공장은 시스템 공급사를 고를 때 실제로 무엇을 줄이려 할까요B2B 구매 연구 60년이 말하는 것
공장에서 MES나 제조 AI 같은 시스템을 처음 들이는 담당자는 견적서 여러 장을 앞에 두고 같은 고민을 합니다. 기능은 비슷해 보이고, 가격은 조금씩 다르고, 어느 회사가 3년 뒤에도 곁에 있을지는 알 수 없습니다. 이 고민은 새것이 아닙니다.
비즈니스
비즈니스 인사이트와 전략 · 모두 60편
저희 블로그 태그 226개 중 163개가 글 한 편짜리였습니다
저희 기술블로그의 태그를 전부 세어 봤습니다. 글 106편에 태그가 226개였고, 그중 163개(72%)가 글 한 편에만 붙어 있었습니다. 태그 하나에 글 한 편. 독자가 그 태그를 누르면 글 한 편이 나옵니다. 방금 읽고 있던 그 글입니다.
자율형공장은 5단계, 스마트공장 수준은 4구간입니다
같은 회의에서 세 사람이 "3단계"를 말하는데 서로 다른 이야기를 하고 있는 경우가 있습니다. 한 사람은 정부 지원사업 공고를 보고 왔고, 다른 사람은 컨설팅사 자료를 읽었고, 나머지 한 사람은 시스템 구축 업체의 제안서를 봤습니다. 셋 다 "3단계"라고 적혀 있었으니 같은 말인 줄 압니다.
AI가 판단을 맡으면 공장 조직도에서 무엇이 먼저 바뀝니까
손정의 소프트뱅크그룹 회장이 지난 7월 소프트뱅크 월드에서 한 강연이 9월 1일 영상으로 공개되면서 다시 읽히고 있습니다. 요지는 이렇습니다. AI가 일자리를 빼앗는 것이 아니라, AI를 쓰는 기업이 안 쓰는 기업의 일을 빼앗는다는 것입니다.
왜 AI 도입 검토는 전산실에서 멈출까
작년부터 전산 조직이 있는 제조사에 AI를 제안하면서 저희가 처음 세운 계획은 단순했습니다. 전산실을 설득하자. 그쪽이 기술을 아는 사람들이니 설명이 제일 잘 통할 거라고 봤습니다.
오너는 하자고 하는데 일이 시작되지 않는 이유
저희는 그동안 이렇게 설명해 왔습니다. 판단을 옮기는 일이 사람을 빼는 일은 아니라고요. 뻔한 판단을 기계로 넘기면 사람은 어려운 것에 시간을 쓸 수 있습니다. 저희는 지금도 그렇게 봅니다.
소비는 꺾였는데 설비투자만 두 달째 늘고 있다
7월 산업활동동향의 숫자가 갈렸습니다. 소매판매 -2.4%, 서비스업 생산 -1.3%(4년 5개월 만 최대 감소)였는데, 설비투자는 +7.5%로 두 달 연속 크게 늘었습니다(6월 +6.9%). 소비가 꺾이는 국면에서 기업의 기계 투자만 반대로 가고 있습니다.
재고가 있는데 왜 발주가 나갔을까숫자가 어긋나는 자리 4곳
현장에서 제일 자주 듣는 말 중 하나가 "우리 재고 숫자는 못 믿는다"입니다. 그러면 대개 원인을 사람에게서 찾습니다. 입고 등록을 늦게 했다거나, 출고를 안 찍었다거나, 재고 실사를 제때 안 했다는 쪽입니다.
제조 AI 회사들은 왜 매출 100억에서 멈출까
제조 AI, 스마트팩토리, 산업용 소프트웨어를 만드는 회사들의 실적을 몇 년치 나란히 놓고 보면 이상한 규칙이 하나 보입니다. 매출이 100억 언저리에 닿을 무렵 상장을 하고, 그 뒤로 매출이 잘 늘지 않습니다.
사내 업무 도구를 직접 만들면서, 무엇을 만들지 않기로 했나
저희는 제조 현장의 AI를 만드는 회사인데, 정작 사내 업무는 오랫동안 폴더와 문서로 돌아갔습니다. 제안서, 사업계획서, 회의록, 회사 수치가 전부 파일이고, 그 파일들을 AI 도구로 만들고 고칩니다. 팀 규모가 크지 않아 시스템을 도입하기도 애매했습니다.
공장이 없어도 공장을 테스트할 수 있어야 합니다저희가 가상공장 소프트웨어를 만드는 이유
저희는 지금 가상공장 소프트웨어를 만들고 있습니다. 완성해서 내놓는 발표가 아니라, 무엇을 왜 만드는지 중간에 적어 두는 글입니다. 기술 이야기는 하지 않겠습니다. 대신 이 소프트웨어를 누가, 어떤 순간에 쓰라고 만드는지를 말씀드리려 합니다.
저희가 구축한 시스템에서 수정 요청 응답이 9일에서 18분이 됐습니다
숫자부터 보여 드리겠습니다. 저희가 고객사에 구축해 드린 시스템의 수정·기능추가 요청을 AI가 직접 개발해 응답하는 체계를 30일 넘게 운영했고, 그 기간 실제 응답 119건을 원장에서 전수 집계했습니다. 실제 응답 119건의 절반이 18.4분 안에 첫 응답을 받았습니다.