SAP가 제조·공급망 운영의 무게중심을 단순 가시성에서 엔드투엔드 오케스트레이션 기반 실행 중심 인공지능(AI)으로의 재편을 선언했다. 설계·계획·생산·물류·자산 관리 전 과정을 통합하고 나아가 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 결합해 글로벌 제조업의 불확실성 대응력을 높인다는 목표다.

아담 피아나 SAP 아태지역 공급망 고객자문 총괄은 22일(현지시간) 독일 하노버 산업박람회 2026 현장에서 진행한 온라인 인터뷰를 통해 "올해 제조·공급망의 핵심 키워드는 오케스트레이션"이라며 "엔드투엔드 공급망을 재무와 고객 경험까지 연결함으로써 예기치 못한 리스크가 발생하는 순간 빠르게 대응할 수 있다"고 강조했다.

SAP는 이번 박람회에서 '신뢰 기반 오케스트레이션, 더 똑똑한 실행'을 전면에 내걸고 에이전틱 AI 기반 제조·공급망 혁신을 선보였다. 전시 부스에선 설계부터 생산·물류·애프터서비스까지 이어지는 엔드투엔드 제조 스토리를 가이드 투어 형식으로 선보였다. 자율 로봇, 디지털 제품 여권, 엔터프라이즈 생성형 AI 'SAP 쥴(Joule)' 기반 물류·창고 관리 등을 시연하며 관람객들의 이목을 집중시켰다.

공급망 운영 중심축 된 '오케스트레이션'

SAP가 이번 하노버 산업박람회에서 강조한 메시지는 단순 연결을 넘어선 '연결된 실행'이다. 피아나 총괄에 따르면 많은 기업이 이미 대시보드와 분석 도구를 통해 상당한 수준의 가시성을 확보했다. 하지만 실제 리스크가 발생했을 때 담당부서와 시스템이 끊겨 있으면 대응 속도는 급격히 떨어진다는 문제가 제기된다. SAP는 이를 해결할 방식으로 공급망 오케스트레이션을 제시했다.

SAP가 정의하는 공급망 오케스트레이션은 설계·계획·구매·생산·납품·운영·서비스를 단일 레이어로 통합하는 개념이다. 기존 공급망관리(SCM) 시스템은 도메인별 수동 처리와 단절된 트랜잭션 중심으로 운영돼왔다. SAP가 내세운 새 구조는 애플리케이션·데이터·AI가 맞물리는 '플라이휠' 구조를 통해 상황을 예측하고 시나리오를 실행하는 데 초점을 맞췄다.

박람회 현장 시연도 이 메시지에 맞춰 설계됐다. SAP는 실제 제조·물류 전 과정을 직관적으로 보여주고자 음료 형태의 '진저 샷'을 데모 제품으로 설정하고 독일 발도르프 공장에서의 혼합·병입부터 하노버 부스 내 최종 패키징, 창고 이송, 출하에 이르기까지 전 과정을 하나의 흐름으로 구현했다. 생산 설비와 디지털 제조 시스템, 확장형 창고관리(EWM), 자율 로봇, 물류 관리가 따로 작동하는 것이 아니라 서로를 자동으로 호출하고 연결되는 구조가 부각됐다.

피아나 총괄은 "많은 고객이 이 기술이 실제로 구현 가능한지 여부를 가장 궁금해한다"며 "우리가 보여준 것은 개념증명(PoC)을 넘어선 실제 가동 가능한 연결·오케스트레이션 프로세스"라고 설명했다.

공급망을 담당부서만의 업무가 아니라 재무·고객 경험·외부 파트너 네트워크까지 포괄하는 기업 운영 체계로 보는 접근도 반영됐다. 부스 내 쇼룸에서도 SAP는 공급망 신호를 조기에 읽고 의사결정을 내리며 리드타임이 늘어나기 전에 공급을 확보하는 구조를 현대 제조의 핵심으로 제시했다.

이 과정에서 SAP의 비즈니스 네트워크가 오케스트레이션을 조직 외부까지 연결하는 구조로 함께 작동한다는 점이 강조됐다. 내부 공급·생산·물류·자산 유지보수 프로세스를 외부 공급업체, 운송사, 서비스 파트너와 연결해 리스크가 내부가 아닌 외부에서 발생할 때도 실시간으로 상황을 파악할 수 있도록 지원한다는 설명이다. 이는 단일 기업 내부 최적화만으로는 공급망 리스크를 통제하기 어려워진 최근 환경과 맞닿아 있다.

피아나 총괄은 "우리가 박람회에서 보여주고자 한 것은 엔드투엔드 공급망을 신뢰할 수 있게 오케스트레이션하는 역량"이라며 "50년 넘게 축적한 공급망 프로세스 이해를 바탕으로 실행을 더 똑똑하게 만드는 것이 핵심 전략이자 목표"라고 말했다.

"이젠 AI가 움직인다"…피지컬 AI로 확장된 공급망 운영

SAP의 또 다른 제조·공급망 전략축은 AI를 보조 도구 수준이 아닌 운영 실행 레이어로 끌어올린 에이전틱 AI다. 피아나 총괄은 "기존 자동화가 정해진 규칙을 반복 실행하는 수준이었다면 'SAP 비즈니스 AI'는 품질 기준과 고객 우선순위, 규제 요건 같은 맥락을 읽고 상황별 대응책을 제시하는 구조로 진화하고 있다"며 "사용자는 SAP 쥴을 통해 원인과 대안을 자연어로 묻고 시스템은 그 답을 실행 가능한 판단으로 연결한다"고 강조했다.

가령 'SAP 통합 비즈니스 계획(IBP)'에선 특정 고객에게 납품이 이뤄지지 않은 이유를 쥴에 물으면 생산능력 부족인지, 원자재 부족인지 바로 설명받을 수 있다. 공급 최적화 결과를 데이터 과학자나 시스템 담당자를 거치지 않고 현업 사용자가 바로 해석할 수 있게 만든 것이다. SAP는 이를 통해 공급망 전문가의 역할도 개별 도메인 처리자에서 AI 에이전트 결과를 검증하고 조율하는 '오케스트레이션 총괄 운영자'로 바뀔 것으로 보고 있다.

피아나 총괄은 "복잡한 문제를 단순하고 빠르게 이해할 수 있게 만드는 것이 SAP 쥴 전략"이라며 "시스템이 답을 제시하는 수준을 넘어 실제 의사결정을 지원하는 것이 새로운 사용자 경험의 핵심"이라고 말했다.

하노버 산업박람회 현장에서 SAP는 피지컬 AI를 중심으로 이 전략을 구체화했다. 부스에선 자율 휴머노이드 로봇이 상품 피킹·패킹 작업을 수행하는 시연이 진행됐다. 디지털 의사결정이 실제 물리적 작업으로 이어지는 피지컬 AI 기반 차세대 제조 현장을 직관적으로 구현했다. 특히 고립된 자동화 설비를 여러 대 탑재하는 방식이 아닌 AI로 기업 프로세스 전체에 맥락을 입힌 자율 운영 체제를 갖췄다.

피아나 총괄은 "쥴과 비즈니스 AI가 확장형 창고관리, 디지털 제조 등에서 모이는 실시간 데이터를 바탕으로 로봇에 운반·피킹·내부 물류 작업을 지시한다"며 "로봇은 비용·품질·안전·컴플라이언스와 연결된 비즈니스 맥락 안에서 움직이도록 하는 구조"라고 설명했다.

SAP는 이미 임바디드 AI 프로젝트를 통해 제조·물류·품질 검사 전반에서 예상치 못한 다운타임 최대 50% 감소, 생산성 최대 25% 향상, 운영 오류 감소 같은 성과를 확보해왔다. 다양한 제조 현장 파일럿을 통해 휴머노이드와 자율 로봇이 SAP 시스템과 직접 연결되는 가능성을 입증해가고 있다.

피아나 총괄은 "공급망·고객 경험·재무 전반의 프로세스를 하나로 묶는 데 에이전틱 AI와 피지컬 AI가 큰 역할을 하게 될 것"이라며 "궁극적으로는 분석을 넘어 실제 실행까지 이어지는 운영 체계를 구축하는 것이 목표"라고 밝혔다.

한국 제조 AI, 어디까지 왔나…SAP가 본 과제는

최근 이란발 중동 위기처럼 예측 어려운 지정학 변수는 SAP 전략의 현실성을 더 키우는 배경이 됐다. 피아나 총괄은 "공급망 위기 대응은 사후 보고 체계가 아닌 실시간 감지와 시나리오 조정으로 전환돼야 한다"며 "자동차·유통·소비재 기업들이 항공·해상·육상 운송 경로를 매일 재조정하는 일은 이미 일상이 됐다"고 진단했다.

박람회 현장 데모에서도 이 문제의식이 두드러졌다. SAP 공급망 오케스트레이션 화면에는 리스크 및 완화 전략 보드가 갖춰졌고 원자재 문제와 유통 차질, 품질 이슈, 제품 리콜 여부를 한눈에 파악할 수 있도록 구성됐다. 여러 공장에 흩어진 품질 정보와 설비효율 데이터를 단일 화면에서 보는 방식으로 위기 대응을 위한 통합 관제 역량을 선보였다.

피아나 총괄은 "중동에서 벌어지는 혼란은 중요 부품 수급, 연료와 가스 가격, 자산 서비스 일정까지 조직 여러 영역에 연쇄적으로 영향을 주고 있다"며 "이런 상황에서 SAP 비즈니스 네트워크와 공급망 오케스트레이션은 내부 시스템과 외부 파트너 데이터를 연결해 제품 가용성과 물류 이동, 유지보수 상태 변화를 실시간으로 보여준다"고 말했다.

그는 현재 호르무즈 해협 봉쇄 같은 위기 상황에서도 운송 경로 재조정과 운송 계획 전면 재수립 대안을 플랫폼 안에서 바로 검토할 수 있다고 설명했다. SAP AI 솔루션이 공급업체 전환, 비용 내부 흡수, 비용 전가 등 복수 시나리오를 제시하고 각각의 재무 영향을 미리 모델링하는 형식이다. 지난 2021년 수에즈 운하 마비 사고와 반도체 부족 사태에서 축적된 데이터가 향후 유사 위기 대응의 기준점으로 활용되고 있다는 점도 언급했다.

한국 시장에 대한 평가는 기대와 과제가 동시에 담겼다. 피아나 총괄은 한국 제조업이 AI 도입 압력이 강한 시장이며 특히 제조 프로세스와 연결된 로보틱스 추진 의지가 두드러진다고 평가했다. 다만 실제 현장에선 수십 년간 누적된 레거시 시스템과 데이터 사일로, 온프레미스 중심 환경이 최신 AI 기능 활용의 제약 요인으로 남아 있다고 짚었다.

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이에 대해 한국 제조기업들이 단순한 AI 파일럿보다 클라우드 전환과 데이터 통합을 함께 추진하는 접근이 필요하다고 제언했다. 온프레미스 환경에서도 일부 AI 시나리오는 가능하지만 자율 에이전트와 쥴, 지속적 업데이트를 통한 혁신 속도는 결국 클라우드에서 본격화된다는 판단이다.

피아나 총괄은 "AI만으로는 충분하지 않고 통합된 애플리케이션, 조화로운 데이터, 엔터프라이즈급 거버넌스가 갖춰져야 자율 오케스트레이션 공급망이 현실이 된다"고 강조했다. 이어 "우리는 한국 제조기업이 AI 도입 과정에서 겪는 어려움을 잘 이해하고 있다"며 "단순한 소프트웨어 공급업체가 아니라 한국 기업들의 성과를 함께 책임지는 장기 파트너로서 적극 지원하겠다"고 강조했다.