제조업의 Snowflake Intelligence 활용 사례: 실행 가능한 인사이트 발굴

오늘날 제조업체들이 직면하고 있는 (그리고 과거부터 계속 지속되어 온) 가장 큰 과제 중 하나는 제품이 공장을 떠난 이후에는 해당 제품에 대한 가시성을 확보하기 어렵다는 점입니다. 그 결과, 제품은 오랫동안 가치 사슬의 마지막 단계로 인식되어 왔습니다. 하지만 제품의 신뢰성과 성능에 대한 고객의 기대가 높아지면서 제조업체들은 제조, 공급망, 엔지니어링 팀에 유의미한 데이터를 제공하기 위해 스마트하고 연결된 커넥티드 제품에 투자하기 시작했습니다.

커넥티드 제품은 이제 단순한 실험적 이니셔티브를 넘어, 많은 기업의 비즈니스 모델에서 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 제조업체들은 이러한 제품에서 수집한 데이터를 활용해 운영 인사이트, 제품 개발, 고객 경험, 매출 성장 전반에 걸쳐 가치를 창출하고 있습니다. 그만큼 해당 데이터에 대한 접근성은 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

제품으로부터 점점 더 많은 인텔리전스를 흡수함에 따라, 제조업체들은 페타바이트 규모의 데이터를 축적하는 것만으로는 충분하지 않다는 사실도 깨닫게 되었습니다. 데이터를 조직 전반에 민주화하고, 모든 팀이 이에 접근해 학습하고 활용할 수 있게 하는 역량은 업계 혁신 기업으로 도약할지, 아니면 경쟁에서 뒤처질지를 가르는 중요한 차별화 요소가 되고 있습니다. 이제 제조업계 리더들은 단순히 무슨 일이 있어났는가를 묻는 데 그치지 않고, 왜 그런 일이 일어났는지 그 이유까지 묻고 있으며, Snowflake Intelligence는 이러한 질문에 답을 할 수 있도록 지원합니다.

기업들은 가치 있는 제품 및 고객 데이터가 모든 관련 팀에 전달되어 반복 개선과 고도화로 이어지도록 함으로써 제품 성능과 고객 경험을 제고하고 새로운 수익원을 창출하고 있습니다. 제품 데이터와 밀접하게 일하는 비즈니스 사용자는 이제 정형 및 비정형 데이터와 실시간 컨텍스트를 결합하는 고도화된 지능형 에이전트를 통해 실행 가능한 다음 단계를 제안받을 수 있습니다. 그리고 Toyota Motor Europe(TME)과 같은 선도 기업들은 이미 이 기술을 활용해 더 스마트하고 정보에 기반한 의사 결정을 내리고 있으며, 이는 실질적인 비즈니스 성과로 이어지고 있습니다.

사례 집중 조명: Toyota Motor Europe(TME), Snowflake Intelligence로 혁신 및 반복 개선 가속화

TME의 궁극적인 목표는 고객의 목소리를 제품 설계와 자동차 전략의 중심에 더 가깝게 두는 것입니다. 예를 들어 모델 사양을 정의하거나 미래 고객 요구를 예측하는 데 고객의 의견을 적극 반영하는 것입니다. 그러나 차량 데이터, 판매 기록 등 다양한 고객 데이터를 보유한 100개 이상의 분산된 시스템이 존재하여, 이를 한곳에 통합하고 유의미한 인사이트를 도출하는 일은 쉽지 않았습니다.

기존에 활용하던 대시보드는 필요한 인사이트를 깊이 있게 파고드는 데 한계가 있었습니다. 대시보드의 구조적 깊이와 복잡성이 유연성을 제한했기 때문입니다. TME는 이러한 대시보드를 대체할 더 지능적인 솔루션이 필요했습니다. 직원들이 자연어로 소통할 수 있고, 팀이 보유한 깊은 산업 지식과 복잡한 비즈니스 로직을 반영할 수 있는 AI 어시스턴트가 요구되었습니다. 또한 답변은 몇 시간이나 며칠이 아니라 몇 초 내에 제공되어야 했습니다.

당초 TME는 완전한 맞춤형 솔루션을 구축하기로 결정했지만, 개발에 수개월이 소요되었고 복잡한 비즈니스 규칙으로 인해 정확한 피드백을 제공하기까지 상당한 학습과 노력이 필요했습니다. 더 나은 대안이 필요했던 TME는 대신 Snowflake Intelligence를 도입했습니다. 그리고 TME의 평가에 따르면, 약 한 달 만에 기존 맞춤형 솔루션과 유사한 수준의 정확성과 기능을 달성했습니다.

Snowflake Intelligence는 TME의 모든 데이터를 총체적으로 분석할 수 있는 역량을 바탕으로, 단순히 피상적인 보고를 넘어, 성과의 근본적인 원인을 파악할 수 있도록 지원합니다. TME의 제품 기획자들은 이제 거버넌스, 정확성, 확장성을 유지하면서도 서로 다른 데이터 소스 전반의 패턴과 트렌드를 이해할 수 있습니다. 또한 Snowflake Cortex Analyst의 도움으로, 데이터와 비즈니스 개념 간의 관계를 매핑할 수 있으며, 검증된 쿼리와 사용자 지정 지침이 기존 비즈니스 규칙의 범위 내에서 사용자의 의도를 해석합니다.

아울러 Snowflake Cortex Search는 비즈니스 용어집을 활용하여 도메인 용어와 동의어를 처리하여 풍부한 컨텍스트를 제공하며, 오케스트레이션 계층은 적절한 도구를 선택하고 출력 형식을 표준화하여 명확하고 구조화된 응답을 생성합니다.

어떤 팀이든 AI 어시스턴트를 신뢰하려면, 매우 정확한 응답과 일관성을 통해 신뢰를 구축해야 합니다. 통제된 평가 환경에서 Snowflake Intelligence 기반 TME 솔루션은 87%의 비즈니스 정확도(TME의 내부 검증 기준)를 달성했으며, 비즈니스 컨텍스트와 용어에 대한 높은 이해도를 보여주면서 일관된 응답을 제공했습니다. 또한 소규모로 시작해 검증한 뒤 확장하고, 어시스턴트의 추론 과정과 출처에 대한 투명성을 확보했기 때문에, TME의 기획자들은 이 솔루션을 비즈니스 전반이나 향후 생성형 AI 이니셔티브에 보다 널리 활용할 수 있으리라는 확신을 갖게 되었습니다.

TME의 기획 팀은 이제 Snowflake Intelligence의 역량을 활용하여 고객 및 제품 피드백을 수집하고 이를 차량 개선 및 혁신에 적극 반영하고 있으며, 인사이트 기반의 더 빠른 의사 결정을 통해 비즈니스 성과와 가치를 향상시키고 있습니다.

스마트한 제품을 넘어 더 스마트한 제조 조직으로

제품 데이터 자체만으로는 가치를 창출할 수 없습니다. 커넥티드 제품은 제조 및 품질 데이터, 공급망 및 부품 가용성, 고객, 계약 및 서비스 시스템과 통합된 제품 전략을 수립하기 위해 통합된 데이터 파운데이션에 의존합니다. 데이터를 AI에 적합한 상태로 준비한 제조업체는 기존의 보안, 규정 준수, 개인정보 보호 통제를 유지하면서도 조직 전반에 데이터를 민주화하고, 모든 데이터를 단일 진실 공급원으로 통합할 수 있는 훨씬 유리한 위치에 서게 됩니다. Snowflake Intelligence를 통해 데이터 사일로와 단편화를 제거하면 고객 및 제품 데이터가 이를 가장 필요로 하는 내부 팀에 전달될 수 있습니다. 이를 통해 기업은 반복 개선과 혁신을 가속화하고, 새로운 수익 기회를 발굴하는 동시에 고객의 목소리가 반영되고 있고 제품 팀이 이를 경청하고 있다는 확신을 줄 수 있습니다.

Toyota Motor Europe의 전체 사례 보기

TME의 사례는 서로 다른 소스에 흩어져 있던 제품 데이터를 단일 진실 공급원 아래 통합하는 것이 비즈니스 운영과 제품 설계를 어떻게 근본적으로 변화시킬 수 있는지 보여줍니다. Snowflake Intelligence와 함께한 TME의 여정을 더 자세히 알아보려면 관련 블로그를 읽어보세요.