AI 분석, 이제 생산까지 연결할 때입니다
이전 시리즈에서는 실험 기록의 디지털 전환(전자연구노트), 데이터 표준화(PLM), AI 분석(Pipeline Pilot)까지 살펴보았습니다. 이제 마지막 단계는 이 분석 결과를 실질적인 생산 전략에 반영하는 일입니다. 바로 이 역할을 하는 시스템이 APS(Advanced Planning & Scheduling)입니다.
많은 식품 기업들은 개발-생산 간 단절된 프로세스로 인해 시장 대응에 어려움을 겪고 있습니다. AI로 도출된 배합 정보나 수요 예측도 생산 계획에 반영되지 않는다면, 결국 현장에서는 감에 의존해 계획을 세울 수밖에 없습니다. APS는 이러한 단절을 해결해 줍니다.
APS란 무엇인가?
APS는 재료, 설비, 인력 등의 제약 조건을 동시에 고려하여 생산 계획과 일정을 자동 최적화하는 시스템입니다. 기존 ERP나 MES가 날짜 중심의 계획만을 지원한다면, APS는 현실적 자원 제약을 반영한 최적화된 생산 시뮬레이션까지 가능하게 합니다.
APS의 기능과 특징
- 제약 기반 최적화: 재고, 생산 설비, 직원, changeover 시간 등을 동시에 고려해 현실적인 계획을 생성
- 시뮬레이션 기반 What‑If 분석: 다양한 시나리오를 테스트해 생산 전략을 사전 검증
- 버추얼얼 트윈 기반 운영 모델: 실시간으로 계획을 유지하며 생산 중단, 자재 변동 등을 동적으로 반영
- 소비재 특화 가치: 다품종·소량생산, 변경 잦은 제품 라인업에 대응력 우수
기대 효과
- AI 분석 결과를 생산계획에 바로 반영 가능
- 생산 낭비 감소, 자재 소요 예측 정확도 향상
- 시장 변화에 빠르게 대응하는 유연한 생산체계 확보
실제 고객 사례: R&D와 생산을 연결하는 APS의 힘
General Mills (미국, 글로벌 식품 대기업)
하겐다즈, 체리오스, 요플레 등 90여 개 브랜드를 보유한 General Mills는 생산 계획 수립에 많은 시간이 소요되고, 완제품·원재료 재고가 과다했던 문제가 있었습니다. 다쏘시스템 APS인 Ortems(오르템즈)를 통해 생산 Capa, 장비 운영 캘린더, 고정 생산 시간 등을 자동 반영한 생산 스케줄링 시스템을 구축했습니다.
도입 효과
- 재고 수준 5일로 감소
- 재고 및 주문 가시성 3개월 이상 개선
- SAP 연계로 수립 시간 대폭 단축
ALTHO (유럽, 감자칩 전문 제조사)
성수기 4개월에 매출 50% 이상이 집중되는 ALTHO는 시장 변동성과 민감한 수요에 대응하기 위해 Ortems를 도입했습니다. 인력 투입 조건(풀타임, 파트타임, 오버타임 등)과 자원 활용 조건을 반영한 APS를 활용해 민첩한 대응이 가능해졌습니다.
도입 효과
- 고객 서비스 수준 99.85% 달성
- 재고 15% 감소, 생산 리드타임 2일 단축
- 계획 수립 시간 50% 감소 (3시간 → 1.5시간)
Europastry (스페인, 글로벌 제빵 제조사)
유럽 및 미주 전역에 냉동 베이커리 제품을 공급하는 Europastry는 60개 이상의 생산 라인을 운영 중입니다. APS와 MES(제조 실행 시스템)를 통합한 디지털 전환을 통해 주문 수요에 맞춘 유연한 생산계획이 가능해졌으며, 라인별 병목을 실시간 예측하고, 인적 자원과 자재 투입을 최적화하고 있습니다.
R&D에서 생산까지: AI to APS 플로우
- Pipeline Pilot로 정제된 실험 데이터를 AI 기반으로 분석
- APS로 분석 결과를 기반으로 생산 계획 및 일정 자동 최적화
- 시뮬레이션 기반 What‑If 대응으로 돌발 상황에도 유연하게 대응
- 통합 운영환경 구축: ERP, MES와 연결되어 실시간 계획 실행 및 조정 지원
→ 이렇게 연결하면 AI 기반 R&D부터 생산 계획 및 현장 실행까지 연속성과 효율성을 갖춘 식품 개발이 가능합니다.
APS는 R&D 기반 AI 전략의 완성 단계
제품 개발 초기 단계에서부터 실험, 분석, 생산까지 데이터를 끊김 없이 연결하는 것이 진정한 AI 기반 디지털 전환입니다. APS는 단순히 계획 수립을 넘어서, R&D 데이터를 생산에 실질적으로 활용하는 시스템입니다.
이제 식품 기업들도 예측 중심의 계획에서 실행 중심의 생산 전략으로 나아가야 합니다. 식품 기업들의 생산운영계획 최적화 전략이 궁금하시다면 아래 웨비나에서 확인해보세요!
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‘AI가 바꾸는 식품 연구개발의 미래’ 시리즈 전체 보기
- (1) AI 적용을 위한 식품 R&D의 디지털 전환 시작점: https://go.3ds.com/vZZZ
- (2) 데이터를 자산으로 만드는 기반, PLM: https://go.3ds.com/jBO6
- (3) 실험 기록의 디지털 전환, 전자연구노트(ELN): https://go.3ds.com/sdtR
- (4) 실험 데이터를 AI 분석으로 연결하는 Pipeline Pilot: https://go.3ds.com/gDGQ
- (5) R&D 분석 결과를 생산 전략에 반영하는 APS: https://go.3ds.com/1fLg