소규모지만 큰 비전을 가진 베이커리, 디지털로 전환
공정 최적화를 통한 베이커리 제품 수요 충족
도마 위에 올려진 갓 구운 마늘 롤과 마늘 머리

핀란드 중부 지역인 얌사에 있는 Elonen Oy 베이커리는 매일 카페에서 판매하거나 핀란드 전역의 소매점에서 고객이 구매할 수 있는 맛있는 베이커리 제품을 생산합니다. Elonen은 케이크, 빵, 쿠키 및 기타 상품을 굽고 포장하여 지역 및 전국적으로 유통하기 위해 주 시설에서 약 200명의 직원을 고용하고 있습니다.

1966년 설립 후 첫 확장을 시작한 이래 1977년 페이스트리에 신선한 현지 빵을 추가하고 2013년 생산 시설을 리노베이션하는 등 Elonen은 시대와 고객의 취향에 맞춰 항상 성장하고 적응해 왔습니다. 2017년에는 베이커리 제품을 매일 핀란드 전역으로 배송하기 시작하면서 Elonen 제품에 대한 수요가 급증했습니다.

Elonen은 비즈니스가 계속 성장함에 따라 베이커리 프로세스를 지원하기 위해 다양한 IT 및 자동화 시스템을 도입했습니다. 그러나 이러한 시스템의 도입으로 인해 데이터의 양은 급증했으나 아무도 이러한 데이터를 의사 결정에 활용하지 않았다고 밝혔습니다.

Elonen의 최고 경영자(CEO)인 야리 엘로넨(Jari Elonen)은 "어떻게 하면 이 모든 데이터를 활용하여 일상적인 업무를 자동화 범위 내로 가져와 효율성과 경쟁력을 향상시킬 수 있을지 고민하기 시작했습니다."라고 말합니다.

야리 엘로넨은 IBM의 파시 코펠라(Pasi Korpela)에게 자신이 당면한 문제에 대해 도움을 요청했습니다. 코펠라는 고객 경험을 개선하기 위해 디지털 혁신에 대해, 그리고 데이터를 보다 효과적으로 사용하는 것에 대해 논의하기 시작했습니다. 코펠라는 엘로넨에게 소매 및 패키지 상품에 대한 전문성을 갖춘 핀란드의 분석 회사인 Houston Analytics Oy와 상담할 것을 권유했습니다. Houston Analytics는 데이터와 자동화가 어떻게 도움이 될 수 있는지 논의하기 위해 Elonen 베이커리를 방문했습니다.

초기에는 프로젝트를 단계적으로 처리해야 한다는 데 모두가 동의했습니다. 이는 실제로는 하나의 큰 혁신 프로젝트가 아니라, IBM과 Houston Analytics가 한 번에 하나씩 개별 문제를 파악하고 해결해야 한다는 의미였습니다. 이렇게 하면 검증된 이점을 기반으로 구축함으로써 얻을 수 있는 이점이 있었습니다.

Elonen이 해결하고자 했던 첫 번째 문제는 포장 프로세스의 마지막 단계인 배송 전 제품 라벨의 인쇄 및 분류에 관한 것이었습니다. 이 프로세스는 대부분 수작업으로 이루어지고 시간이 많이 소요되어 배송 지연으로 이어졌습니다. 제품 데이터와 고객 데이터는 별도의 아웃소싱 데이터베이스에 저장되어 있었기 때문에 Elonen은 주문을 포장하고 배송할 때 두 데이터를 연결하는 데 어려움을 겪었습니다.

생산성 향상


업무 생산성 향상을 통해 공급망 효율성 20% 이상 향상

효율성 향상


포장 및 라벨링 프로세스 효율성을 크게 개선

포장 스테이션은 실제로 작업의 병목 구간이었습니다. 따라서 주문이 접수된 시점부터 상품이 트럭에 실릴 때까지의 전체 프로세스를 살펴볼 필요가 있었습니다. 마르쿠 브레이더(Markku Breider) 비즈니스 개발 담당 이사 Houston Analytics Oy

Elonen은 기존의 아웃소싱 주문 시스템으로는 제품이나 배송 위치를 기반으로 데이터를 분석하거나 조작하여 배송 라벨을 인쇄할 수 없었습니다. 주문이 도착할 때마다 라벨이 프린터에서 나왔습니다. 두 명의 작업자가 프린터에서 라벨을 꺼내 뜯어내고 제품 유형별로 분류하는 일을 전적으로 담당했습니다. 그런 다음 다른 창고 작업자가 각 품목별로 쌓인 라벨을 집어 들고 창고에서 제과류를 꺼내 라벨을 붙이고 분류한 후 배송을 위해 팔레트에 올려놓습니다. 한 명의 고객이 초콜릿 케이크를 팔레트 단위로 주문하더라도 각 케이크에는 라벨이 부착됩니다.

Houston Analytics의 비즈니스 개발 담당 이사인 마르쿠 브레이더(Markku Breider)는 “포장 스테이션은 실제로 작업의 병목 구간이었습니다.” 라고 말합니다. "따라서 주문이 접수된 시점부터 상품이 트럭에 실릴 때까지의 전체 프로세스를 살펴볼 필요가 있었습니다."

데이터 활용을 통한 비즈니스 프로세스 개선

Elonen은 데이터 및 분석을 적용하여 물류창고 작업의 병목 현상을 극복하기 위해 IBM과 Houston Analytics와 협력했습니다. "데이터만으로는 아무것도 바꿀 수 없다는 것을 곧 깨달았습니다. 전체 패키징 프로세스를 바꿔야 했습니다."라고 브레이더는 말합니다. "일단 전체 그림을 그리고 설명할 수 있게 되면, 데이터를 프로세스의 다양한 의사 결정 지점에 연결하여 데이터가 실행을 지원할 수 있도록 할 수 있습니다."

이 프로젝트는 Elonen 베이커리의 시스템과 데이터 소스를 평가하고 매핑하기 위한 사전 연구 활동으로 시작되었습니다. 프로젝트 초기에 야리 엘로넨은 IBM, Houston Analytics 및 다양한 IT 아웃소싱 제공업체를 프로젝트에 참여시키기 위해 회의를 주선했습니다. 이 기업들이 Elonen의 데이터를 관리하고 있었기 때문에 보다 간소화된 포장 및 라벨링 프로세스를 만들기 위해서는 이들의 참여가 필요했습니다.

2019년 말, Houston Analytics는 혁신 로드맵을 만들었습니다. 데이터 분석을 통해 프로세스를 최적화하는 데 도움이 되는 IBM® ILOG® CPLEX® Optimization Studio 솔루션을 권장했습니다. Houston Analytics는 2020년 초에 IBM의 컨설팅 책임과 업무를 완전히 인수하면서 빠르게 주요 컨설턴트가 되었습니다.

첫 번째 단계로 Houston Analytics는 동기화된 데이터 모델을 만들고 데이터 웨어하우스를 구현하여 Elonen이 다양한 아웃소싱 시스템의 데이터를 연결하고 활용할 수 있도록 했습니다. 이 데이터 웨어하우스는 이제 Elonen의 향후 디지털 혁신 프로젝트를 지원하기 위한 예측, 분석 및 예측의 기초로 사용될 수 있습니다.

Elonen은 IBM ILOG CPLEX 솔루션을 사용하여 라벨링 및 포장 프로세스를 간소화하고 효율성을 높일 수 있습니다. 이 솔루션은 들어오는 주문 데이터를 분석하여 포장과 라벨 인쇄를 모두 최적화합니다. Elonen은 고객, 배송 경로, 배송 날짜 또는 기타 매개변수별로 라벨을 인쇄할 수 있습니다.

또한 IBM ILOG CPLEX 솔루션은 매일의 주문을 포장하고 팔레트화하기 위한 최적화된 계획을 제공합니다. 예를 들어 주문한 물량에 어떤 유형의 팔레트를 사용해야 하는지, 각 유형의 팔레트 수는 몇 개인지, 팔레트에서 제품을 어떻게 나누고 정리할지 계산할 수 있습니다. 라벨이 올바른 포장 순서로 인쇄되어 있기 때문에 작업자는 창고에서 제품을 꺼내 팔레트에 더 빠르게 배치할 수 있습니다.

"이제 Elonen은 라벨을 인쇄하는 방법을 선택할 수 있습니다."라고 브레이더는 말합니다. "덕분에 창고에서 상품을 픽업할 때 훨씬 더 유연하게 작업할 수 있고 포장 스테이션에서 훨씬 더 효율적으로 작업할 수 있습니다."

좋은 대시보드 하나가 100개의 보고서보다 낫습니다. 야리 엘로넨(Jari Elonen) 최고 경영자 Elonen Oy
베이커리 제품을 더 빠르게 배송하기

Elonen은 데이터 기반 디지털 혁신을 향한 여정에서 중요한 첫발을 내딛었습니다. 주문 관리, 인쇄, 라벨링, 포장 프로세스를 최적화하기 위해 IBM ILOG CPLEX 솔루션을 도입한 직후, Elonen은 라벨을 떼어내고 분류하는 일만 하던 작업자 두 명을 창고 내 더 흥미로운 다른 업무로 옮길 수 있었습니다. 지루한 작업이 완전히 사라진 것입니다. 뿐만 아니라 작업자의 생산성이 높아져 공급망 효율성이 20% 이상 향상되었습니다.

Elonen은 이 시스템을 통해 다른 효율성도 실현할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 창고 관리자는 새로운 대시보드를 통해 주문이 들어올 때 필요한 팔레트 수와 시기를 포함하여 주문을 추적하고 관리할 수 있습니다. Elonen은 처음으로 하루 또는 몇 주 전에 향후 주문량을 미리 파악할 수 있게 되었으며, 상품을 미리 포장하여 효율성을 개선할 수 있는 선택권을 갖게 되었습니다. 야리 엘로넨은 "좋은 대시보드 하나가 100개의 보고서보다 낫습니다."고 말합니다.

Houston Analytics는 Elonen이 고객 및 주문 데이터에 대한 새로운 가시성과 분석 및 사용 능력을 활용하여 효율성을 개선하기 위해 창고 프로세스를 재설계하는 데 핵심적인 역할을 했습니다. 예를 들어, 팔레트 전체를 채울 만큼 큰 주문이 들어오는 경우 Elonen은 팔레트의 각 품목이 아닌 전체 팔레트에 대해 하나의 라벨을 인쇄하여 상당한 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

"이제 프로세스가 훨씬 더 간소화되었습니다."라고 브레이더는 말합니다. "데이터 기반으로 운영되기 때문에 Elonen의 포장 프로세스에 대한 가시성과 유연성이 훨씬 더 높아졌습니다."

Elonen은 이렇게 향상된 유연성과 효율성이 궁극적으로 고객에게 더 나은 배송 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. Elonen이 성장함에 따라 간소화된 포장 프로세스는 증가하는 제품 수요를 충족하는 데 매우 중요한 역할을 할 것입니다.

이제 Elonen 베이커리는 비즈니스의 다른 영역에서도 사용할 수 있는 빅데이터 및 분석 솔루션을 갖추게 되었습니다. Elonen은 이미 미래의 주요 우선순위를 강조해 왔으며, Houston Analytics는 데이터 웨어하우스 및 분석 솔루션으로 다음에 무엇을 할 수 있는지에 대한 로드맵을 만드는 데 도움을 주었습니다.

"이는 또한 우리의 미래 중점 사항과도 연결됩니다."라고 야리 엘로넨은 말합니다. “시장 세분화를 통해 소비자의 니즈를 더 잘 이해하여 상품 구성을 개선하고 각 거래 지역의 소비자가 원하는 상품을 제공할 수 있습니다. 이는 또한 소매 파트너에게 더 많은 가치를 창출할 것입니다."

회사는 최근 핀란드에서 또 다른 베이커리를 인수했으며, Houston Analytics는 분석 솔루션이 인수된 회사와 Elonen 간의 시너지 효과를 높이는 데 도움이 될 수 있는 영역을 이미 발견했습니다.

Breider는 “이것이 Elonen에게 가장 큰 이점이라고 말하고 싶습니다.”라고 말합니다. “Jari[Elonen]는 회사에 대한 비전을 가지고 있습니다. 이들은 관심을 갖고 있고 우리를 신뢰합니다. 기술에 대해 모든 것을 알지 못하더라도 데이터 분석에 뛰어들 수 있는 팀입니다.”

Elonen Oy와 Houston 로고
Elonen Oy 소개

라이모 엘로넨(Raimo Elonen)과 그의 아내는 1966년 핀란드 얌사에 Elonen(ibm.com 외부 링크) 베이커리를 설립했습니다. 현재 제빵사부터 유지보수 직원까지 약 250명의 직원이 근무하고 있습니다. Elonen은 2013년에 최첨단 생산 시설을 오픈했으며, 카페 10곳과 베이커리 매장 8곳을 운영하고 핀란드 전역에 매일 제품을 유통하며 고객에게 서비스를 제공하고 있습니다. 2021년에는 4720만 달러의 매출을 달성할 것으로 예상됩니다.

Houston Analytics Oy 소개

대부분의 '데이터 과학'이 프로토타입 단계를 벗어나지 못하는 일회성 수작업 코딩 분석으로 구성된 세상에서 Houston Analytics(ibm.com 외부 링크)의 접근 방식은 예측 분석과 세계 최고 수준 최적화 기술의 적용을 산업 수준까지 끌어올리고 있습니다. 2013년 핀란드 헬싱키에 설립되었으며, 고객의 비즈니스 프로세스에 분석을 원활하게 도입하여 매 의사 결정 시점마다 향상된 결과를 제공하고 수익을 증대시킵니다.

다음 단계 안내
마이크로그리드 개발의 선두 업체로 차별화하는 CleanSpark CleanSpark
법률

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2021년 7월 미국에서 제작.

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