SAP Supply Chain Management​ 에서 제조의 End-to-End 기능 소개

제조 작업에서는 특히 중단에 대응할 때 수동 프로세스가 여전히 일반적입니다. 업무를 수행할 수 있지만 시스템과 역할 전반에 걸쳐 지연, 불확실성, 조정 문제를 야기합니다.

일반적으로 작업 현장 레벨에서 중단이 시작됩니다(예: 기계를 사용할 수 없는 경우). 대응은 인간의 개입과 기능 간의 조정에 크게 좌우된다.

1. 감독자가 기계 문제를 식별하거나 이에 대한 경고를 받음: 사용 가능한 정보를 기반으로 다운타임이 추정됩니다.
2. 생산 조정을 위해 오더가 수동으로 재배치됨: 제조 및 ERP 전반에 걸쳐 시스템 업데이트가 수행됩니다.
3. 창고 출고 대기는 수정된 순서에 따라 트리거됨: 각 단계에서 시스템 간 수동 입력 및 조정이 필요합니다.

다운타임을 추정하면 프로세스에 변동성이 생깁니다. 최초 가정은 실제 수리 기간을 반영하지 않을 수 있으며, 이로 인해 조정이 반복될 수 있습니다.

• 다운타임이 과소 평가되거나 확장될 수 있습니다.
• 수리 중 추가 이슈가 발견될 수 있음
• 계획을 지속적으로 수정해야 합니다.
• 종속 프로세스에 영향 전파

이러한 불확실성은 일관된 의사결정을 어렵게 만듭니다.

수동 프로세스는 여러 역할 간의 통신에 의존합니다.

• 생산 감독자는 순서 지정과 실행을 관리합니다.
• 창고 팀이 이동 대기 및 자재 흐름 조정
• 엔지니어링 또는 OT 팀에서 기계 문제 처리
• 시스템이 동시에 업데이트되지 않고 다른 시간에 업데이트됨

이렇게 하면 지연이 발생하고 조정 오해의 위험이 높아집니다.

수동 조정에서는 속도와 정확성에 제약이 따릅니다.

• 의사결정은 일부 또는 지연 정보를 기반으로 합니다.
• 시스템 간 업데이트가 동기화되지 않았습니다.
• 복잡성이 증가함에 따라 응답 시간 증가
• 중단 이벤트마다 투입 시간 증가

이러한 제한은 대용량 또는 시간에 민감한 환경에서 더 중요해집니다.

• 수동 프로세스는 사람의 조정과 개입에 크게 의존합니다.
• 중단으로 인해 수동으로 관리하기가 어려운 불확실성이 생깁니다.
• 여러 역할 및 시스템을 조정하여 복잡성을 높여야 함
• 동기화 부족으로 인해 지연과 불일치가 발생합니다.
• 대응력과 확장성을 제한하는 수동 접근 방식

소개: 제조 작업은 AI와 통합 프로세스를 활용하여 수동 조정에서 시스템 중심 오케스트레이션으로 전환할 수 있습니다. 이러한 전환은 불확실성을 줄이고 위기 상황에서 의사결정의 속도와 품질을 개선합니다.

AI 에이전트는 작업 현장 이벤트를 지속적으로 모니터링하고 중단에 실시간으로 응답합니다. 각 단계에서 수동으로 개입하는 대신 시스템에서 상황을 평가하고 조정된 액션을 준비합니다.

감지부터 권장사항까지: 시스템에서 기계 및 프로세스 이벤트를 자동으로 관찰하고, 중요한 고장 등의 중단을 식별하고, 가용 생산능력 및 제약을 평가하며, 생산 및 자재 흐름을 위한 대체 시나리오를 생성합니다. 시스템은 수동 접근법보다 더 빠르고 일관성 있게 정보를 처리합니다.

인체 감독 관련 의사결정 지원: 검토 및 승인을 위해 생산 감독자에게 권장사항이 제공됩니다. 각 옵션에는 배송 일정에 대한 영향, 처리량 및 이용률에 미치는 영향, 에너지 소비 고려 사항, 시나리오 간 운영상의 절충점 등 정보에 입각한 의사결정을 지원하는 절충점이 포함되어 있습니다. 이렇게 하면 의사결정이 통제된 상태를 유지하면서 자동화의 이점을 누릴 수 있습니다.

시스템 전반에서 조율된 실행: 승인되면 수동 조정 없이 연결된 시스템에서 액션이 실행됩니다. 오더가 자동으로 재배치되고, 재고와 재공품 재고가 평가되고, 대기 요청이 트리거되고 확인되며, 실행이 제조와 창고 작업에 맞춰 조정됩니다. 조정은 동기화된 방식으로 시스템 간에 이루어집니다.

수동 노력 및 지연 감소: 기존의 커뮤니케이션 방법은 시스템 중심 오케스트레이로 대체됩니다. 수동 호출이나 임시 조정, 기능 전반에 걸쳐 동시에 시스템 업데이트, 응답 시간 대폭 단축, 반복 시나리오 간 일관성 향상 등의 작업이 필요하지 않습니다. 이로 인해 중단 시 운영 마찰을 줄일 수 있습니다.

속도와 규모를 통한 불확실성 처리: 불확실한 다운타임은 여전히 요점으로 남아 있지만, 그 영향은 더 효과적으로 관리됩니다. 시나리오는 조건 변경으로 재계산되고, 프로세스를 다시 시작하지 않고 동적으로 조정되고, 업데이트된 정보에 따라 의사 결정이 조정되며, 변동에도 불구하고 작업이 일정하게 유지됩니다. 조건이 진화해도 연속성이 유지됩니다.

• AI를 통해 운영 중단 상황에 대한 실시간 모니터링 및 대응 지원
• 권장사항은 절충점과 함께 구조화된 의사결정 지원을 제공합니다.
• 인체 감독(Human supportance)은 의사결정 프로세스의 일부로 남습니다.
• 시스템 전반에서 자동으로 실행 조정
• Agentic Orchestration은 속도, 일관성 및 확장성을 개선합니다.

자동화와 AI의 발전으로 제조 작업이 수동 조율을 뛰어넘을 수 있게 되었습니다. 이러한 변화를 통해 프로세스가 더 빠르게 운영되어 사람들이 더 가치 있는 활동에 집중할 수 있습니다.

전통적인 운영은 인간의 소통과 조화의 속도에 제약을 받는다. 역할과 시스템 간에 정보가 전달되면 지연이 발생합니다. 디지털 오케스트레이션을 사용하면 프로세스가 더 이상 이러한 제약으로 제한되지 않습니다. 거의 실시간으로 조치를 조정하고 실행할 수 있습니다.

• 수동 시나리오 작성 및 조정 감소
• 반복 및 관리 태스크가 시스템에 의해 처리됨
• 분석 및 의사결정을 위한 사람의 노력 변화
• 태스크 실행 대신 작업 관리에 집중

이 교대 근무는 조직 전체에서 시간과 노력이 사용되는 방식을 변경합니다.

인적 참여는 중요한 결정 포인트에 집중됩니다. 시스템은 일상적인 조정 및 실행을 처리합니다. 인간은 필요한 경우 주요 결정을 검토하고 승인합니다. 시스템 권장사항에 따라 트러스트가 구축되어 신뢰할 수 있음을 증명합니다. 시간이 지나면서 표준 시나리오에는 더 적은 개입이 필요합니다. 이렇게 하면 컨트롤과 자동화 간의 잔액이 생성됩니다.

자동화는 역할을 명확히 하고 모호성을 줄입니다.

• 의사결정과 조치의 명확한 소유권
• 임시 커뮤니케이션의 필요성 감소
• 프로세스 전반에서 일관된 실행
• 조직 계층 간 조정 개선

조정은 반응보다는 구조화된다.

자동화를 통해 조직 전반에 광범위한 참여가 가능합니다.

• 팀에서 직무 간 협업을 보다 효과적으로 수행
• 정보가 시스템 간에 일관되게 공유됨
• 실시간 데이터를 통한 의사결정 지원
• 기업 목표와 보다 긴밀하게 조율되는 운영

이를 통해 전반적인 운영 조정이 강화됩니다.

• 자동화는 수동 조정으로 인한 지연을 제거합니다.
• 업무가 반복적인 업무에서 전략적 의사 결정으로 바뀜
• 사람의 참여는 중요한 결정 포인트에 초점을 맞춥니다.
• 협력이 더욱 일관되고 구조화됨
• 조직이 속도, 명확성, 운영 초점 개선

AI 지원 일정 계획을 통해 작업 현장 중단을 보다 빠르게 관리할 수 있습니다. 이를 통해 감독자는 사후 조정에서 선제적인 데이터 기반 의사결정으로 전환할 수 있습니다.

생산 감독자는 흐름을 유지하면서 리소스 간의 중단을 관리해야 합니다. 여기에는 생산, 물류 및 의존성을 실시간으로 조정하는 것이 포함됩니다.

시스템은 작업 현장의 비즈니스 이벤트와 컨텍스트 데이터를 사용하여 결정을 내립니다. 감독자는 수동으로 정보를 수집하는 대신 통합 뷰를 수신합니다.

• 중단 및 누락된 컨텍스트를 자동으로 감지
• 생산 및 물류 전반의 종속성 평가
• 일정 조정에 대한 제안을 생성합니다.
• 시스템 전체에서 관련 태스크 실행 가능

이렇게 하면 이슈를 평가하고 대응하는 데 필요한 작업이 줄어듭니다.

AI는 직접 검토하거나 실행할 수 있는 권장사항을 제공합니다. 감독자는 계속 통제하지만 더 나은 정보를 가지고 운영합니다.

• 현재 조건에 따라 일정 변경을 제안합니다.
• 실행 전 의사결정의 영향 강조
• 다운스트림 이슈를 방지하기 위한 조기 조정 지원
• 시스템 및 프로세스 전반에서 액션 조정

초점은 대응에서 예측으로 이동합니다.

중단은 시스템에 대한 폭넓은 이해를 통해 관리됩니다.

• 실시간 작업 현장 컨텍스트에 액세스
• 종속성 및 제약에 대한 가시성
• 생산 간의 사전 균형 유지 능력
• 변화하는 조건에 대한 신속한 대응

이렇게 하면 응답 속도와 일관성이 모두 향상됩니다.

• 생산 감독자의 생산성 향상
• 비생산적인 시간 단축
• 작업 간 조정 개선
• 중단 문제를 보다 효율적으로 처리

예: 감독자는 예측된 제약에 따라 일정을 미리 조정하여 작업 현장의 지연을 방지하고 유휴 시간을 줄일 수 있습니다.

• AI 지원 일정 계획을 통해 중단 관리 방법 개선
• 상황별 데이터를 통해 더 나은 의사결정 지원
• 감독자는 시나리오를 수동으로 작성하는 대신 권장 사항을 받습니다.
• 생산 및 물류 전반에 걸친 조정 자동화
• 생산성이 향상되고 비생산적인 시간이 단축됨