[reinvent 2024] AWS 및 Catena-X를 통해 BMW 지속 가능성 운영 혁신

들어가며

이번 칼럼에서는 AWS SupplyChain 기술을 주제로 한 세션을 듣고, 여러분께 신규 기술 및 업데이트 된 정보를 공유드리도록 하겠습니다. 이번 세션에서 주목할 내용은 AWS SupplyChain과 Catena-X인데요,

비교적 새로운 서비스라 여러분 중 일부 또는 많은 분들이 아직 들어보지 못했을 것 같습니다.

아마존에서 이 서비스의 이야기는 어떻게 시작되었을까요?

2020년부터입니다. 여러분 모두가 기억하시듯이, 이때는 전 세계적인 팬데믹의 한가운데 있었습니다. 전 세계의 공장들이 문을 닫거나 생산량을 줄였고, 슈퍼마켓 선반에는 제품이 없었으며 많은 사람들이 분유 같은 기본 필수품을 구하는 데 어려움을 겪었습니다.

어떤 공급업체가 제품을 제공할 수 있을지, 얼마나 많이 제공할 수 있을지, 제시간에 제공할 수 있을지 알기 어려웠을 것입니다. 마찬가지로 운송 관리자였다면, 글로벌 공급망에서 배송품이 어디에 있는지, 목적지에 도착할 것인지, 제시간에 도착할 것인지 전혀 알 수 없었을 것입니다.

2년 후인 2022년 re:Invent에서 AWS Supply의 출시를 발표했습니다.

이 이미지는 AWS의 공급망(Supply Chain) 시스템 연결에 대한 도시화입니다. 아래 시스템들 간의 데이터 연결을 AWS SupplyChain이 쉽게 할 수 있다는 의미를 담고 있죠.

RETAIL MARKET (소매 시장)

LOGISTICS (물류)

CONSUMER (소비자)

SUPPLIER (공급업체)

MANUFACTURER (제조업체)

DISTRIBUTER (유통업체)

위와 같이 AWS 공급망을 사용하면 몇 군데에서 모든 데이터가 있는 공급망 데이터 링크를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이 서비스는 기존의 거의 모든 공급망이나 ERP 시스템에 연결되도록 설계되었으며, 고급 기계 학습을 사용하여 이러한 모든 데이터 소스를 이해하고, 변환하고, 연결하여 통합된 데이터 모델을 제공합니다.

모든 데이터를 한 곳에 모으는 것만으로도 공급망을 더 효율적이고 효과적으로 만드는 큰 진전이 될 수 있습니다.

모든 데이터를 한 곳에 모았다면, 기본적으로 무엇을 할 수 있을까요? 우리가 하는 첫 번째 일은 재고와 관련된 주요 위험을 식별하는 것을 돕는 것입니다. 예를 들어, 현재 재고 수준, 향후 수요, 그리고 고객 수요, 공급 및 리드 타임 등의 실제 지표를 고려하여 서비스는 어떤 위치에서든 제품이 떨어질 위험이 있는지 알려줍니다.

하지만 위험을 식별하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 그것에 대해 무언가를 해야 합니다. AWS Supply는 이러한 위험을 맥락화하는 데도 도움을 줍니다. 예를 들어, A 위치에서 제품이 떨어질 위험이 있지만 B 위치에는 너무 많은 경우, 서비스는 B 위치에서 A 위치로 또는 A 위치에서 B 위치로 일부 재고를 이동하라고 추천할 것입니다.

우리가 고객들을 돕는 또 다른 주요 문제는 수요 예측입니다. 이는 아마도 오늘날 우리 고객들이 가장 많이 사용하는 기능 중 하나일 것입니다. 수요를 정확하게 예측하는 것은 모든 재고 계획 시스템의 핵심 입력입니다.

AWS 공급망을 사용하면 이전 판매 데이터를 기반으로 자동화된 예측을 얻을 수 있으며, 휴일, 프로모션, 판매 이벤트 등과 같은 다른 데이터들도 고려할 수 있습니다. 이렇게 하면 수요 계획을 생성하는 데 필요한 많은 추측과 수동 작업이 제거됩니다.

수요 계획 후의 논리적인 다음 단계는 공급 계획을 만드는 것입니다. 예측된 수요로 이제 원자재, 구성 요소, 완제품 등 비즈니스가 판매하고자 하는 품목의 구매를 계획해야 합니다. 청산 비용, 보유 비용, 잔존 가치, 운송 비용 등 다양한 요소를 고려해야 하기 때문에 이를 올바르게 수행하는 것은 간단하지 않을 수 있습니다.

언제 주문할지, 얼마나 주문할지, 어디서 주문할지, 어디로 주문할지 등을 결정하는 데 이 모든 요소를 사용해야 합니다. 수요 계획과 마찬가지로, 우리의 공급 계획 엔진은 추측을 제거하고 이러한 모든 요소를 고려하는 공급 계획 생성을 자동화합니다. 그리고 비즈니스가 예상 서비스 수준을 충족하고 공급과 수요의 예기치 않은 변화에도 대처할 수 있도록 도울 수 있습니다.

이러한 AWS Supply를 AWS에서는  BMW와 협력하여 변화시키는 데 도움이 될 차세대 도구로 지정하게 되었음에 기뻐하며 BMW가 직면한 자동차 사업의 과제에 대해 설명했습니다.

BMW는 자동차산업 시장에서 Catena-X를 시작했습니다. Catena-X는 쉽게 말하자면 산업연합이라고 보시면 됩니다.

BMW 그룹은 Catena-X 데이터 생태계의 현재 적용 분야를 선보였습니다. 파트너 및 공급업체와 협력하여 BMW iX의 상징적인 키드니 그릴 제조에서 얻은 실제 CO2 데이터를 사용하여 처음으로 완전한 데이터 체인을 모델링하는데 성공했고, 지속 가능성, 공급 보안 및 품질의 맥락에서 가치 창출 프로세스를 개선하고 동시에 비용을 절감하는 효과를 보여줬습니다.

Catena-X는 하드웨어 기반 방식 대신 데이터 중심 방식을 사용하여 BMW 그룹의 품질을 개선하였습니다.

자동차 데이터 체인의 모든 회사에 공유된 “언어”를 도입함으로써 원활한 데이터 교환을 가능하게 하였습니다. 

Catena-X 구성원은 이 데이터를 품질 보증 프로세스에서 사용하여 현장 데이터를 기반으로 조기 경고 분석을 수행하고 현재 BMW 그룹은 입자 센서 및 스티어링 기어에 대한 데이터를 Robert Bosch GmbH와 교환하고 있습니다.

이런 방식으로 패턴과 이상을 최대 4개월 일찍, 종종 오류나 오류가 발생하기 전에 식별할 수 있습니다. 앞으로는 품질 보증 분야에서 신속하고 리소스 효율적인 구현을 가능하게 하기 위해 대체 협력 채널을 Catena-X로 대체할 예정이라고 합니다.

그래서 CATENA에 어떻게 참여하는 걸까요? 실제로 매우 쉽습니다. 데이터 스페이스에 등록하면 됩니다. 해당 스페이스에 등록해야 참가자들이 신뢰를 받을 수 잇기 때문입니다.

법인으로 존재한다는 인증이 있고,  유효한 법인이다 라는 정보를 제공하며, 이 데이터 교환의 이용 약관을 수락하는 절차가 진행되는 것입니다. 

현재 자동차 산업에서는 이메일, PDF 문서를 교환하고 앞뒤로 보내고 있는데, 이는 순수한 관료주의입니다. 하지만  이러한 관료적인 절차가 존재하지 않아 작은 사고에 많은 비용이 들고 있습니다.

아래부터는 구체적인 CATENA-X 의 구성에 대해 설명하였습니다.

발표에선 우리가 자동차 공급업체 분석가라고 상상해보라며 설명을 이어갔습니다. 

오늘날의 BMW 자동차 공급업체 분석가는 뜨거운 커피 한 잔을 들고 시작하지만, 관료주의와 복잡한 확인 프로세스로 인해 결국 차가운 커피를 마시게 된다는 설명으로 시작합니다.

평균적으로 자동차 공급업체는 자동차 제조업체에 하나의 데이터 요청을 제출하는 데  55분이 걸린다고 합니다.

아마존으로써 개선의 기회를 놓칠 수 없었고, Catena-X를 발표하게 된 이유입니다.

데이터는 한 번만 공유하면 되고, 여러분의 데이터 공유 동의 수준에 따라 참여하는 모든 Catena-X 자동차 제조업체에 전달됩니다. 교환은 안전하고 표준화되어 있으며, 계속해서 모니터링할 필요가 없습니다. 무언가를 업데이트해야 할 때는 UI로 돌아가서 업데이트하라는 자동 알림을 받습니다.

이는 한 번만 하면 됩니다. 일단 설정이 되면, 인증서를 업로드하고 데이터 공유 수준을 설정하고 Catena-X 네트워크와 데이터를 공유합니다. 그리고 데이터가 업로드되면, 필요한 경우 데이터를 관리하고 업데이트할 수도 있습니다.

이 과정은 55분이 걸리지 않았고, 자동차 공급업체들로부터 AWS의 솔루션이 실제로 사용하기 쉽다는 초기 피드백을 받았습니다. 그리고 이것은 여정의 시작일 뿐이며, Catena-X가 자동차 산업에 가져오는 디지털 변환은 공급망에 대한 더 높은 가시성, 자동차 공급업체들과의 더 나은 협력을 가져올 것이며, 전체 산업에 여러 이점을 가져올 것입니다.

마지막으로 AWS는 BMW와 같이 성장하면서 Catena-X와 자동차 산업을 위한 여러 사용 사례를 계속해서 해결할 것으로 발표를 마무리합니다.

결론