프로세스 설계 사고 및 리엔지니어링에서의 인공 지능 및 IOT

작성자: 수메시 메논(Sumesh Menon)

프로세스 설계와 사고는 AI가 탄생한 후 지난 몇 년 동안 엄청난 변화를 가져왔습니다. 기업은 비즈니스 기능을 운영하기 위해 독립적인 시스템을 보유하고 있었고, 시스템은 이러한 시스템이 AI 혁신에 맞춰 미래가 어떻게 변할지 알지 못하는 운영 효율성 추세의 시대에 설계되었습니다.

ERP 시스템이 시장을 장악함에 따라 기업은 시스템 운영을 재고하기 시작했고 Oracle 및 SAP와 같은 대형 매장에서 제품 제공을 통해 비즈니스 운영을 구현하기 시작했습니다. 이러한 시스템은 바닐라 제품을 통해 훨씬 쉽게 구현될 수 있도록 다양한 산업 요구 사항에 맞는 다양한 고급 솔루션과 복잡한 비즈니스 프로세스를 제공했습니다.

보다 복잡한 ERP 시스템이 기업의 시간 요구에 따라 많은 프로세스 변경을 수행하도록 맞춤화되고 기업이 이러한 시스템을 사용하여 자동화된 보고서, 오류에 대한 경고, General Ledger에 전기하여 월말 업무를 마감합니다.

AI와 머신러닝의 출현으로 프로세스 사고와 디자인의 관점이 훨씬 더 다양해졌습니다. 이는 일선 운영 개선부터 올바른 공급망 운영 모델 선택, 제품 또는 서비스에 대한 올바른 공급망 선택과 같은 전략적 선택에 이르기까지 공급망 의사결정을 개선하는 데 도움이 되는 새로운 통찰력을 창출합니다.

이전에 이러한 ERP 시스템과 인터넷 기술을 기반으로 구축된 비즈니스 프로세스는 이제 AI를 통해 기업이 프로세스를 살펴볼 수 있도록 완전한 프로세스 세트를 다시 생각할 수 있습니다. 그리고 이것이 이전 버전보다 더 효율적으로 변경될 수 있는 방법도 설명합니다. AI와 머신러닝은 ERP 시스템만으로는 스스로 수행할 수 없는 작업을 수행할 수 있습니다.

빅 데이터 분석을 갖춘 인공 지능과 기계 학습은 기업이 인지적 사고를 통해 디자인 선택을 알리고 최적화하여 계획 및 의사 결정 프로세스를 더 빠르고 효율적으로 수행하여 인간을 더 똑똑하게 만드는 데 도움이 됩니다. 블록체인 기술과 빅 데이터를 통해 공급망 분석은 기업이 공급망 내의 각 엔터티에 대한 건전한 그림을 얻고 고객 요구에 맞게 맞춤화할 수 있는 솔루션을 실현하는 데 도움이 되는 보다 적극적이고 대응적일 수 있습니다.

AI가 실제로 비즈니스 운영을 변화시키고 프로세스 재설계로 이어질 수 있는 기술 영역 중 일부는 비전 시스템, 음성 시스템, 자연어 처리, 전문가 시스템, 기계 학습 및 로봇공학 프로세스 자동화입니다. 또한 이는 제조 및 창고 기능의 운영을 더 효과적으로 계획하고 일정을 잡는 데 도움이 될 수 있습니다.

자동화는 사전 정의된 규칙 엔진 세트로 작동하는 로봇으로 모든 반복 작업을 대체할 수 있는 반면, AI는 기계 학습 기술을 통해 더 나은 운영 결정을 내리는 데 도움이 될 만큼 충분히 인지하고 학습할 수 있는 운영 데이터로 ERP 프로세스를 더욱 향상할 수 있습니다.

빅 데이터 분석으로 관리되는 운영 데이터와 ERP 시스템이 결합된 AI는 오늘날 기업의 프로세스 재설계 사고 및 적용 측면에서 더 높은 수준의 리엔지니어링으로 재편될 수 있습니다. 은행, 의료 서비스, 보험 회사는 이미 AI를 사용하여 반복적인 작업을 수행하고 채팅 봇을 통해 인간과 상호 작용하여 자주 묻는 질문이나 문제에 대한 답변을 제공하여 고객 서비스를 더 빠르고 효율적으로 만들고 있는 업종 중 일부입니다.

이는 AI로 인해 일자리가 대체될 것이라는 두려움을 가져오지만 AI에서 볼 수 있는 또 다른 장점은 동일한 직원이 조직 내 다른 활동에 집중하여 생산성을 높이고 AI가 더 많은 정보를 제공하여 더 많은 것을 만들고 구축하도록 도울 수 있다는 것입니다. 이러한 AI 시스템이 더욱 원활하게 작동하도록 매일 강력하게 지원합니다.

창의성은 '단순히 사물을 연결하는 것'에서 나옵니다. 많은 현명한 비즈니스 움직임은 서로 독립적인 것처럼 보이는 제품이나 서비스를 연결하는 데서 비롯됩니다. 어떤 활동의 조합이 더 의미 있고 더 나은 가치를 만드는 데 도움이 될 수 있는지 파악한 후에는 이러한 활동을 결합하여 더 나은 제공 가능한 제품을 만들어야 합니다.

IOT는 연결된 시스템이 서로 대화하도록 하여 AI에 더 많은 가치를 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 시스템은 행동 패턴을 학습하는 데 사용할 수 있는 거대한 데이터를 생성하며, 이는 AI가 비즈니스 기능을 더욱 효과적으로 수행할 수 있도록 의미 있는 인지적 추론을 만들어 운영 의사 결정을 위해 맞춤화할 수 있습니다. 지능형 사물 인터넷은 IoT 애플리케이션이 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 해줍니다. 인공지능과 머신러닝은 더 빠른 속도로 더 자세한 데이터 통찰력을 제공합니다. 기업은 지능형 사물 인터넷을 활용하여 이점을 누리기를 기대하고 있습니다.

AI와 IOT를 통해 기업은 이제 트랜잭션 프로세스와 운영에만 적용되는 엔드투엔드 프로세스를 훨씬 더 큰 변화로 전환할 수 있는 방법에 대해 다시 생각해야 합니다. 연결된 시스템을 운영하고 활용하는 동안 보다 전략적으로 도움이 될 수 있습니다.

운영 효율성 향상

학습된 패턴을 기반으로 인공지능을 통해 이루어지는 예측은 비즈니스의 운영 효율성을 높이는 측면에서 매우 유용합니다. 인공지능을 통해 얻은 심층적인 인사이트를 결합해 전반적인 비즈니스 프로세스를 개선함으로써 운영 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.

패턴을 기반으로 한 정확한 예측을 통해 비즈니스에서 비용과 시간이 많이 소요되는 작업에 대한 통찰력을 얻고 이를 자동화하여 효율성 수준을 높일 수 있습니다. 또한, 자동차 및 엔지니어링 분야에서 대규모로 작업하는 기업의 경우 IOT와 AI 시스템을 결합하여 얻은 통찰력을 통해 프로세스를 재설계하고, 장비 설정을 개선하고, 미리 재고를 보충하여 불필요한 고정 비용을 절약할 수 있습니다.

더 높은 정확도 수준

인간의 두뇌는 특정 작업을 특정 속도로 수행하도록 제한되어 있으며, 시스템의 기억과 달리 마음이 동일한 수준에서 작동하지 않을 때 오류를 범하기가 훨씬 더 쉽습니다.

지능형 사물 인터넷은 장치를 통해 들어오고 나가는 대량의 데이터를 분해할 수 있는 힘을 가지고 있습니다. 가장 좋은 점은 전체 프로세스가 기계와 소프트웨어로 구동되기 때문에 사람의 개입 없이 수행할 수 있어 오류가 없고 정확도가 향상된다는 점입니다.

예를 들어, 은행 및 온라인 구매 거래는 사기 행위의 위험이 높습니다. 인간의 이해력과 IoT 머신러닝, 인공지능 RPA 기술의 결합으로 잠재적인 사기를 사전에 예측하여 손실을 방지할 수 있습니다.

더 나은 분석을 위한 처방 및 예측 분석

AI와 결합된 IOT를 통해 기계는 예측 분석을 수행할 수 있습니다. 예측 분석은 기존 데이터를 살펴보고 그 결과를 기반으로 미래에 일어날 수 있는 사건을 예측하는 분석 분야를 말합니다. IoT와 AI는 이러한 예측 결과를 만드는 데 도움이 될 수 있으며 이는 결과를 처리하거나 회사가 추론하려는 최상의 결과를 선택하는 방법을 설명하는 규범적 분석을 통해 더욱 심층적으로 분석될 수 있습니다.

기업은 발생할 수 있는 사고와 장애를 사전에 감지하고 유지 관리 작업을 수행할 수 있습니다. 이로 인해 고장이 나기 전에도 상태를 감지해 손실 가능성이 크게 줄어든다. 이는 대기업의 비용을 절감하고 비즈니스 차질을 방지하는 데 큰 이점을 제공할 것입니다.

항공 시스템은 예측 분석을 사용하여 시스템 작동 패턴을 확인할 수 있으며, 경고가 발생하기 전에도 백업을 미리 예측하여 운영 중단 시간을 유발할 수 있는 오류를 방지할 수 있습니다.

고객 성공 및 참여도 향상

고객 만족과 참여는 모든 기업의 목표입니다. 기업들은 고객과의 상호작용을 위해 챗봇을 활성화함으로써 AI의 힘을 깨닫고 있습니다. 학습 패턴이 포함된 고객 데이터를 사용하여 고객의 선택에 따라 보다 개인화된 경험을 제공하고 그에 따라 쿼리를 해결할 수 있습니다.

올바른 접근 방식에 집중하면 프로세스 분석이 더욱 효과적일 수 있습니다.

대조. 회사나 업계의 현 상태를 뒷받침하는 가정을 파악하고 이에 도전해야 합니다. 이는 비즈니스나 프로세스를 재창조하는 가장 직접적이고 가장 강력한 방법입니다. 항상 다음 단계와 이를 개선하기 위해 수행할 수 있는 작업을 확인하기 때문입니다.

복합성. 창의성은 서로 다른 시스템을 연결하는 데서 나옵니다. 연결되어 소통하여 더욱 강력해집니다.

강제. 조직의 한계를 살펴보고 그것이 실제로 강점이 될 수 있는 방법을 고려해야 합니다.

문맥. 당신과 유사한 문제가 전혀 다른 맥락에서 어떻게 해결되었는지 생각해 보면, 혁신을 위해 더 추구할 수 있는 새로운 아이디어를 발견하거나 기존 문제를 해결하기 위해 사실을 전략화하는 데 도움이 되는 놀라운 통찰력이 나타날 수 있습니다.

드론과 로봇은 인간의 반복적인 기능과 프로세스를 자동화하고 주기 시간을 단축하며 변화를 주도할 수 있는 역량을 부여하는 데 사용되고 있습니다. 기업은 AI의 이점을 최대한 활용하기 위해 AI를 고려한 프로세스 설계 및 프로세스 개선 활동을 재고해야 합니다. 제품 관리자와 기능 소유자는 이 혁신 여정에서 관련 비즈니스 이해관계자와 함께 협력해야 합니다. 이는 개괄적인 설계부터 시작하여 변환 설계 전후의 비용 및 시간 효율성을 보여주기 위한 세부적인 프로세스 흐름 및 개선 지표가 뒤따라야 합니다. AI는 항해를 위한 수단이자 비즈니스 혁신을 위한 새로운 시대의 시작입니다.

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• 출처: https://www.fintechnews.org/artificial-intelligence-and-iot-in-process-design-thinking-and-re-engineering/