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산업

제조 및 산업재

제조 현장은 시계가 두 개입니다. 주 단위로 도는 소프트웨어와 수십 년 단위로 도는 설비. 뒤엣것을 무시한 현대화 계획은 계획이 아닙니다. 저희는 설비가 뒤섞여 있고 통신이 끊기며 라인 한 번 멈추는 비용이 프로그램 전체보다 크다는 현실을 전제로 설계합니다.

고객들이 겪고 있는 문제

01만나지 않는 OT와 IT 데이터

설비 데이터는 히스토리안에, 사업 맥락은 ERP에 있습니다. 둘을 맞추는 건 매달 사람이 손으로 하는 일이고요.

02한 공장을 벗어나지 못하는 파일럿

파일럿 공장에서 잘 돌던 모델이 다음 공장에서 망가집니다. 센서 구성도, 공정도, 작업자도 다르니까요.

03반응하지 못하는 생산 계획

공급 변동을 결국 재고로 떠안습니다. 계획 주기가 느려서 다른 수가 없기 때문입니다.

이 주제에 관한 공개 조사

저희가 일하는 산업에서 디지털 프로그램이 실제로 어떤 결과를 내는지 보여주는 공개 조사 자료입니다. 저희 주장이 아니라 출처가 분명한 외부 수치이고, 항목마다 원문으로 연결됩니다.

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비용이 평균 200% 넘게 터지는 '블랙스완' IT 프로젝트 비율

IT 프로젝트 1,471건을 뜯어보니 평균 비용 초과는 27%였습니다. 그런데 여섯 건 중 한 건은 비용이 200%, 일정이 70% 가까이 초과했습니다. 위험한 건 평균이 아니라 꼬리 쪽입니다.

출처: Flyvbjerg & Budzier, Harvard Business Review, Why Your IT Project May Be Riskier Than You Think, 2011
85%
클라우드 비용 관리를 가장 큰 과제로 꼽은 조직

같은 보고서에서 낭비되는 클라우드 지출이 5년 만에 처음 늘었습니다. Flexera는 AI 워크로드와 새 관리형 서비스가 비용 구조를 복잡하게 만든 탓으로 봅니다.

출처: Flexera, State of the Cloud Report, 2026
85%
세계 최고 수준으로 보는 OEE 기준 — 보통 공장은 40~60%대

85%는 가동률 90% × 성능 95% × 품질 99.9%를 곱한 값입니다. 보통 공장과의 이 차이는 측정을 믿을 수 있게 되기 전까지 대부분 눈에 보이지 않습니다.

출처: Nakajima TPM benchmark, Overall Equipment Effectiveness standard, 1988
90%
내부 개발자 플랫폼을 하나 이상 도입한 조직

DORA는 플랫폼의 품질과 AI로 성과를 내는 능력 사이에 직접적인 상관이 있다고 봤습니다. 도입했느냐 자체는 이제 차별점이 아닙니다.

출처: DORA (Google Cloud), State of AI-assisted Software Development, 2025

보고서와 실제 출시 사이에서 멈춘 프로그램이 있으신가요?

어디서 막혔는지 알려주세요. 영업일 기준 이틀 안에 저희 생각을 정리해 회신드립니다. 저희가 맞는 파트너가 아니라면 그것도 그대로 말씀드립니다.