클라우드 관리, 사이버 보안, 소프트웨어 엔지니어링, 데브옵스 등의 영역에서 인재를 인소싱하는 데 우선순위를 두고 있다”라고 언급했다. 

트랜스포메이션을 가속하기 위해 이 회사와 마이크로소프트는 두 기업의 전문가로 구성된 DEO(Digital Enablement Office)를 마련했다. DEO는 우선순위가 높은 비즈니스 시나리오를 만드는 인큐베이터 역할을 한다. 그는 DEO를 전문가 조직(CoE)보다는 프로젝트 관리 조직으로 간주한다면서, “비즈니스 사용 사례를 작업하는 다양한 트랜스포메이션 팀의 시도를 조정하고, 개발된 솔루션의 효율적인 배포를 보장하기 때문”이라고 설명했다. 

크레텔라는 디지털 트랜스포메이션을 주도하려는 CIO들에게 다음과 같은 조언을 전했다. “먼저 비즈니스 가치를 창출하기 위해 기술을 적용해야 한다. 둘째, 학습 민첩성과 호기심을 갖춰야 한다. 마지막으로 팀, 동료, 상사에게 투자하라. 기술만으로는 상황이 달라지지 않는다. 사람이 중요하다.” ciokr@idg.co.kr
 
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