[SCM②] ‘자율 공급망’ 시대 개막 ··· ‘데이터 사일로’ 해소 관건

[데이터넷] 러시아-우크라이나 전쟁, 중동 전쟁 등 지정학적 리스크와 급변하는 관세 정책은 전 세계 기업들의 공급망에 타격을 주고 있다.
이에 공급망 관리(SCM) 솔루션이 단순한 비용 절감과 효율화 도구를 넘어, 예측 불가능한 위기에 대응하고 비즈니스 연속성을 확보하는 핵심 전략으로 자리 잡고 있다.
위기에 대응하는 SCM 솔루션의 기술 동향과 발전 방향을 살펴보고, 국내외 주요 기업들의 전략과 비전을 조망한다. <안휘 기자·noidonot@datanet.co.kr>

 

국내 SCM 시장의 또 다른 강자인 삼성SDS는 기술과 비즈니스 모델의 혁신을 동시에 추구한다. 특히 막대한 초기 투자 및 운영 비용이 SCM 혁신의 걸림돌로 작용했던 기존 온프레미스 방식의 한계를 지적하며,
총소유비용(TCO) 측면에서 유리한 SaaS 모델을 대안으로 제시한다. 기업들이 비용 부담 없이 최신 기술을 구독 형태로 활용하기 때문에 지속적인 혁신을 이어갈 수 있도록 지원한다.

이러한 SaaS 기반 위에서 삼성SDS는 핵심 역량으로 ‘실시간 시나리오 기반 의사결정’을 강조한다.
삼성SDS의 디지털 SCM 솔루션은 인메모리 플랫폼과 초고속 계획 수립 엔진을 기반으로 발생 가능한 여러 시나리오를 동시에 생성하고, 손익 등 핵심 경영지표를 기준으로 각 시나리오를 평가해 최선의 대안을 추천한다.

이는 단순히 수치 데이터를 넘어 경쟁사 및 고객 동향과 같은 정성적 정보까지 통합 분석하는 높은 수준의 비즈니스 인텔리전스(BI)를 통해 구현된다.
또한 AI/ML, RPA 기술로 수요 예측과 계획 수립을 자동화하고, 나아가 자연어 처리(NLP) 기반 대화형 리포팅 기능을 통해 시스템 전문가가 아니더라도
누구나 “다음 분기 최대 수익 예상 시나리오는?”과 같이 질문하며 쉽게 원하는 정보를 얻을 수 있도록 사용자 편의성을 대폭 향상시켰다.

삼성SDS는 국내 최대 규모의 디지털 SCM 전문 인력을 바탕으로 제약, 제화, 식품 등 다양한 산업군에서 50여 개의 고객 성공 사례를 만들었다고 자신하며, 기술력과 시장의 신뢰를 강조했다.
실제로 한 전자제조 업종은 삼성SDS의 ‘의사결정 및 공급망 프로세스 최적화를 지원하는 경영도구’를 통해 신속성과 비용경쟁력을 확보할 수 있었다고 전했다.

 

스마트 물류 플랫폼으로 가시성 확보

LG CNS는 스마트 팩토리 구축 역량과 물류 자동화 노하우를 집대성한 스마트 물류 플랫폼으로 시장을 공략하고 있다.
LG CNS의 전략은 생산 현장에서부터 최종 소비자에게 전달되기까지의 전 과정, 엔드투엔드(End-to-End) 공급망의 데이터를 통합하고, 이를 기반으로 최적의 물류 운영을 지원하는 데 중점을 둔다.

LG CNS의 물류 플랫폼은 IoT, 빅데이터, AI, 디지털 트윈 등 최신 IT 기술의 집약체다.
창고 내 설비, 운송 차량, 화물 등에 부착된 IoT 센서가 실시간으로 방대한 데이터를 수집하면, AI가 이를 분석해 최적의 운송 경로를 추천하고 도착 시간을 정확하게 예측한다.

특히 콜드체인이 필수적인 식음료나 의약품 물류에서는 온도·습도 이탈과 같은 이상 상황을 즉시 감지하고 경고해 품질 저하 리스크를 원천 차단한다.

더불어 디지털 트윈 기술을 활용해 현실의 물류센터나 배송 네트워크를 가상 공간에 그대로 구현, 다양한 시나리오를 시뮬레이션한다.
이를 통해 기업은 신규 물류센터의 최적 레이아웃을 설계하거나, 새로운 배송 정책의 효과를 사전에 검증하는 등 실제 투자 없이 데이터 기반의 정교한 의사결정을 내릴 수 있다.

LG CNS는 이러한 기술력을 바탕으로 고객사가 공급망 전체를 한눈에 모니터링하고 통제하는 ‘물류 컨트롤 타워’를 구축할 수 있도록 지원한다.

 

제조 현장 노하우 담은 최적화 솔루션

LS그룹의 산업 자동화 및 스마트 팩토리 솔루션 전문 기업인 LS티라유텍은 제조 현장에 대한 깊은 이해를 바탕으로 한 SCM 솔루션으로 차별화를 꾀한다.

LS티라유텍의 ‘티라 플래너(THIRA Planner)’, ‘티라 스케줄러(THIRA Scheduler)’는 복잡한 생산 공정을 지닌 제조업체에 특화된 솔루션으로, 수학적 최적화 기술을 핵심 경쟁력으로 꼽는다.

수십 년간 축적된 제조 현장의 노하우와 데이터를 기반으로 개발된 자체 최적화 엔진을 통해 고객사의 고유한 제약 조건(생산 능력, 자재 수급, 설비 효율 등)을
모두 반영한 가장 효율적인 생산 및 공급 계획을 수립한다.
이는 단순 시뮬레이션을 넘어, 기업의 수익을 극대화할 수 있는 ‘최적해’를 찾아준다는 점에서 타 솔루션과 구별된다.

주요 기능으로는 ▲수요예측(Demand Planning) ▲판매 및 운영계획(S&OP) ▲생산계획(Production Planning) ▲자재소요계획(MRP) ▲상세 스케줄링(Detailed Scheduling) 등
SCM의 전 영역을 포괄한다.

특히 AI 기반 수요예측 모듈은 과거 판매 실적뿐만 아니라 시장 트렌드, 프로모션, 거시 경제 지표 등 다양한 외생 변수를 학습하며 예측 정확도를 높인다.
또한 생산 라인의 병목 현상을 사전에 파악하고 설비 가동률을 극대화하는 상세 스케줄링 기능은 제조 원가 절감과 납기 준수율 향상에 직접적으로 기여한다.

LS티라유텍은 LS전선, LS일렉트릭 등 그룹 내 계열사들의 성공적인 SCM 구축 경험을 바탕으로 2차전지, 반도체, 자동차 부품 등 다양한 하이테크 산업으로 고객 기반을 넓혀가고 있다.

 

자기 치유 공급망 등장 예고

AI 기술의 발전은 SCM을 단순 자동화를 넘어 스스로 문제를 진단하고 해결하는 ‘자기 치유 공급망’으로의 진화를 예고한다.

미래 공급망은 AI가 잠재적 리스크를 예측하는 것을 넘어, 최적의 대응책을 스스로 수립하고 자율적으로 실행하는 단계로 나아갈 것이다.
이는 공급망 관리자의 역할을 일상적인 운영 업무에서 벗어나 고도화된 수준의 전략적 의사결정에 집중하도록 만든다.

그러나 그러한 비전을 실현하기 위해선 ‘데이터 사일로’ 문제를 반드시 해결해야 한다.
윌로그에서 발간한 리포트가 지적했듯이 공급업체, 물류 파트너 등 외부 기관과의 데이터 단절은 AI 분석의 정확도를 떨어뜨리는 핵심 요인이다.

AI 기반 SCM이 성공하려면 기업 내부의 데이터를 넘어 파트너사와 유기적으로 실시간 데이터를 연계하는 협업 생태계 구축이 전제되어야 한다.

또한 기업의 핵심 문제를 명확히 정의하고, 데이터 거버넌스 체계를 구축하는 데 먼저 투자해야 하며, 특정 영역에서 작은 성공 사례를 만들어가며 점진 확대하는 방식이 권장된다.

불확실성이 상수가 된 시대, AI로 무장한 지능형 SCM은 더 이상 선택이 아닌 생존과 성장을 위한 필수 전략으로 자리잡았다.
기존에 쌓인 과제를 해결하고, 현명하게 활용하는 기업만이 미래 공급망 경쟁에서 승자가 될 것이다.