Snowflake Intelligence를 활용한 제조 기업의 운영 혁신 사례

Wolfspeed와 같은 제조 기업들은 조직 전반의 지식을 학습한 지능형 AI 에이전트를 활용해 의사 결정을 가속화하고 있습니다.

제조 기업들은 정밀성, 대규모 운영, 그리고 끊임없는 변화가 맞물리는 환경에 놓여 있습니다. 생산 환경은 점점 더 자동화되고 있고, 제품은 이전보다 빠르게 진화하며, 글로벌 공급망은 하루아침에 재편되기도 합니다. 하지만 이러한 디지털 복잡성에도 불구하고, 여전히 해결되지 않은 문제가 하나 있습니다. 데이터는 어디에나 존재하지만, 실제로 활용 가능한 인텔리전스는 부족하다는 점입니다.

운영 시스템은 테라바이트 규모의 센서 데이터, 로그, 추적 정보를 생성합니다. 엔지니어링 팀은 문서, 협업 도구 내의 대화 기록, 문제 해결 노트 등 여러 곳에 인사이트를 저장해 두지만, 이를 참고해야 할 때마다 직접 찾아 나서야 하는 경우가 많습니다. 품질 조직은 수십 년간 축적된 과거 분석 자료에 의존하며, 경영진은 답을 제시하기보다는 오히려 더 많은 질문을 낳는 대시보드를 여전히 활용하고 있습니다. 그 결과, 팀은 서로 다른 소스에 흩어진 데이터를 연결하는 데 많은 시간을 할애하고 있으나, 정작 해당 데이터가 의미하는 바를 실제로 행동으로 옮기는 데까지는 충분한 여유를 갖지 못하고 있습니다.

Snowflake Intelligence는 제조업체들이 이러한 문제를 보다 효과적으로 해결할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 정형 데이터와 비정형 데이터를 하나로 통합하고, 여기에 엔터프라이즈 수준의 시맨틱 계층을 적용한 뒤, 제조 생태계 전반을 이해하고 추론할 수 있는 강력한 AI 에이전트를 결합한 통합 플랫폼입니다. 또한, 단순히 분석 환경을 현대화하는 데 그치지 않고, 엔지니어링, 운영, 품질, 그리고 경영 전반에서 더 빠르고 정확한 의사 결정을 지원하는 것이 Snowflake Intelligence의 핵심입니다. Wolfspeed와 같이 업계를 선도하는 제조 기업들은 이미 Snowflake Intelligence의 혁신적인 변화를 직접 경험하고 있습니다.

집중 조명: Wolfspeed가 제조 인텔리전스를 고도화하는 방법

실리콘 카바이드(SiC) 반도체 제조 분야의 선도 기업인 Wolfspeed는 최근 Snowflake Intelligence가 자사의 데이터 및 AI 접근 방식을 어떻게 재편하고 있는지에 대해 공유했습니다. Wolfspeed의 제조 환경은 긴 생산 주기, 극도의 정밀성, 민감한 수율 변수, 그리고 심층적인 엔지니어링 복잡성을 특징으로 합니다. 이러한 환경에서는 적시에 확보한 인사이트가 생산량과 품질에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다.

데이터를 통합하기 전, Wolfspeed의 환경에는 200개가 넘는 데이터 사일로가 존재했습니다. 엔지니어들은 필요한 정보를 찾고, 정의를 맞추며, 과거의 컨텍스트를 재구성하는 데 상당한 시간을 들여야 했습니다. 중요한 학습 내용은 회의록이나 인수인계 문서에 분산되어 있어, 문제가 발생했을 때 즉시 접근하기 어려운 경우도 많았습니다. 운영 규모가 커질수록 이러한 문제는 더욱 복합적으로 누적되었습니다.

Snowflake Intelligence는 Wolfspeed가 정형 데이터와 비정형 데이터를 하나로 통합할 수 있는 아키텍처적 기반을 제공했습니다. 이제 Wolfspeed는 제조 시스템, 운영 문서, 문제 해결 로그, 엔지니어링 논의 내용을 하나의 거버넌스가 적용된 단일 생태계로 통합하고 있습니다. AI 에이전트는 이처럼 결합된 지식을 바탕으로 추론할 수 있으며, 모든 운영 관련 질문에 대해 의미 있는 답을 도출할 수 있도록 컨텍스트를 함께 제공합니다.

Wolfspeed가 에이전트를 구축하는 과정에서 중요하게 고려한 핵심 개념 중 하나는 단순히 묻는 단계(Ask)와 직접 실행하는 단계(Do)의 차이였습니다. 이는 질문에 답하고 정보를 제공하는 에이전트와, 실제로 의미 있는 행동을 수행할 수 있는 에이전트를 구분하는 관점입니다. Wolfspeed의 데이터 및 자동화 부문 선임 이사인 Unni Velayudhan은 제조 환경에서 ‘Do’ 시스템이 ‘Ask’ 시스템보다 훨씬 더 큰 가치를 제공할 수 있다는 견해를 밝혔습니다. “‘Do’ 시스템을 구축하면, 그 가치는 ‘Ask’ 시스템 대비 5배에 달합니다. ‘Ask’ 시스템은 정보를 제공할 수는 있지만, 해당 정보를 바탕으로 실제 행동을 수행하게 되면 그 가치는 더욱 극대화됩니다.”

Velayudhan에 따르면, Snowflake Intelligence는 Wolfspeed가 단순히 유능하고 지능적인 에이전트를 구축하는 데 그치지 않고, 조직 전반의 모든 구성원이 관련 데이터에 더 빠르게 접근할 수 있는 대화형 지식 기반 전체를 구축할 수 있도록 지원했습니다. 이에 대해 Velayudhan은 다음과 같이 강조했습니다. “이는 매우 중요합니다. 제조 관점에서 보면 빠른 의사 결정 여부가 회사와 팹(fab)의 성공에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다. 지연이 많아질수록 더 많은 문제가 발생하게 됩니다.”

Wolfspeed의 성과에는 거버넌스를 중점적으로 설계한 전략이 크게 작용했습니다. Wolfspeed는 초기 단계부터 강력한 시맨틱 뷰를 설계하고, 검증된 쿼리를 정의하며, 역할 기반 에이전트 접근 권한을 확립하는 데 주력했습니다. 이러한 투자는 높은 이해관계가 걸린 반도체 제조 환경에서 무엇보다 중요한 정확성과 신뢰를 보장합니다.

Wolfspeed에 따르면 Snowflake Intelligence는 도입 초기부터 비즈니스 전반에 걸쳐 의미 있는 성과를 만들어내고 있으며, 다음과 같은 이점을 제공하고 있습니다.

• 운영 이벤트 발생 시 더 빠른 조사와 복구

• 문서 검색성과 완성도가 향상되면서 지식 보존 효과 개선

• 과거 분석 자료 검색에 소요되는 시간 감소: Wolfspeed는 일부 팀의 경우, 기존에는 데이터 탐색에 업무 비중의 30%를, 데이터 정제 및 보강에 50%를, 20%를 분석에 사용했으나, 현재는 보강 작업에 20%, 분석 및 의사 결정에 80%를 집중하고 있다고 밝혔습니다.

• 의사 결정에 활용되는 인사이트에 대한 신뢰도 향상

• 보다 고도화된 에이전트 기반 자동화를 위한 기반 마련

Wolfspeed의 여정은 여전히 진행 중이지만, 이 사례는 데이터와 지식, 그리고 AI 인텔리전스가 하나의 통합 플랫폼 안에서 결합될 때 어떠한 혁신적 가능성이 실현되는지를 여실히 보여줍니다.

현대 제조 현장을 위한 통합 데이터 기반

제조 데이터의 복잡성은 단순히 그 양뿐만 아니라, 다양성에서도 비롯됩니다. 단일 공장의 경우, MES와 SCADA 시스템, PLC, IoT 센서, 유지 보수 로그, ERP 시스템, 테스트 장비, 교대 인수인계 자료, 표준 운영 절차(SOP), 엔지니어링 노트는 물론, Slack과 Teams를 통해 오가는 대화형 지식까지 다양한 데이터 소스를 활용합니다. 앞서 언급했듯이 Wolfspeed 역시 수백 개의 사일로에 분산된 다양한 데이터를 보유하고 있었습니다.

이러한 각 데이터 소스는 현실의 일부만을 보여줄 뿐입니다. 진정한 과제는 전체 그림을 이해하는 데 있습니다.

Snowflake Intelligence는 이러한 모든 소스를 거버넌스와 보안이 적용된 하나의 생태계로 통합합니다. 데이터는 단순히 중앙화되는 데 그치지 않고, 공통된 의미와 정의를 통해 서로 연결됩니다. 제조 시스템에서 생성되는 정형 데이터는 문서, 회의 기록, 작업자 노트와 같은 비정형 콘텐츠와 함께 관리됩니다. 이를 통해 팀은 ‘무슨 일이 있었는지’뿐만 아니라 ‘왜 중요한지’까지 함께 이해할 수 있습니다. 그 결과, 제조 현장의 단일 데이터 소스를 중심으로 한 강력한 데이터 기반이 마련되고, 조직 전반에서 필요한 사람들이 가장 쉽게 접근할 수 있는 하나의 중심 허브가 구축됩니다.

제도화된 지식의 잠재력 활용

많은 제조 기업에서 가장 가치 있는 운영 지식은 공식 시스템에 기록되어 있지 않습니다. 이는 수십 년에 걸쳐 축적된 사람 간의 대화, 의사 결정, 학습 결과 속에 존재하며, 회의 기록과 교대 인수인계 노트부터 유지 보수 보고서, Slack이나 Teams에서의 문제 해결 스레드에 이르기까지 다양한 형태로 남아 있습니다.

이러한 자산은 엔지니어가 문제를 진단하는 방식, 작업자가 설비를 복구하는 과정, 그리고 팀이 일상적인 의사 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다. 하지만 여러 저장소에 흩어져 있고 구조화되어 있지 않은 경우가 많아, 실시간으로 검색, 참고 및 적용하기는 쉽지 않습니다.

Snowflake Intelligence는 이러한 콘텐츠를 수집하고 거버넌스를 적용함으로써, 검색 가능하고 지능적인 지식 계층으로 전환합니다. 팀은 과거 분석 결과를 즉시 찾아볼 수 있고, 유사한 문제가 과거에 어떻게 해결되었는지 확인하며, 폴더를 탐색하거나 동료에게 메시지를 보내지 않아도 의사 결정의 배경과 맥락을 이해할 수 있습니다.

이러한 과정이 반복되면서 지식 보존은 강화되고 문서는 더욱 체계화되며, 인사이트가 흩어지지 않고 지속적으로 축적되는 업무 환경이 만들어집니다.

엔터프라이즈 AI 에이전트로 팀 역량 강화

Snowflake Intelligence가 가져오는 가장 큰 혁신 중 하나는 제조 기업이 대화형 방식으로 데이터와 상호작용할 수 있게 된다는 점입니다. 엔터프라이즈 환경에 최적화된 AI 에이전트는 컨텍스트와 시맨틱, 그리고 제조 공정의 특성을 이해합니다.

엔지니어는 더 이상 대시보드, 데이터베이스, 공유 드라이브를 오가며 정보를 찾을 필요가 없습니다. 대신 다음과 같은 질문을 바로 던질 수 있습니다.

• “이번 주에 수율이 하락한 구간은 어디이며, 지난달 대비 무엇이 달라졌나요?”

• “최근 설비 장애 이후 수행된 문제 해결 조치를 요약해 주세요.”

• “최근 세 개 로트에서 테스트 누락이 발생한 주요 원인을 알려주세요.”

이러한 질문에 답하려면 조직이 도구, 로트, 공정 단계, 라인, 제품, 사양을 어떻게 정의하는지, 필요한 데이터가 어디에 있고 어떻게 필터링되는지, 그리고 팀마다 이를 어떻게 해석하는지에 대한 깊은 이해가 필요합니다. Snowflake Intelligence 에이전트는 시맨틱 뷰와 검증된 쿼리를 활용해, 일반적인 해석이 아닌 조직의 공식 정의 및 기준에 부합하는 답변을 제공합니다.

이를 통해 팀은 막연한 궁금증에서 벗어나, 정확한 인사이트에 빠르게 도달할 수 있습니다.

데이터 액세스 과정에서 발생하던 마찰이 사라지면, 엔지니어와 운영 인력은 문제 해결, 가설 검증, 개선 사항 실행에 더 많은 시간을 집중할 수 있게 됩니다.

인사이트에서 실행으로: 제조 워크플로우의 진화

정보만으로는 현장의 변화를 이끌 수 없습니다. 실제 행동으로 이어질 때 비로소 변화가 시작됩니다.

Snowflake Intelligence는 에이전트가 단순히 인사이트를 제공하는 데 그치지 않고, 다음에 무엇을 해야 할지까지 함께 제안하는 에이전트 기반 워크플로우를 구현합니다. 이는 앞서 Velayudhan이 설명한 바와 같이, 질문에 답하는 ‘Ask’ 시스템을 넘어 실제 행동을 이끄는 ‘Do’ 시스템을 구축할 수 있게 합니다. 제조 기업들은 이미 이러한 역량을 활용하여 다음과 같은 다양한 업무를 지원하고 있습니다.

• 설비 장애 발생 후 단계별로 안내되는 문제 해결 조치

• 품질 저하의 원인에 대한 인사이트 제시

• 조사에 필요한 과거 이력과 컨텍스트 제공

• 반복적으로 발생하는 문제에 대한 자동 요약

• 핵심 지표가 정상 범위를 벗어날 경우 알림 제공

이러한 기능은 이해와 실행 사이의 간극을 크게 줄여줍니다. 신규 엔지니어는 더 빠르게 자신감을 얻고, 운영 인력은 조직에 축적된 전문 지식에 기반한 지원을 받을 수 있습니다. 리더는 문제의 근본 원인과 추세를 보다 명확하게 파악할 수 있습니다. 이러한 모든 과정이 거버넌스가 적용된 데이터와 엔터프라이즈 시맨틱을 기반으로 이루어지기 때문에, 팀은 결과를 신뢰하고 활용할 수 있습니다.

더 스마트한 제조 조직 구축하기

제조 기업들이 Snowflake Intelligence 도입을 본격화하는 과정에서, 다음과 같은 접근 방식을 취할 때 보다 안정적으로 확장하는 모습을 보이고 있습니다.

• 운영에 가장 중요한 질문부터 시작하기

• 대시보드나 스키마가 아니라, 팀이 실제로 데이터를 이해하고 사고하는 방식에 맞춘 시맨틱 모델 구축하기

• 정형 및 비정형 데이터를 초기 단계부터 함께 통합해, 인사이트에 충분한 컨텍스트를 반영하기

• 소규모 팀을 대상으로 에이전트를 먼저 적용하고, 실제 활용 사례를 바탕으로 반복 개선하기

• 모든 AI 기능에 강력한 거버넌스, 역할 기반 접근 제어, 데이터 통제, 검증된 로직을 함께 적용하기

이처럼 균형 잡힌 접근 방식은 AI가 기존 워크플로우를 방해하지 않으며 자연스럽게 보완하고 강화하도록 만듭니다. 또한, 시간이 지날수록 팀은 조직의 일부처럼 유기적으로 연결된 인텔리전스를 기반으로 운영할 수 있게 됩니다.

Wolfspeed의 여정 자세히 보기

Wolfspeed의 사례는 통합된 엔터프라이즈 지식과 AI 기반 에이전트가 제조 환경 전반의 의사 결정을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 잘 보여줍니다. Wolfspeed의 아키텍처, 거버넌스 모델, 그리고 실제 에이전트 활용 사례는 온디맨드 웨비나를 통해 확인하실 수 있습니다.