2026 제조업 예측: AI가 재편하는 데이터 환경과 리더가 대비해야 할 과제

제조업은 현재 중대한 변화의 시기에 접어들고 있습니다. 많은 기업이 AI 에이전트를 활용해 내부 운영을 혁신하는 방안을 모색하고 있으며, 그 시작은 조직 곳곳에 흩어져 있는 데이터 사일로를 하나씩 해소하는 데서 출발합니다. 제조 기업들은 경쟁 우위를 확보하고 시장 변화에 앞서 나가는 데 필요한 기술에 이미 투자하기 시작했습니다. 다가올 변화 앞에서도 뒤처지지 않고 앞으로 나아가려면 무엇을 준비해야 할까요? 지금부터 그 핵심을 살펴보겠습니다.

현대 데이터 자산

전통적으로 제조업체들은 서로 다른 비즈니스 애플리케이션과 시스템에 데이터와 로직을 분산 저장해 왔으며, 이로 인해 조직 간 협업과 데이터 공유가 극도로 어려웠고, 혁신과 성장의 속도도 저하되었습니다. 하지만 AI, 특히 에이전트 형태의 AI가 기존 질서를 흔들면서, 선도적인 기업들은 기존 데이터 환경을 현대 데이터 자산으로 전환함으로써 큰 이점을 얻을 것으로 예상됩니다. 향후 1년간 제조사들이 집중해야 할 현대 데이터 자산의 세 가지 핵심 요소는 공급망 성과, 스마트 제조 그리고 커넥티드 제품입니다.

공급망 성과

올해는 제조업체들이 전통적인 데이터 소스를 넘어, 새로운 공급망 데이터 소스를 적극적으로 활용하기 시작할 수 있는 중요한 시기입니다. 이를 실현하기 위해서는 업스트림의 공급업체로부터 원자재 관련 데이터 등을 확보하고, 다운스트림의 고객으로부터 제품 사용 방식이나 발생 문제에 대한 데이터를 수집해야 합니다. 이는 제조업체들이 공급망 전반에 대한 완전한 가시성을 더욱 효율적이고 확장 가능한 방식으로 확보해야 한다는 필요성을 점점 더 절감하고 있는 흐름과 맞물려 있습니다.

Snowflake와 SAP의 파트너십 그리고 SAP Business Data Cloud(BDC)는 고객 환경 설정에 따라 제로 카피 통합을 통해 SAP 데이터 제품에 대한 양방향 데이터 공유와 거의 실시간에 가까운 액세스를 지원하도록 설계되었습니다. 이를 통해 기업은 SAP 데이터와 자사 엔터프라이즈 데이터를 통합함으로써 전사 및 공급망 가시성을 개선할 수 있습니다.

일부 고객은 이미 BDC를 활용해 매출, 공급망, 수요 예측과 더불어 재무 데이터와 재고 계획 간의 연계를 중심으로 전사적 가시성 확보에 투자하고 있으며, 이를 통해 데이터 자산의 진정한 가치를 실현하고 있습니다. 즉, 데이터 복제를 줄이고 자사 데이터에 대한 신뢰를 강화하면서 운영 방식에 패러다임 전환을 경험하고 있는 것으로 보고됐습니다. 또한, 단일 진실 공급원 구축을 통해 모든 데이터에 대한 360도 뷰를 생성함으로써, 경영진부터 현업 전문가(SME)에 이르기까지 조직 내 모든 리더가 비즈니스 전반에서 실제로 어떤 일이 일어나고 있는지 정확하게 파악할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 전체 재고 계획에 대한 인사이트든, 생산에서 출하에 이르는 공급 흐름에 대한 분석이든 관계없이 모두 가능합니다. 앞으로 더 많은 제조업체들이 전사적 가시성을 최우선 과제로 삼게 될 것이며 이를 추진하지 않는 조직은 분명한 경쟁 열위에 놓이게 될 것입니다.

스마트 제조

공장 현장에서 관찰 가능한 거의 모든 것이 곧 데이터입니다. 그리고 이 데이터는 운영 효율성 향상부터 제품 품질 개선에 이르기까지 전반적인 성과 개선에 매우 중요합니다. 2026년에는 제조업체들이 카메라, 센서 등 다양한 현장 데이터 소스에서 데이터를 활용하기 시작할 것이며, 단순히 문제의 근본 원인을 찾고 품질과 수율을 개선하는 수준을 넘어, 실시간 개입과 품질 평가, 에너지 사용 최적화까지 수행하게 될 것입니다.

Snowflake에서는 최신 설비는 물론, 여전히 많은 제조 기업에서 사용 중인 레거시 장비까지, 모든 공장 설비 데이터를 안전하고 손쉽게 클라우드로 가져올 수 있도록 다양한 파트너십을 구축하고 있습니다.

올해 COO들은 작업 현장 현대화를 최우선 과제로 삼고 있으며, 다음 세 가지 핵심 주제에 집중하고 있습니다.

• 인라인 품질 모니터링 및 작업자 안전 강화를 위한 비전 기술의 생산 라인 신속 도입

• AI 기반 최적화를 통한 신규 생산 시설 내부의 생산 용량 최적화

• 원자재 및 완제품 재고 수준에 대한 실시간 의사 결정을 내리기 위한 AI 계산 기반 재고 최적화

고객 사례 중 하나로, Lindt & Sprüngli는 Snowflake 기술 파트너인 HighByte를 도입해 모든 공장 설비에서 데이터를 수집하고 이를 클라우드로 가져와 예측 유지 보수 및 효율성 관리와 같은 작업을 위한 온라인 솔루션을 구현했습니다. Lindt & Sprüngli가 HighByte와 함께 이를 구축하고 가동하는 데 걸린 시간은 단 12개월이었습니다. 올해는 더 많은 제조업체들이 작업장 데이터를 클라우드로 이전하는 것을 우선순위로 삼게 될 것이며, 특히 그 혁신적 효과를 직접 경험한 이후에는 그 움직임이 더욱 가속화될 것입니다.

커넥티드 제품

자동차, 가전제품, 사물인터넷(IoT) 기반 디바이스 등 전력으로 구동되며 네트워크에 연결되고 데이터를 생성하는 제품을 제조하는 기업들은 고객 관계 개선과 신규 비즈니스 창출, 제품 설계 및 제조 프로세스 개선에 활용할 수 있는 방대한 정보를 확보하고 있습니다. 올해 제조사들은 이러한 데이터를 클라우드로 더 많이 전송하기 시작할 것으로 예상되며, 해당 데이터는 앞으로 통합 네임스페이스(Unified Namespace)의 부상과 함께 다른 비즈니스 프로세스에 통합될 것으로 보입니다.

통합 네임스페이스는 다음 세 가지의 융합을 의미합니다.

• IT 데이터: SAP, Oracle과 같은 ERP 시스템 데이터

• OT 데이터: 작업장/운영 기술 데이터

• IoT 데이터: 제조업체의 제품에서 생성되는 데이터

그동안 산업 자동화 스택의 다섯 계층(설비, SCADA, MES, ERP, 클라우드)을 통합하는 일은 서로 다른 프로토콜, API, 포인트투포인트 통합 방식 때문에 매우 어려웠습니다. 하지만 이제는 클라우드, 특히 Snowflake의 AI 데이터 클라우드가 이 모든 데이터를 통합 저장하는 데이터 허브 역할을 수행할 수 있습니다. 또한 통합 네임스페이스의 등장으로 IT, OT, IoT를 각각 별도의 기회 영역으로 보던 관점에서 벗어나려는 움직임도 제조사들 사이에서 나타나고 있습니다. 이러한 융합은 고객 경험 개선, 커넥티드 제품 기반 서비스 수익화, 엣지 환경에서의 예측적이고 선제적인 인사이트 제공을 통해 새로운 수익 창출을 가능하게 합니다.

모든 영역으로 확산되는 AI, 모든 시스템에 내재된 AI

올해를 기점으로 AI는 모든 영역에 스며들어 의사 결정과 디바이스에 지능을 더하고, 프로세스와 제품 전반 그리고 가능성까지 변화시킬 것입니다. 이에 따라 기업이 자사의 데이터와 ‘대화’할 수 있는 역량은 필수가 될 것입니다. Snowflake Intelligence는 이를 가능하게 하며, 이미 많은 제조업계 고객들이 여러 활용 사례에 적용하고 있습니다. 예를 들어, 사용자는 시맨틱 모델을 활용해 이런 질문을 던질 수 있습니다. "재고가 특히 부족한 곳은 어디이며, 이를 보충하려면 무엇을 해야 하는가?” "재고를 보충하기 위한 운송 과정에 어떤 위험이 존재하는가?” “기상 조건이 정시 보충에 영향을 줄 가능성이 있는가?”

이와 같은 질문에 대한 답을 얻으려면 모든 데이터가 하나의 환경에 통합되어 있어야 하며, 동시에 그 데이터를 이해하고 해석할 수 있는 AI 도구도 갖춰야 합니다. 그러면 필요한 데이터를 불러와 질문에 답하고, AI 모델을 활용해 최적의 다음 행동 방안을 추천할 수 있습니다. Snowflake Intelligence는 이를 가능하게 하며, 이것이 바로 2026년 이후 고객들이 데이터와 작업하는 방식이 될 것입니다.

지금까지 다룬 내용은 제조업에 다가올 변화에 대한 인사이트의 일부일 뿐입니다. 제조업 전망과 함께 제조 기업들이 대비해야 할 과제에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면 제조업 AI + 데이터 예측 2026 웨비나를 시청하고 Snowflake AI + 데이터 예측 2026 보고서를 다운로드해 보시기 바랍니다.