기업들은 그 어느 때보다 많은 공급망 데이터를 보유하고 있지만, 여전히 많은 기업이 이를 측정 가능한 성과로 전환하는 데 어려움을 겪고 있습니다. PwC의 ‘2026년 운영 분야 디지털 트렌드 설문조사’에 따르면, 미국 운영 및 공급망 담당 임원 중 89%는 기술 투자가 기대했던 결과를 완전히 달성하지 못했다고 답했으며, 87%는 낮은 데이터 품질이 디지털 이니셔티브를 통해 가치를 창출하는 데 방해가 되었다고 밝혔습니다.1 .
우리는 ‘ 네팝’의 디지털 솔루션 부문 책임자인 데이비드 랜더본 씨와 , 포장 및 물류 데이터를 실질적인 조치로 전환하기 위해 필요한 요소에 대해 이야기를 나누었습니다.
제조업체들은 이미 추적 도구와 창고 관리 플랫폼을 사용하고 있습니다. 그런데 수집한 데이터를 바탕으로 조치를 취하는 것이 왜 그렇게 어려운 것일까요?
각 도구는 대개 전체 상황의 일부만 알려주는 경향이 있습니다. 화물의 현재 위치나 창고에서 출고된 물품은 알 수 있더라도, 포장 사양이나 포장 지침을 확인하려면 다른 곳을 찾아봐야 할 수도 있습니다. 문제가 발생하면 이러한 정보를 종합하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.
해답이 반드시 모든 것을 하나의 시스템으로 대체하는 것은 아닙니다. 고객사는 이미 다양한 목적으로 일부 시스템과 기술을 도입해 놓았을 수도 있습니다. 저희는 고객사가 어떤 정보를 보유하고 있는지, 어떤 문제를 해결하고자 하는지, 그리고 어떤 정보를 연계해야 하는지를 살펴봅니다.
저희에게 있어 모든 디지털 프로젝트의 출발점은 항상 패키징과, 그것이 고객의 운영 과정을 어떻게 거치는지입니다.
그 데이터를 구체적인 조치로 전환하는 것은 어떤 모습일까요?
때로는 문제를 조기에 파악하여 적절한 조치를 취할 수 있다는 사실 자체가 큰 가치가 될 수 있습니다. 저희는 대형 배터리를 운송하는 고객사와 협력하여 특수 포장재에 위치 추적, 충격 감지 및 온도 측정 기능을 추가했습니다. 운송 중 온도가 상승하자 담당 팀은 이를 즉시 파악하고, 나머지 화물을 보호하기 위해 문제가 발생한 배터리를 분리했습니다. 이후 데이터를 분석하여 포장 및 운송 공정의 개선 방안을 모색할 수 있었습니다.
또 다른 예를 들어보겠습니다. 한 글로벌 전기차 제조업체는 일부 포장 자재의 행방을 제대로 파악하지 못하고 있었습니다. 팀원들은 재고 기록과 위치 데이터를 보유하고 있었지만, 자재가 어디로 갔는지, 또는 수치가 일치하지 않는 이유가 무엇인지 파악하는 데 여전히 시간이 걸리고 있었습니다.
저희는 해당 정보를 한데 모아 정리했습니다. 이제 사용자들은 글로벌 수준에서 개별 상자 단위까지, 추적 중인 배송 정보를 하나의 대시보드에서 확인할 수 있습니다. 매주 재고 현황이 업데이트되며, 불일치가 발생하면 관련 담당자에게 이메일이 발송되어 해당 사안을 확인할 수 있습니다.
이로 인해 실질적인 변화가 나타났습니다. 직원들은 랙을 더 빨리 찾을 수 있고, 불일치 사항을 더 신속하게 처리하며, 수작업 재고 조사에 덜 의존하게 되었습니다. 영구적으로 분실되는 랙의 수가 줄어들었고, 빈 포장재의 흐름도 더 명확하게 파악할 수 있게 되었습니다.
제조업체가 여러 사업장과 지역으로 사업을 확장해 나갈 때, 공급망 데이터가 어떻게 도움이 될 수 있을까요?
기업이 새로운 사업장을 개설할 때, 제품 포장 방법을 직원들이 기억에만 의존해서는 안 됩니다. 디지털 지침과 공유 라이브러리를 통해 팀원들은 승인된 포장 방법을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 현지 자재, 제품 또는 배송 조건이 서로 다르더라도 각 사업장은 일관된 기준을 바탕으로 업무를 시작할 수 있습니다.
정보는 반대 방향으로도 전달되어야 합니다. 당사는 여러 지역의 고객사와 협력하여 포장 설계를 진행하며, 고객사가 각 현장의 데이터를 확인할 수 있도록 지원합니다. 동일한 문제가 여러 곳에서 발생하기 시작하면, 고객사와 당사 엔지니어들이 함께 문제를 파악하고 포장이나 포장 방법에 대한 개선안을 제안할 수 있습니다.
정확한 기록은 규정 준수를 위해서도 중요합니다. EU 포장 및 포장 폐기물 규정이 좋은 예입니다. 이 규정은 제조지가 어디든 EU 시장에 출시되는 모든 포장에 적용됩니다. 제조업체는 자사가 어떤 포장을 사용하고 있는지 파악해야 하며, 가급적이면 관련 정보를 한곳에 정리해 두어야 합니다. 그렇지 않으면 새로운 요구 사항이 자사에 어떤 영향을 미치는지, 무엇을 변경해야 하는지 파악하기 어렵습니다.
공급망 데이터를 통해 기업들은 자사의 포장재가 기대하는 만큼의 지속가능성 이점을 제공하고 있는지 파악할 수 있을까요?
물론입니다. 예를 들어, 재사용 가능한 포장재를 생각해 봅시다. 환경적으로 더 나은 선택처럼 보일 수 있지만, 실제 사용 시 어떤 성능을 보이는지 살펴봐야 합니다. 각 포장재는 몇 번이나 왕복 운송을 거치나요? 손상으로 인해 사용 수명이 단축되지는 않나요? 포장재에 정비나 수리가 필요한가요?
이러한 정보는 라이프사이클 평가의 전제가 된 가정들을 공급망에서 실제로 일어나고 있는 상황과 비교하는 데 도움이 됩니다. 포장재가 예상대로 사용되지 않는다면, 포장재 자체를 변경해야 할지, 아니면 공정을 변경해야 할지 검토할 수 있습니다.
이 상황에서 AI는 어떤 역할을 하는가?
AI의 유용성은 그 기반이 되는 데이터에 달려 있습니다. 특정 화물이 과도한 진동을 겪었다는 사실을 알기 위해 굳이 AI가 필요하지는 않습니다. 센서만으로도 충분히 파악할 수 있기 때문입니다. AI는 여러 화물을 종합적으로 살펴볼 때 비로소 유용해질 수 있습니다. AI는 우리가 더 빨리 올바른 질문을 찾아내고, 데이터가 전달하는 의미를 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 특정 노선에서 높은 진동 수치가 더 자주 나타나는가? 특정 포장 방식이 결과에 영향을 미치는가?
제조업체들은 포장 관련 데이터를 어떻게 실질적인 조치로 전환할 수 있을까요?
포장 또는 물류 흐름 중 하나를 선정하여 다음 세 가지 질문을 던져보세요. ‘무엇을 알아야 할까?’, ‘누가 그 정보를 필요로 할까?’, ‘그 정보를 어떻게 활용할까?’ 이 질문들에 답할 수 있게 되면, 디지털 솔루션이 도움이 될 수 있는지, 그리고 어떤 부분에서 도움이 될지 파악하기가 더 쉬워집니다.
더 자세히 알고 싶으신가요? 네팝 에 문의하여, 연결되지 않은 포장 및 물류 데이터가 귀사의 운영에서 가시성, 품질 또는 효율성을 저해하고 있는 부분이 어디인지 확인해 보세요.
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