Facilitating AI integration with simplicity at scale

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💡 한 줄 요약

Jabil은 SAP 중심의 시스템 통합과 프로세스 단순화를 통해 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 마련하고, 공급망 대응력과 AI 활용 가능성을 높이는 전환을 추진하고 있다.

📌 핵심 요약

• Jabil은 30개국 이상에서 100개 이상의 사업장을 운영하며, 사업장별 도구·수작업·스프레드시트·레거시 애플리케이션으로 축적된 기술 부채와 데이터 사일로를 통합의 주요 배경으로 설명했다.
• ‘먼저 단순화하고 이후 혁신한다’는 원칙 아래 SAP를 핵심 디지털 플랫폼으로 삼고, SAP BTP와 SAP Integration Suite를 활용하며 API 기반·이벤트 기반 통합을 채택했다.
• 사업장별 개별 도구 도입보다 기존 기능의 재사용과 프로세스 표준화를 우선하고, RISE로 시스템을 이전하면서 클린 코어를 위한 맞춤 개발 통제와 검토 절차를 강화하려 한다.
• 현대화의 기준은 측정 가능한 사업 가치이며, 공급망 전 과정 연결과 글로벌 공장 프로세스 표준화를 추진하면서 SAP Signavio를 활용하고 있다.
• 통합된 시스템과 신뢰할 수 있는 데이터를 바탕으로 공급망의 실시간 가시성과 중단 대응력을 높이고, 예측형 공급망 인사이트·지능형 예외 처리·AI 기반 계획과 예측을 탐색하고 있다.

🧩 주요 포인트

1. 사업장별 기술 부채와 데이터 사일로 → 통합은 문제의 조기 파악과 일관된 공급망 대응을 위한 운영 기반이다.
2. SAP 중심 통합·재사용·클린 코어 → 새로운 기술 도입에 앞서 복잡성의 누적을 억제하는 설계 원칙과 통제가 필요하다.
3. 측정 가능한 사업 가치와 신뢰할 수 있는 데이터 → 현대화는 공급망 성과로 평가하고, AI 활용은 데이터 흐름 확보를 선행 조건으로 삼는다.

🧠 상세 정리

1. 글로벌 제조 규모가 만든 통합 과제

이 글은 SAP와 협력해 제작된 후원 콘텐츠로, Jabil의 SAP IT 디렉터 하리시 마노하르가 기업 기술 통합과 단순화의 필요성을 설명하는 인터뷰를 담고 있다. Jabil은 미국 플로리다주 세인트피터즈버그에 본사를 둔 글로벌 제조 기업으로, 약 60년 동안 여러 산업에 엔지니어링·공급망·제조 솔루션을 제공해 왔다. 사업 규모는 30개국 이상, 100개 이상의 사업장, 14만 명 이상의 직원에 이르며 세계 주요 브랜드 400곳 이상을 고객으로 두고 있다. 오랫동안 운영된 각 사업장은 자체 프로세스를 지원하는 도구를 발전시켰고, 그 결과 회사 전체의 기술 환경에는 서로 연결되지 않은 시스템이 쌓였다. 인터뷰는 이러한 규모와 지역별 차이를 배경으로, 통합을 글로벌 운영의 일관성과 대응력을 뒷받침하는 전략적 과제로 제시한다.

2. 기술 부채와 데이터 사일로가 대응을 지연

Jabil이 통합을 검토하면서 먼저 살핀 대상은 사업장별 도구, 수동 우회 처리, 스프레드시트 기반 업무, 레거시 애플리케이션의 혼재였다. 마노하르는 이를 지난 25년 동안 축적된 큰 기술 부채로 설명하며, 복잡성이 데이터 사일로를 만들고 신뢰할 만한 의사결정을 지연시켰다고 말했다. 공장과 지역을 가로질러 문제를 조기에 파악하는 능력이 제한되면서, 대응을 일관되게 조율하고 같은 방식으로 확대하는 데에도 어려움이 있었다. 이에 회사는 단일하고 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 구축해 네트워크 전반에서 더 빠르고 조율된 대응을 가능하게 하려 했다. 제조업에서는 중단 상황에 어떻게 대응하는지가 중요하다는 관점에서, 필요한 시점에 올바른 데이터를 확보하는 일이 통합의 핵심 목적이 됐다.

3. 단순화를 우선하는 SAP 중심 통합

Jabil은 AI·데이터·클라우드 같은 새로운 기술을 도입할 때 먼저 단순화하고 이후 혁신한다는 원칙을 세웠으며, 단순화 없이 혁신하면 복잡성이 더해진다고 설명했다. SAP를 핵심 디지털 플랫폼으로 삼아 가능한 한 많은 프로세스를 그 안으로 모으려 하지만, 현재 모든 프로세스가 SAP 안에 존재하는 것은 아니어서 표준화를 점진적으로 추진하고 있다. 클라우드 측면에서는 SAP BTP와 SAP Integration Suite를 사용하며, Integration Suite가 회사 전반의 통합에서 중심 역할을 하도록 발전시키려 한다. 다만 마노하르는 아직 그 상태에 도달하지 않았다고 밝혔고, Integration Suite가 가장 적합한 영역과 더 작은 다른 통합 플랫폼이 가치를 더할 영역을 구분해 보겠다고 말했다. 통합 아키텍처는 대부분 API 기반·이벤트 기반으로 구성하며, 데이터를 이곳저곳으로 계속 옮기는 방식을 줄이는 데 초점을 두고 있다.

4. 기존 기능 재사용과 사업장 프로세스 조정

새로운 요구가 생길 때마다 특정 용도만 해결하는 도구를 구매하기보다는, 이미 보유한 기능을 최대한 재사용하고 표준화하는 것이 Jabil의 방향이다. 주요 프로세스에서는 분야별 최적 솔루션을 선택하는 접근도 사용하지만, 개별 사업장의 요구에는 다른 사업장이나 지역에서 이미 쓰고 있는 기능을 활용할 수 있는지 먼저 살핀다. 특정 사업장이 별도 도구를 필요로 하는 경우에도 기존 기능을 공통으로 사용할 수 있도록 업무 방식을 조정하는 방안을 검토한다. 이 과정에서 일부 사업 프로세스에 작은 변경이 필요할 수 있으며, 회사는 그러한 변경을 통해 기존 자산을 재사용하는 방향을 택하고 있다고 설명했다. 이 접근은 표준화의 범위를 소프트웨어 선택에 한정하지 않고, 여러 지역에서 비슷한 기능을 함께 사용할 수 있도록 실제 업무 절차까지 조정하는 데 연결한다.

5. 누적된 맞춤 개발과 클린 코어 전환

Jabil은 SAP를 사용해 온 지난 25년 동안 세계 각지 고객의 요구에 대응하면서 시스템에 많은 맞춤 개발을 적용해 왔다. 마노하르는 상당수 요구가 고객으로부터 나왔기 때문에 무거운 맞춤 개발이 필요했다고 설명하며, 이것이 현재 전환 과정에서 해결해야 할 과제라고 말했다. 회사는 이제 시스템을 RISE로 이전하고 있으며, 이를 앞으로 클린 코어로 나아갈 수 있게 하는 계기로 보고 있다. 이를 위해 과도한 맞춤 개발을 허용하지 않는 거버넌스 기준과 검토 절차를 마련하고, 기존의 개발 방식에서 가능한 한 벗어나려 한다. 다만 인터뷰는 이러한 변화가 현시점에서 쉽지 않다고 명시하므로, 클린 코어를 이미 완성한 상태보다는 고객 요구로 누적된 복잡성을 줄이기 위해 시작한 전환 방향으로 이해해야 한다.

6. 사업 가치 중심의 현대화와 글로벌 표준화

Jabil은 현대화와 전환이 측정 가능한 사업 가치를 제공해야 한다는 원칙을 두고, 시스템 업그레이드 여부보다 사업이 얻는 가치를 기준으로 접근한다고 설명했다. 핵심 작업은 공급망의 프로세스를 처음부터 끝까지 연결하고, 세계 각지 공장의 운영 방식을 가능한 범위에서 표준화하는 것이다. 그러나 100개 이상의 공장은 서로 다른 프로세스, 국가별 법규, 지역 환경을 갖고 있으며, 공정 성숙도와 레거시 시스템의 차이도 존재한다. 따라서 전 세계에 하나의 틀을 적용하기는 어렵고, 기존 운영을 방해하지 않으면서 프로세스와 거버넌스를 조정해야 하는 과제가 따른다. Jabil은 사업 프로세스 관리 도구인 SAP Signavio의 기능을 활용해 글로벌 프로세스 표준화를 지원하려 하며, 규제 대상 사업의 추가 준수 요건도 함께 다뤄야 한다.

7. 데이터 흐름이 최적화와 자동화보다 먼저

마노하르는 현대 조직을 지탱하는 기반이 데이터이므로, 필요한 시점에 올바른 데이터를 얻기 위한 통합이 최적화의 핵심이라고 설명했다. Jabil이 통합을 먼저 추진한 이유는 시스템 사이에서 데이터가 원활하게 흘러야 이후 업무를 최적화하거나 자동화하고 AI 활용 사례를 적용할 수 있기 때문이다. 통합된 업무 흐름은 직원들이 같은 데이터를 함께 볼 수 있게 하고, 수동으로 데이터를 대조하고 맞추는 부담을 줄이는 데 도움을 줄 수 있다. 글은 이를 직원들이 정보를 찾아다니는 업무에서 벗어나 확보한 인사이트를 바탕으로 행동하도록 돕는 변화로 설명한다. 운영 측면에서는 공급망 사건의 실시간 가시성을 높여 중단에 더 빠르게 대응하고 운영 위험을 줄이는 것이 목표이며, 이러한 효과는 글에서 제시한 통합의 기대 가치이지 정량적으로 입증된 성과는 아니다.

8. AI 활용의 기반과 현재 설명의 범위

글의 도입부는 신뢰할 수 있는 데이터와 통합된 시스템을 갖추면 AI와 자동화를 더 유용하게 활용하고 확장할 수 있다는 방향을 제시한다. Jabil이 탐색하는 영역으로는 예측형 공급망 인사이트, 지능형 예외 처리, AI 기반 계획과 예측이 언급되지만, 구체적인 배포 규모나 실현된 성과 수치는 제시되지 않는다. 마노하르는 대규모 운영에서도 유지되는 단순성이 경쟁 우위라고 강조하며, 기술 투자가 결국 사업 가치와 운영 회복력으로 이어져야 한다고 말한다. 따라서 이 사례의 중심 논점은 통합과 단순화를 통해 AI를 적용할 수 있는 데이터 및 운영 기반을 먼저 마련한다는 데 있다. 제공된 인터뷰 전문은 운영 전반의 단일 기준 기록 체계를 만들려 했다는 설명 도중에 끝나므로, 이후의 실행 결과나 추가 논의를 확인할 수 있는 범위는 제한된다.

🧾 핵심 주장 / 시사점

• 통합의 가치는 시스템 연결 자체보다, 여러 공장과 지역이 같은 데이터를 바탕으로 문제를 파악하고 대응할 수 있는지에 달려 있다.
• 단순화를 지속하려면 플랫폼 통합뿐 아니라 기존 기능 재사용, 사업 프로세스 조정, 맞춤 개발 통제가 함께 작동해야 한다.
• AI 활용 확대는 데이터 신뢰성과 시스템 통합을 전제로 제시되며, 탐색 중인 활용 분야와 이미 실현된 사업 성과를 구분해 읽을 필요가 있다.

✅ 액션 아이템

• 사업장별 기술 부채와 데이터 사일로가 공급망 문제의 조기 파악과 대응에 미치는 영향 검토.
• SAP 중심 통합에서 기존 기능 재사용·프로세스 표준화·클린 코어를 적용할 범위 검토.
• AI 기반 계획과 예측의 적용에 필요한 데이터 신뢰성과 측정 가능한 사업 가치 확인.

❓ 열린 질문

• Jabil은 공급망의 실시간 가시성과 중단 대응력 개선을 어떤 측정 가능한 사업 가치로 평가하는가?
• SAP Integration Suite를 활용하는 과정에서 사업장별 기존 기능 재사용과 프로세스 표준화의 범위는 어떻게 결정하는가?
• AI 기반 계획과 예측을 적용하기 전에 신뢰할 수 있는 데이터가 확보됐는지는 어떻게 판단하는가?