인공 지능이 운영 관리를 혁신하는 열 가지 방법

작업을 보다 효율적이고 정확하며 원활하게 수행할 수 있는 방법을 찾는 운영 관리는 계획, 구성, 재고 및 공급망 관리, 생산 일정, 품질 관리, 물류, 효과적인 프로세스 실행 및 자산 유지 관리와 같은 광범위한 활동을 포함합니다. 오늘날 이러한 기능은 인공 지능(AI)을 통해 향상될 가능성이 높다는 공통점이 있습니다.

컴퓨터와 기계가 인간의 지능과 문제 해결 능력을 시뮬레이션할 수 있도록 하는 기술인 AI는 여러 산업을 혁신하고 있습니다. 실제로 한 설문조사에서 비즈니스 리더의 94%가 향후 5년 동안 AI가 성공에 매우 중요할 것이라고 답했습니다. 운영 관리는 기업의 운영과 경쟁력 유지의 기반이므로, 효과적인 AI 활용은 필수적입니다.

AI는 프로세스를 간소화하고 비용을 절감하며 운영 효율성을 개선하려는 운영 관리자를 위한 강력한 도구입니다. AI 기반 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있어 실시간 의사 결정과 비즈니스 프로세스 최적화가 가능합니다. 이러한 시스템은 운영 관리자가 병목 현상을 발견하고 장비 고장을 예측하며 시장 동향에 적응하는 데 도움이 됩니다.

또한 AI는 문제를 해결하고 불완전하거나 일관성이 없는 데이터를 보강하기 위해 실행 가능한 권장 사항을 제공하여 보다 정확한 인사이트와 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 머신 러닝, 자동화 및 예측 분석의 발전은 운영 관리자가 계획을 개선하고 워크플로를 간소화하는 데 도움이 됩니다.

AI의 이점은 분명하지만, 기업은 데이터 개인정보 보호, 규정 준수 문제, AI 기술을 관리하기 위한 숙련된 인력의 필요성 등 AI의 과제도 염두에 두어야 합니다. AI는 사람의 입력 없이도 적응하고 프로세스에 중요한 변경을 시작할 수 있지만, 여전히 인간의 판단은을 통해 아웃푹을 검증하고 더 높은 수준의 전략적 결정을 내려야 합니다. 가장 효과적인 접근 방식은 AI의 능력과 인간의 전문 지식을 결합하는 것입니다.

기업은 신중한 계획과 실행을 통해 AI의 힘을 활용하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

AI는 분석을 통해 귀중한 인사이트를 도출하고 예측합니다. 머신 러닝 모델은 과거 판매 데이터, 시장 동향, 계절성, 날씨 패턴, 소셜 미디어의 감정 및 기타 요소를 분석하여 수요 예측을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 판매 패턴을 분석하고 향후 판매를 예측하여 기업이 최적의 재고 수준을 유지할 수 있도록 지원합니다. 연구에 따르면, AI 기반 도구는 예측 오류를 최대 50% 줄이고 재고 부족으로 인한 매출 손실을 최대 65%까지 감소시킬 수 있는 것으로 나타났습니다.

AI를 공급망 관리에 활용하면 의사 결정과 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. AI를 통해 기업은 대량의 데이터를 실시간으로 처리하고, 시장 동향을 예측하고, 물류를 최적화하고, 변화하는 조건에 따라 라우팅 및 일정 수립을 수행할 수 있습니다. 또한 자동화를 통해 워크플로를 간소화하고, 조달을 개선하고, 중단을 줄이고, 더 나은 엔드투엔드 가시성과 투명성을 제공할 수 있습니다.

공급망 운영 전반에 사물인터넷(IoT) 장치를 사용하면 AI 시스템에 더 광범위한 데이터가 제공되어 더욱 포괄적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. IBM은 자사의 여러 AI 기반 공급망 솔루션을 자체적인 운영에 적용하여 COVID-19 팬데믹이 최고조에 달했던 시기에도 1억 6천만 달러를 절감하고 100% 의 주문 처리율을 달성했습니다.

AI 알고리즘은 센서 데이터와 과거 유지 관리 기록을 분석하여 장비 고장을 예측할 수 있습니다. AI는 또한 장애 모드 및 영향 분석(FMEA) 모델을 보다 효율적으로 생성하여 이러한 연구를 개발하는 데 소요되는 시간과 노력을 줄이는 데 기여할 수 있습니다. 따라서 기업은 사전에 유지 관리 일정을 수립하여 가동 중단 시간을 최소화하고 자산 수명을 연장하며 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 한 광산 회사는 AI 기반 솔루션을 통해 유지 관리 요구 사항을 예측하여 가동 중단 시간을 최대 30% 단축했습니다.

AI 모델은 과거 데이터를 이용한 훈련을 통해 품질 관리 문제를 가리킬 수 있는 비정상적인 패턴과 이상치를 신속하게 식별할 수 있습니다. AI는 카메라, 드론, 센서 및 기타 엣지 장치의 데이터와 연결하여 품질 문제를 실시간으로 해결할 수 있습니다. AI에 기반한 시각화 및 알고리즘은 인간보다 더 빠르고 정확하게 제품 결함을 감지하고 때로는 근본 원인을 식별할 수 있습니다. 실제로 한 자동차 제조업체는 AI 기반 비전 검사 시스템이 최대 97%의 정확도로 결함을 식별한 데 비해, 인간 검사관은 최대 70%의 정확도로 결함을 식별했음을 발견했습니다.

AI 기반 챗봇과 가상 어시스턴트는 24시간 연중무휴 서비스를 제공하여 일반적인 문제를 해결하고 고객 경험을 향상할 수 있습니다. 이 서비스를 통해 고객 만족도와 유지율을 크게 높일 수 있습니다. 예를 들어, Bouygues Telecom은 생성형 AI를 사용하여 콜센터 데이터를 추출 및 분석했으며, 이를 통해 작업자가 실시간으로 맞춤형 제안과 솔루션을 만들 수 있도록 했습니다. 이러한 개인화된 접근 방식을 통해 통화 전후 작업이 30% 감소했으며 미화 500만 달러 이상을 절약할 수 있을 것으로 예상됩니다.

AI 챗봇은 데이터를 제공하고 일반적인 쿼리에 답변하는 등 직원을 24시간 지원할 수 있습니다. 또한 작업자가 문제를 더 빨리 해결하고, 최초 해결률을 개선하고, 운영 효율성을 향상하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 기관의 지식 보유와 기술 격차 극복에 도움이 됩니다. 예를 들어, AI와 가상 현실을 사용하여 작업자가 실제 상황에 적용하기 전에 안전하게 기술을 연습할 수 있는 시뮬레이션을 만들 수 있습니다. AI 기반 교육 프로그램은 개인의 능력과 진행 상황에 맞게 콘텐츠를 조정하여 개인화된 학습 경험을 제공할 수 있습니다.

로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 AI 기반 봇을 사용하여 데이터 입력, 송장 처리, 고객 서비스 응답과 같은 규칙 기반의 반복적인 일상 작업을 자동화합니다. 봇은 데이터를 추출하고, 양식을 작성하고, 보고서를 생성하고, 기타 일상적인 활동을 수행하여 효율성을 높이고 오류를 줄이며 보다 복잡하고 전략적인 작업에 인력 투입을 집중할 수 있습니다. 예를 들어, Deloitte는 RPA를 통해 관리 보고서 준비 시간을 며칠에서 단 1시간으로 단축하고 출장 경비 보고서 준비 시간을 3시간에서 10분으로 단축했다는 사실을 발견했습니다(PDF).

AI는 대규모 데이터 세트를 분석하고 인간이 놓칠 수 있는 인사이트를 제공함으로써 데이터 기반 의사 결정에 도움을 줄 수 있습니다. 빅데이터에 이러한 분석을 적용하면 전략적 계획, 위험 관리 및 자원 배분을 개선할 수 있습니다. 또한 자연어 처리가 가능한 AI 시스템의 출현으로 기업은 비정형 데이터에서 더욱 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 기술은 잠재적인 위험을 예측하여 기업이 잠재적인 문제에 대비하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 기반 의사 결정 인텔리전스는 포트폴리오 및 가격 최적화와 같은 사용 사례에 적용할 수 있습니다.

IT 운영을 위한 AIOps 또는 인공 지능은 AI를 활용하여 IT 서비스 관리와 운영 워크플로를 자동화하고 간소화합니다. IT 애플리케이션, 성능 모니터링 툴 및 인프라 구성 요소는 방대한 양의 데이터를 생성할 수 있습니다. AIOps 솔루션은 이 데이터를 정렬하여 중요한 이벤트와 패턴을 식별하고 근본 원인을 진단하며 IT 및 DevOps에 보고하여 신속한 대응 및 해결 또는 자동 해결을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 Electrolux는 AIOps를 사용하여 IT 문제 해결 시간을 3주에서 1시간으로 단축하고 수리 작업을 자동화하여 연간 1,000시간 이상을 절약했습니다.

AI는 자원 사용을 최적화하고 에너지 효율성과 폐기물 감소를 위한 기회를 파악함으로써 기업이 환경에 미치는 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 회사의 탄소 발자국을 줄이는 데 도움이 되며, 온실 가스 배출을 줄이기 위한 광범위한 이니셔티브에 기여할 수 있습니다. 또한 고급 분석 및 자동화 보고서를 통해 지속가능성 보고 및 규정 준수를 간소화할 수 있습니다.

점점 더 많은 기업이 인공 지능을 운영 관리에 통합하는 방법을 찾고 있습니다. AI와 데이터 과학의 발전이 계속됨에 따라 비즈니스 운영을 더욱 발전시키고 경쟁 우위를 확보할 수 있는 새로운 길을 제공할 보다 정교한 통합 방법을 기대할 수 있습니다.

올바른 AI 도구와 소프트웨어 솔루션을 선택하는 것은 모든 디지털 혁신에 매우 중요합니다. 예를 들어, IBM^® Maximo Application Suite는 단일 플랫폼에서 지능형 자산 관리, 모니터링, 예측 유지보수 및 안정성을 제공합니다. IBM Sterling Supply Chain Intelligence Suite는 AI의 힘을 사용하여 공급망의 탄력성과 지속가능성을 개선합니다. IBM은 기업이 미래를 재구성하고 경쟁 우위를 구축하는 데 도움이 되는 AI 솔루션의 다양성을 확대하여 제공하고 있습니다.