최적화, 자동화, AI 적용에 앞서 데이터 통합을 최우선

100개 이상의 사업장이 서로 다른 레거시 시스템과 로컬 워크플로우로 운영되는 파편화된 환경에서는 시스템 간 데이터가 원활하게 흐르는 기반이 마련되어야만 최적화나 AI 적용이 가능하다. Jabil(제이빌, 글로벌 제조 서비스 기업)은 데이터가 현대 조직의 중추라는 판단하에 데이터 통합을 최우선 과제로 설정했다. 통합 기반이 없으면 자동화나 최적화 단계로 진입할 수 없다는 제약을 실행의 전제로 삼아 기술 도입 순서를 재편했다. 데이터가 시스템 간에 원활하게 흐르지 못하는 상태에서는 최적화나 자동화 단계로의 진입이 불가능하다.

신뢰할 수 있는 데이터 기반과 통합 시스템을 확보한 상태에서 예측 분석 및 AI 기반 계획 기능을 탐색한다. 구체적으로는 예측 공급망 인사이트를 도출하고 지능형 예외 처리 기능을 구현하는 단계로 나아간다. AI 기반의 계획 및 예측(planning and forecasting) 기능 역시 통합 시스템 구축 이후에 구현 가능한 영역으로 정의한다. 통합 시스템의 완성도가 AI 기반 기능의 작동 가능 여부를 결정하는 기준이 된다.

100개 이상의 사업장에서 발생하는 레거시 시스템과 지역별

100개 이상의 사업장에서 운용하는 레거시 시스템(Legacy System, 과거에 구축되어 현재까지 사용 중인 낡은 전산 체계)과 지역별 워크플로우의 차이는 표준화를 가로막는 실질적 제약이다. 사업장마다 프로세스 성숙도가 서로 다른 수준으로 분포되어 있으며, 규제 대상 사업장의 경우 추가적인 컴플라이언스(Compliance, 법규 준수) 요구사항이 상이하게 적용된다. 이미 가동 중인 운영 체계에 지장을 주지 않으면서 프로세스와 거버넌스(Governance, 조직의 의사결정 체계 및 관리 방식)를 변경해야 하는 과제가 있다. 지역과 비즈니스 환경의 다양성이 표준화 작업의 복잡성을 높이는 원인이 된다.

모든 현대화와 전환 과정은 측정 가능한 비즈니스 가치를 더하는 것을 원칙으로 한다. 공급망 전반의 프로세스를 엔드-투-엔드(End-to-End, 시작부터 끝까지 전 과정을 연결하는 방식)로 연결하는 체계 구축에 집중하고 있다. 지역별로 일관되게 확장 가능한 기반을 만드는 것이 핵심이다. 이는 단순한 시스템 교체가 아니라, 측정 가능한 가치를 통해 공급망의 확장성을 확보하려는 접근이다.

통합 워크플로우 구축은 직원들의 업무 효율성을 높이고 공급망

수동 데이터 조정 작업의 감소는 직원들이 데이터 가시성을 공유할 때 나타난다. 정보를 추적하며 시간을 소비하는 단계에서 벗어나, 데이터가 주는 통찰을 즉각 실행에 옮기는 구조로 업무 방식이 바뀐다. Jabil은 공급망 이벤트에 대한 실시간 가시성을 확보해 예기치 못한 중단 상황에 빠르게 대응하고 운영 리스크를 낮춘다. 통합 워크플로우는 정보 탐색 비용을 줄이고 대응 속도를 높여 운영의 안정성을 확보하는 실질적인 장치로 작동하며, 이는 개별 직원이 정보를 찾아 헤매는 시간을 줄이고 의사결정 속도를 높이는 결과로 이어진다.

SAP Integration Suite(기업용 시스템 통합 플랫폼)는 기술 환경 단순화를 위한 기반으로 활용된다. 파편화된 도구들을 제거하고 흩어진 시스템을 하나로 연결해 글로벌 운영의 일관성을 확보하는 체계를 구축 중이다. Jabil은 이를 통해 전 세계 사업장에서 동일한 기준의 운영이 가능하도록 기술적 토대를 다진다. 시스템 간의 단절을 없애고 운영 프로세스를 단일화함으로써 전 세계적인 운영 일관성을 확보하고 관리 효율을 높이는 것이 목적이다. 단순한 소프트웨어 교체가 아니라 기술 지형 전체를 단순화하여 운영 효율을 극대화하는 전략이다.

AI 도입의 성공 여부는 모델의 성능이 아니라 데이터 통합과 프로세스 표준화 수준에 의해 결정된다.