Honeywell, AI 데이터 클라우드로 공급망 및 제조 프로세스 개선

다음은 자동 생성된 영문 스크립트를 번역한 내용입니다.

회사 내 거의 모든 조직이 Snowflake 데이터 클라우드를 활용하면서 실질적인 가치를 창출하고 있습니다. Honeywell이 관여하고 있는 여러 비즈니스 영역과 산업을 보면 정말 놀라울 정도입니다. 항공우주, 석유 및 가스, 에너지, 스마트 빌딩, 안전 및 보호 장비는 물론 Honeywell Connected Enterprise까지 아우르고 있죠. 이러한 Honeywell의 모든 역량을 생각해 보면, 현재 Honeywell 포트폴리오의 60%는 지속 가능성 측면에서 고객을 지원하고 가치를 창출하는 제품들로 구성되어 있습니다.

산업 전반을 살펴보면 여전히 많은 레거시 기술이 존재합니다. 114년 역사를 지닌 Honeywell은 여러 개의 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스를 운영하고 있었으며, 그 수는 33개에 달했습니다. 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스가 33개나 있다면, 그것은 진정한 의미의 데이터 클라우드라고 할 수 없습니다. 데이터 클라우드의 진정한 가치는 다양한 정보 소스를 하나로 통합하는 데 있습니다.

ERP나 Salesforce와 같은 여러 트랜잭션 시스템에서 발생하는 데이터를 중앙으로 모아야 서로 다른 데이터 소스 간의 가치를 분석하고 다양한 인사이트를 도출할 수 있습니다. 제가 합류하기 이전에 회사는 이미 데이터 중심 전략을 수립하고 Snowflake를 선택한 상태였습니다. 하지만 중요한 과제가 하나 더 있었습니다. Snowflake를 단순한 데이터 플랫폼으로 사용하는 것을 넘어, 데이터 전반에 대한 거버넌스를 제대로 갖추는 것이었습니다.

Honeywell에는 다섯 개의 전략적 비즈니스 단위가 있으며, 매출, 운영비, 주문, 수주와 같은 핵심 지표들을 회사 전반에서 동일한 정의와 거버넌스 체계에 따라 관리해야 했습니다. 지난 3년은 팬데믹, 공급망 이슈, 인플레이션 등으로 인해 산업 전반에 걸쳐 전례 없이 어려운 시기였으며, 회사에 영향을 미치는 이러한 상황 속에서 조직을 정비하고 대응해야 했습니다.

발표자 1

이때 Honeywell 내부에서 가장 큰 동력이 되었던 것이 바로 데이터 클라우드였습니다. 한 걸음 물러나 생각해 보면, 공급망은 결국 데이터 문제입니다. 간단히 말해 수요와 공급을 정확히 맞추는 것이죠. 하지만 Honeywell의 경우 판매 가능한 SKU만 해도 350만 개가 넘고, 하나의 SKU에 1개에서 최대 1000개의 부품이 포함되며 공급업체는 5만 5,000여 곳에 달합니다.

이런 환경에서는 수요와 공급을 관리하는 일에 상당한 어려움이 따릅니다. 이를 관리하려면 데이터를 통해 어떤 지역에 어떤 공급이 필요한지 이해하고, 물류와 운송을 어떻게 설계할지 그리고 고객에게 제품과 서비스를 제때 전달하려면 무엇이 필요한지를 파악하는 과정이 수반됩니다. Snowflake 데이터 클라우드는 바로 이러한 문제를 해결하는 데 큰 역할을 했습니다.

Honeywell은 Snowflake 제조 산업 AI 데이터 클라우드 도입을 통해 ERP나 Salesforce와 같은 전통적인 트랜잭션 시스템의 데이터를 하나로 통합할 수 있었습니다. 이렇게 모든 정보를 하나로 통합하면 방대한 데이터와 그 안에 담긴 풍부한 정보를 통해 기존에는 파악할 수 없었던 새로운 시각을 확보하게 됩니다. 저는 이를 ‘실행 가능한 인사이트(actionable insights)'라고 부릅니다. 예를 들어 인플레이션이 가격에 어떤 영향을 미치는지, 재고가 전 세계 각 지역과 해외 사업장 전반에서 어떻게 관리되고 있는지, 재고의 모든 단계가 하루 24시간, 매시간 단위로 파악됩니다.

이제는 데이터와 정보를 한 곳에서 확인할 수 있을 뿐만 아니라, 준실시간으로 검증되고 표준화되며 공식적으로 승인된 형태로 제공되어 회사 전체의 단일 진실 공급원(Single Source of Truth)으로 활용하고 있습니다.