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디지털 트랜스포메이션 전략

AI를 결합한 디지털 전환을 통한 기업 혁신 전략과 실행 계획을 수립합니다.

Why We Do

Digital to Business, 기술 변화가 비즈니스의 본질을 바꾸고 있습니다.

비즈니스 환경 변화의 예측 불확실성 증대
디지털 기술의 도입은 산업 전반으로 확대되고 있습니다. 하지만 산업 별 비즈니스 환경의 변화를 예측하기에는 AI를 비롯한 디지털 기술의 적용 다양성과 고객의 수용 가능성에 대한 의문점이 여전히 많이 남아 있습니다.
우리 회사에 맞는 디지털 트랜스포메이션 방향성 정립이 중요
AI, 빅데이터, IoT, 블록체인 등 다양한 디지털 기술의 적용 사례가 등장하고 있습니다. 하지만 우리 회사에 맞는 디지털 전략을 찾기란 쉽지 않습니다. 변화의 불확실성뿐만 아니라 AI를 비롯한 디지털 기술에 따른 비즈니스 생태계 내에서 회사의 지향점 및 달성 가능성을 면밀히 검토해야만 최신 트렌드에 맞는 AI 기반 디지털 트랜스포메이션의 가치를 달성할 수 있습니다.
디지털 기술의 적용은 조직·시스템·프로세스의 포괄적 변화를 동반
디지털 트랜스포메이션은 업무와 시스템의 변화, 그리고 조직 역할의 변화를 모두 고민해야만 의도한 성과를 달성할 수 있습니다. 같은 의미에서 디지털 기술의 적용 영역만이 아니라 기존 가치 사슬 내에서 혁신 과제를 발굴하는 관점으로 문제 영역을 바라봐야 합니다. 디지털 혁신과 프로세스 혁신은 상호보완적 관계에 있고 “기술 적용”이 아닌 “가치 혁신”의 관점으로 접근해야 합니다.

제공 서비스

디지털 트랜스포메이션 전략 컨설팅

디지털 혁신을 성공적으로 추진하기 위한 전략과 실행 계획을 수립합니다.

디지털 기술을 활용하여 기업의 비즈니스 모델을 혁신하고 운영 방식을 획기적으로 개선하기 위한 AI 기술 기반으로 수립된 전략과 마스터플랜을 제공합니다.: 디지털 기술을 통해 기존의 비즈니스 모델을 혁신하기 위한 전략을 제시합니다. 단순한 기술 적용이 아닌 기업의 경영 전략과 일치하며 조직 역량을 기반으로 한 AI를 비롯한 디지털 기술 도입 계획을 수립함으로써 조직 내 밸류 체인(Value Chain)의 디지털화를 시행착오 없이 실현하고 고객 경험을 혁신 하도록 돕습니다.

디지털 기술 기반 비즈니스 모델 혁신 전략 수립
AI를 비롯한 기술을 활용한 디지털 기술을 기반으로 고객이 혁신의 기회를 발굴하고 아이디어를 구체화 하여 비즈니스 모델 변화를 위한 목표를 수립합니다. 또한 목표 달성을 위한 세부 실행 전략을 제시합니다.
디지털 트랜스포메이션 추진을 위한 마스터플랜 수립
에스코어가 보유한 디지털화 단계별 전략 방법론을 통해 고객의 디지털화 현황 및 수준을 진단하고 AI를 기반으로 한 디지털 혁신에 대한 비전을 도출합니다. 이를 토대로 미래 모형의 설계와 구현을 위한 세부 실행 계획을 수립합니다.

특장점

디지털 기술의 실제 구현을 통해 검증 가능한 비즈니스 전략 수립
아이디어 기반의 상위 전략 수립에 그치는 것이 아닌 에스코어의 AI를 기반으로 한 소프트웨어 기술 서비스 역량을 통해 디지털 기술을 실제 비즈니스 모델에 적용하여 시범적으로 검증할 수 있습니다.
정확한 현황 진단
에스코어가 보유한 디지털 혁신에 특화된 현황 진단 방법론을 통해 디지털 혁신 준비도, 성숙도 등 기업의 현재 수준을 정확하게 진단합니다.
검증된 유스케이스(Use case) 활용
실제 프로젝트 사례를 통해 검증된 다양한 유스케이스를 활용함으로써 실효성 있는 미래 모형을 제공합니다.
국내 현실에 최적화된 마스터플랜 제공
글로벌 수준의 국내 기업을 통해 입증된 방법론을 적용하여 국내 현실에 최적화된 마스터플랜을 수립할 수 있습니다.

고객 사례

프로세스 리드타임, 품질 비용 개선 등과 함께 AI 기반의 혁신 기업 문화가 정착되었습니다.

– 글로벌 디스플레이 제조 기업

도전 과제
A 기업은 글로벌 디스플레이 제조 회사입니다. 업종 특성 상 대규모의 설비 투자가 필요하고 고품질을 유지해야만 매출과 손익을 보장받을 수 있는 까다로운 경영 환경에 처해 있었습니다. A 기업의 경영진은 AI 기술을 활용하여 세계 최고의 디스플레이 패널 제조사가 되고자 AI 전문 인력을 확보하고 사내 혁신 조직을 통해 과제 발굴 및 실행을 추진하고 있었습니다.

하지만 현장에서는 과제 발굴 적정성에 의문을 제기하기 시작했습니다. 과제는 검사·분석·시뮬레이션 등 특정 영역에 편중되어 있었으며 담당부서 별로 추진하는 형태였기 때문에 AI 혁신은 생각처럼 쉽게 진행되지 못했습니다. 이에 따라 체계적인 과제 발굴 및 지속 가능한 AI 추진 체계를 갖추는 것이 필요해졌습니다.

에스코어 서비스
에스코어가 가장 먼저 시작한 일은 AI를 통하여 달성하고자 하는 A 기업의 비전을 정의하는 것이었습니다. 밸류 체인 상에서 비전 달성을 위해 필요한 핵심 밸류 맵(Value Map)을 작성하고 이를 달성하기 위한 영역별 개선 시나리오를 현업 부서와 협의해 나가면서 과제를 수월하게 정의할 수 있었습니다. 또한 에스코어의 AI 추진 방법론을 기반으로 한 가이드를 과제별 담당 부서에 제공해 시행 착오를 줄일 수 있도록 했습니다.

그 다음 단계는 AI 과제 기획이었습니다. 비즈니스 가치가 충분한 과제인지 현장과 검증하고 AI 모델 개발에 필요한 데이터 확보 상태 및 통합 요구 사항을 정의하였으며 구체적인 AI 모델 정의서를 작성하고 나서야 추진 조직과 현업에서 AI를 통한 혁신의 구체적인 모습을 이해할 수 있게 되었습니다. 데이터 통합 및 AI 플랫폼 도입 또한 중요한 고려사항이었습니다. IT 부서 관점의 데이터 통합이 아니라 AI 과제 추진 관점에서 요구되는 데이터 통합 수준을 재정비 하였으며 전사 AI 과제 추진 및 모델링 작업을 지원하는 AI 플랫폼 필수 요건을 정의하여 적합한 벤더사를 선정하는 기준을 마련하였습니다.

마지막으로 지속 가능한 AI 추진 조직 및 거버넌스를 정의하여 실질적인 추진력을 확보함과 동시에 AI 자산(Asset)의 전사 활용 체계를 정립할 수 있도록 하였습니다.

A 기업은 정의된 AI 과제 실행을 통하여 다음의 효과를 기대할 수 있었습니다.

정량적 효과
– 제조 영역: 품질 비용 개선, 고장 및 품질 이상 대응 시간 단축
– 영업, 마케팅: 수요 대응력 및 상품 기획력 개선을 통한 매출 확대
– 관리 영역: 프로세스 리드타임 개선, 관리비 절감

정성적 효과
– AI 기반 혁신 기업문화 정착
– 가치(Value) 기반의 혁신 과제 발굴 역량 확보