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서비타이제이션 (Servitization)과 AI역할

1. 제조업의 위기와 서비타이제이션

(1) 제조업의 위기

  • 글로벌 경기 둔화에 따른 가치 창출 Value Chain 부재
  • 산업 구조조정의 미흡과 보호무역주의 확대

(2) 서비타이제이션(Servitization)의 개념 및 필요성

개념 필요성
제품의 판매 증대 또는 새로운 비즈니스 역량 발굴을 위해 서비스 요소를 제품 수준뿐 아니라 기업 수준으로 도입하는 제품-서비스 통합 전략 – 제품 생산 중심에서 탈피
– 가치사슬 전반의 문제 해결
– 새로운 부가가치 제공 촉진
  • 특히, AI는 대량의 데이터를 분석하고 이를 통해 얻은 지식과 규칙을 실제 적용하는 특성상 제조업에 접목시키기 유리

 

2. 서비타이제이션의 유형

(1) 사업 모델 관점의 서비타이제이션  유형

유형 설명 사례
제품의 서비스화
(Product Servitization)
제품의 기능을 서비스화 – Apple ipod과 iTunes 통합
– AppleCare
기업의 서비스화
(Service Productization)
서비스 제공자가 관련 제품을 출시하여 서비스 강화 – IBM 제조 → 컨설팅 서비스
– Google Home
서비스 통합 시스템
(PSKS, Product-Service-Knowledge System)
제품-서비스(-지식) 통합

(2) 번들링(Bundling) 관점의 서비타이제이션 유형

유형 설명 사례
수직적 Bundling – 기업 내부의 Value Chain 결합
– 제품에 서비스를 추가
– HP 토너 교체 프로그램
– Starbucks Siren Order
수평적 Bundling – 기업 외부의 다른 산업 Value Chain 결합
– 연관된 타 산업과의 융합
– 현대캐피탈 자동차금융
– Starbucks 텀블러 판매
사업모델 Bundling – 기존 제품 중심 사업 모델 개척 – Rolls-Royce Power-by-hour
(엔진 가동 시간 비례 요금)
  • AI와 Machine Learning은 데이터를 학습하여 지식을 쌓고, 이를 실제 현장에 적용하기 위해 고안된 개념이므로, 그 특성상 제조업에 적용하기가 매우 용이함.

 

3. 서비타이제이션과 인공지능(AI)의 역할 전망

역할 요구 특성 역할 설명
프로세스의 결합 프로세스 역할 재정의 필요 – 부품 조달 단계에서부터 제조, 물류, 판매 단계, A/S 등 제조업의 전체 프로세스에 걸쳐, AI의 역할로 프로세스 결합
공간의 결합 타 산업 간 제품 MIX 탐색 – 기업의 제조 및 영업 활동이 일어나는 각 공간이 결합
– 작업자에게 도움을 주고 실시간으로 서로 소통할 수 있는 수단을 제공함과 동시에, 원거리의 공간들이 통합
데이터의 결합 미지의 사업 영역 개척 위한 산업 데이터 종합 분석 – 제조와 서비스 단계에서 발생하는 데이터를 결합하여 새로운 지식을 창출
– Raw data의 AI 개입을 통한 비지도 학습등의 방법으로 생산성 및 이익률 향상
  • ICT의 발달과 AI의 도입으로 보다 활발한 데이터의 통합 및 분석이 가능하게 되었으며, 이로 인해 서비타이제이션에 따른 변화가 더욱 가속화될 전망

 
[참고]

  • 서비스사이언스학회, “서비스화(servitization) 개념적 모형(conceptual framework)과 서비스화 사례연구”, 2011.9
  • 전자통신연구원(ETRI) Insight, “Servitization 촉진자로서의AI의 역할”, 2019
Categories: IT경영전략
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