슈나이더 일렉트릭: 에너지 관리와 자동화 솔루션으로의 변신
미쉐린: 타이어 관리에서 종합 차량 관리 서비스로의 확장
아모레 퍼시픽: 빅데이터와 AI를 통한 고객 맞춤형 서비스
[아웃소싱타임스 김민수 기자] 인공지능(AI) 기술은 현대 기업 비즈니스 모델 혁신의 핵심 동인으로 자리잡고 있다. AI 기술을 전략적으로 활용하고 내재화하는 기업들은 새로운 가치 창출과 지속적인 성장을 달성하고 있다.
포스코경영연구원이 최근 발표한 'AI시대 혁신 사례와 시사점 3 : 비즈니스 모델 혁신' 자료는 슈나이더 일렉트릭, 미쉐린, 아모레 퍼시픽 등 AI 기반 비즈니스 모델 혁신 사례를 다양한 측면을 살펴보고, 이를 통해 얻을 수 있는 시사점을 제시하고 있다.
■슈나이더 일렉트릭: 에너지 관리와 자동화 솔루션으로의 변신
슈나이더 일렉트릭은 1836년에 제철소를 인수하며 출범한 이후, IoT와 AI 기술을 적극 도입하여 에너지 관리 및 자동화 솔루션 기업으로 변신하였다.
2009년부터 IoT 기반 포인트 솔루션을 개발하고, 2017년에는 디지털화된 자동화 생산 시스템을 도입하여 80여 개의 글로벌 공장을 디지털화하였다.
2021년에는 AI 허브를 구축해 인간과 로봇이 협력하는 코봇 기반의 생산 공정 자동화 시스템을 마련하여 스마트 팩토리 전문기업으로 성장하고 있다 .
코봇은 인간과 함께 작업할 수 있도록 설계된 협업 로봇으로, AI 허브에서 중요한 역할을 담당한다. 슈나이더 일렉트릭의 코봇 기반 생산 공정 자동화 시스템은 다음과 같은 특징을 갖고있다.
코봇은 인간 작업자와 안전하게 협력할 수 있도록 다양한 센서와 AI 알고리즘을 장착하고 있다. 이 시스템은 작업 환경에서 발생할 수 있는 위험 요소를 실시간으로 감지하고, 필요 시 작업을 중단하여 안전을 보장한다.
코봇은 반복적이고 정밀한 작업을 수행하여 생산성을 크게 향상시킨다. 인간 작업자는 창의적이고 고차원적인 업무에 집중할 수 있어, 전체적인 생산 효율성이 증가한다. 예를 들어, 코봇은 부품 조립, 검사, 포장 등의 작업을 자동으로 수행하여 생산 속도를 높인다.
AI 기반의 코봇 시스템은 생산 공정에서 실시간으로 데이터를 수집하고 분석하여 품질 관리를 자동화한다. 이를 통해 제품의 일관성을 유지하고 불량률을 최소화할 수 있다. 예를 들어, 코봇은 고해상도 카메라와 AI 알고리즘을 활용해 제품의 미세한 결함을 감지하고 즉각적으로 수정할 수 있다.
코봇 시스템은 다양한 작업 환경에 맞게 쉽게 재구성할 수 있다. AI 허브는 새로운 생산 요구에 따라 코봇의 작업 방식을 신속하게 조정할 수 있어, 변화하는 시장 환경에 유연하게 대응할 수 있다.
■미쉐린: 타이어 관리에서 종합 차량 관리 서비스로의 확장
미쉐린은 TPMS(Tire Pressure Monitoring System) 기반 포인트 솔루션을 시작으로, IoT와 AI 기술을 활용해 타이어 제조에서 종합 차량 관리 서비스로 비즈니스 모델을 확대하였다.
미쉐린은 2018년 일본에서 Softbank, Orange Electric과 협력해 TPMS 기반 타이어 이상 관리 서비스를 시작한 이후, 타이어 압력과 온도를 지속적으로 모니터링하여 이상 징후 발생 시 견인차량 출동 등의 필요한 서비스를 제공하는 포인트 솔루션을 적용하였다.
이를 통해 고객의 차량 운영 비용 절감과 안전성 향상을 도모하였다. 2021년에는 영국에서 IoT, Cloud, AI 기술을 접목한 미쉐린 커넥티드 플릿(Michelin Connected Fleet) 서비스를 공개하였다.
이 서비스는 AI와 머신러닝 알고리즘을 적용해 고객 차량의 타이어 압력 손실과 마모 등을 예측하고, 운전자의 운전 패턴 분석과 예측 유지보수 등의 다양한 서비스를 제공한다.
이를 통해 고객의 차량 운영 효율성과 안전성을 크게 제고하며, 미쉐린은 타이어 제조업체에서 종합 차량 관리 서비스 기업으로서의 비즈니스 모델을 확장하고 있다
■아모레 퍼시픽: 빅데이터와 AI를 통한 고객 맞춤형 서비스
아모레 퍼시픽은 디지털 혁신의 일환으로 외부 플랫폼 전문가를 영입하여 Chief Digital Officer(CDO)로 임명하고, 전사의 미사용 데이터를 클라우드에 통합하는 빅데이터화 작업을 본격적으로 추진하였다.
이 과정은 2018년부터 시작되었으며, 마케팅, 연구개발, 재무회계 등 모든 업무 영역에 디지털 기술을 적용하기로 결정하였다. 특히, 고객 접점부서인 마케팅과 영업 부문부터 우선적으로 디지털화를 적용하여 전사의 디지털 전환을 가속화하였다 .
2017년부터 전사 데이터를 클라우드로 이전하여 빅데이터화를 진행한 후, 2020년에는 빅데이터 기반 AI 추천 시스템을 구축하여 온라인 제품 판매 채널을 강화하였다.
이 시스템은 고객의 구매 이력, 행동 패턴, 선호도 등을 분석하여 개인 맞춤형 제품 추천을 제공함으로써 온라인 매출 증대에 기여하고 있다. 또한, 빅데이터 접근 장벽을 제거함으로써 임직원들의 데이터 활용도를 높이고, 데이터 기반 의사결정을 지원하고 있다 .
아모레 퍼시픽은 빅데이터와 AI를 활용한 신제품 개발에도 주력하고 있다. 예를 들어, '마인드링크드 매스봇'은 뇌파로 고객의 감정을 분석하여 이를 반영한 향과 색의 입욕제를 로봇이 즉석에서 제조하는 혁신적인 제품이다.
또한, '마이스킨리커버리 플랫폼'은 매일 간편하게 피부 상태를 측정하고, 맞춤형 피부 관리 솔루션을 제공하며, 피부 개선 효과를 모니터링할 수 있는 서비스이다. 이러한 신제품과 서비스는 고객 맞춤형 경험을 제공함으로써 브랜드 충성도를 강화하고 있다 .
아모레 퍼시픽의 디지털 전략은 단순히 기존 제품의 판매 채널을 강화하는 것을 넘어, 디지털 기반의 새로운 비즈니스 모델을 개발하고 있다. 이러한 노력은 아모레 퍼시픽을 디지털 혁신 선도 기업으로 자리매김하게 하고, 지속 가능한 성장과 새로운 사업 기회를 창출하는 데 기여하고 있다 .
사례에서 살펴본 것 처럼 AI 기술은 제조기업의 운영 모델과 비즈니스 모델 전반에 걸친 혁신을 주도하는 핵심 동인이다. 기업들은 AI 기술을 전략적으로 도입하고, 이를 통해 생산 효율성 제고, 품질 향상, 비용 절감 등을 실현할 수 있다.
또한, 맞춤형 제품 및 서비스 개발, 신규 수익원 창출 등 비즈니스 모델 차원의 변화를 촉진할 수 있다.
성공적인 AI 도입을 위해서는 경영진의 강력한 리더십, 구성원들의 인식 제고 및 역량 개발, 외부 전문가 영입과 개방형 혁신을 통한 선도 기술 확보 등이 필요하다. 또한, 데이터의 통합과 활용 체계 구축을 통해 가치사슬 전반에 걸친 혁신의 선순환 구조를 창출해야 한다.
